根据权威信息源，经典算法可分为以下五类，涵盖不同领域：
一、排序算法
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归并排序 ：分治法典型应用，时间复杂度O（n log n），稳定性强。
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快速排序 ：平均时间复杂度O（n log n），效率较高。
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堆排序 ：基于二叉堆实现，时间复杂度O（n log n）。
二、搜索算法
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二分搜索 ：需有序数据，时间复杂度O（log n），效率显著优于线性搜索。
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线性搜索 ：简单易实现，但时间复杂度O（n），适用于小规模数据。
三、图算法
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Dijkstra算法 ：用于单源最短路径问题，是互联网高效运行的基础。
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Kruskal算法 ：用于最小生成树问题，常用于网络设计。
四、机器学习基础算法
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线性回归 ：描述变量间线性关系，19世纪末由皮尔逊提出。
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主成分分析（PCA） ：降维技术，减少数据维度同时保留主要特征。
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朴素贝叶斯分类器 ：基于条件概率，适用于大规模分类问题。
五、聚类算法
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层次聚类 ：自顶向下分裂，适用于探索数据层次结构。
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K-Means算法 ：将数据分为K个簇，广泛应用于数据挖掘。
以上算法在各自领域具有广泛影响力和实用性，是计算机科学和数据分析的核心工具。
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