算法实例100例涵盖了广泛的应用场景，从基础算法到复杂的数据处理技术，帮助读者快速掌握算法的核心概念与应用方法。以下为精选的100个算法实例，按主题分类，每个实例均简洁明了，便于理解与学习。

一、基础算法

1. 排序算法：快速排序、归并排序、插入排序等。
2. 查找算法：二分查找、哈希查找。
3. 贪心算法：背包问题、最小生成树（Kruskal算法、Prim算法）。
4. 动态规划：最长公共子序列、0-1背包问题、矩阵链乘法。
5. 递归与分治：汉诺塔问题、归并排序、快速排序。
6. 图算法：最短路径（Dijkstra算法、Bellman-Ford算法）、最小生成树。
7. 字符串匹配：KMP算法、Rabin-Karp算法。

二、数据结构与算法

1. 链表：单链表、双向链表。
2. 栈与队列：括号匹配、行编辑器。
3. 树与二叉树：二叉搜索树、平衡二叉树（AVL树）、红黑树。
4. 并查集：岛屿数量问题、朋友圈问题。
5. 哈希表：哈希函数设计、哈希冲突解决。
6. 堆：优先队列、最小堆、最大堆。

三、机器学习算法

1. 分类算法：逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树。
2. 回归算法：线性回归、岭回归、LASSO回归。
3. 聚类算法：K-Means、层次聚类、DBSCAN。
4. 集成学习：随机森林、梯度提升树（GBDT）。
5. 深度学习：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。
6. 强化学习：Q-Learning、Deep Q-Network（DQN）。

四、实际应用案例

1. 推荐系统：协同过滤、矩阵分解。
2. 自然语言处理：情感分析、文本分类。
3. 图像处理：目标检测、图像分割。
4. 优化问题：旅行商问题、排课算法。
5. 路径规划：A*算法、Dijkstra算法。
6. 网络爬虫：URL解析、HTML解析。
7. 大数据处理：MapReduce、Spark。

五、趣味编程实例

1. 游戏开发：俄罗斯方块、贪吃蛇。
2. 数学问题：斐波那契数列、素数生成。
3. 趣味排序：冒泡排序、选择排序。
4. 图灵机模拟：基础模型实现。
5. 加密算法：DES加密、RSA加密。
6. 社交网络分析：社区发现、网络分析。

六、其他算法

1. 并行算法：MapReduce模型、并行排序。
2. 概率算法：蒙特卡洛模拟、随机游走。
3. 最优化算法：遗传算法、模拟退火算法。
4. 量子计算：量子搜索算法、量子密钥分发。
5. 博弈论：纳什均衡、囚徒困境。

通过这些实例，读者可以全面了解算法的多样性及其在不同领域的应用。无论是初学者还是进阶开发者，这些案例都能提供宝贵的参考和学习资源，帮助提升算法设计与应用能力。