编程语言中常见的算法有很多，其中包括排序算法、搜索算法、字符串匹配算法、图算法等。下面将会分别介绍这些算法。
排序算法是计算机程序中最基本、最常用的算法之一，它可以将一组数据按照给定的顺序排列。常见的排序算法包括：
（1）快速排序：快速排序是一种基于交换的排序算法，通过使用递归的方式不断分区来进行排序。它的时间复杂度为 O(nlogn)，但最坏情况下的时间复杂度为 O(n^2)。
（2）归并排序：归并排序是一种基于比较的排序算法，它通过将待排序数组一分为二，分别对每个子数组进行排序并合并得到有序数组。它的时间复杂度为 O(nlogn)。
（3）堆排序：堆排序是一种基于完全二叉树的排序算法，通过构建一个大/小根堆来实现对数据的排序。它的时间复杂度为 O(nlogn)。
搜索算法是一种在数据集合中查找特定项的算法。常见的搜索算法包括：
（1）线性搜索：线性搜索也称为顺序搜索，它从列表的开头开始，依次检查每个元素，直到找到所需的元素或搜索到列表的末尾。其时间复杂度为O(n)。
（2）二分搜索：二分搜索也称为折半查找，它是一种基于有序列表的快速搜索算法。通过将查找区域一分为二，每次只查找其中一半，从而快速地找到需要的元素。其时间复杂度为O(logn)。
字符串匹配算法是用来在一个字符串中查找给定模式的算法。常见的字符串匹配算法包括：
（1）朴素模式匹配：朴素模式匹配是最简单、最直接的模式匹配算法，它从文本串的第一个字符开始匹配，如果匹配失败，则将模式串向右移动一位，并重新开始匹配。其时间复杂度为O(mn)。
（2）KMP算法：KMP算法利用已经匹配过的信息避免了无效的匹配，可以大大减少匹配次数，从而提高匹配效率。其时间复杂度为O(n)。
图算法是应用于图形结构的算法。常见的图算法包括：
（1）最短路径算法：最短路径算法是用来寻找从一个顶点到另一个顶点的最短路径的算法。常用的最短路径算法包括Dijkstra算法和Floyd算法。
（2）最小生成树算法：最小生成树算法是用来寻找一棵包含给定图中所有顶点的最小权重生成树的算法。常用的最小生成树算法包括Prim算法和Kruskal算法。
总体来说，以上的算法都有很多优化和改进的版本，这里只是列举了一些比较常见的算法。在实际开发中，我们需要根据具体情况选择合适的算法，并结合数据结构来实现需要的功能。