Grover算法是一種量子搜尋算法，由L.K.Grover於1996年提出。
這種算法可以在O(N^0.5)的時間複雜度內搜尋到目標元素，相比於經典算法的O(N)時間複雜度，它在處理未排序數據集時提供了顯著的加速。
Grover算法的基本原理是利用量子態的疊加性和量子位的狀態疊加，通過一系列的量子操作（包括Oracle算符和Grover算符），在量子態中實現目標態的旋轉和放大。
這個算法已經被套用於多種領域，包括密碼學、矩陣和圖形問題、最佳化以及量子機器學習等。
儘管Grover算法最初是為搜尋問題設計的，但它已經被擴展到解決其他類型的最佳化問題。