算法策略主要包括以下幾種：
分治法。將一箇複雜問題分解爲兩個或更多的子問題，這些子問題與原問題相似，然後遞歸地解決這些子問題，最後合併子問題的解得到原問題的解。這種方法適用於可以自然劃分爲獨立子問題的問題，如歸併排序、快速排序和二分搜索。
動態規劃。也是一種分解問題的策略，但它特別適用於具有重疊子問題和最優子結構特性的問題。動態規劃通過保存子問題的解來避免重複計算，適用於需要解決大量重複子問題的情況。
貪心算法。在算法的每一步選擇中都採取當前情況下最好或最優的選擇，希望這樣能夠導致最終結果是全局最好或最優。這種方法適用於具有貪心選擇性質和最優子結構性質的問題。
回溯法。通過探索所有可能的候選解來找出所有解。如果候選解被確認不是一箇解，回溯法會通過在上一步進行一些變化來丟棄該解，轉而嘗試其他路徑。
枚舉法。從可能的集閤中一一枚舉各個元素，並使用題目給定的約束條件來判定哪些是解。這種方法適用於決策類問題，尤其是當問題較小且解的數量可以接受時。
遞推和遞歸策略。遞推是通過逐步解決當前問題來得到整個問題的解，而遞歸則是通過將大問題分解爲小問題並反覆解決這些小問題來解決問題。
分支限界法。在搜索過程中，爲每個節點生成所有可能的子節點，併爲每個滿足條件的子節點計算一箇函數值，然後選擇最優的節點繼續探索。
每種策略都有其適用的場景和限制，理解它們的特性和優缺點是有效解決問題的關鍵。