Python中常用的算法包括排序、查找、搜索和优化算法。下面是一些例子：
排序算法
快速排序：通过递归将数组分成两部分，分别排序后再合并。
归并排序：将数组分成两半，分别排序后再合并成一个有序数组。
选择排序：在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置。
插入排序：将一个数据插入到已经排好序的有序数据中。
冒泡排序：重复地遍历要排序的数列，比较相邻元素并交换位置。
希尔排序：插入排序的一种改进版本，使用递减的增量对元素进行分组排序。
查找算法
二分查找：在有序数组中通过不断将数组分成两半来查找目标元素。
搜索算法
广度优先搜索（BFS）：从根节点开始，逐层遍历所有相邻节点。
深度优先搜索（DFS）：沿着一条路径一直向下搜索，直到找到目标节点或到达叶子节点。
优化算法
动态规划：用于优化问题的解，通过将问题分解为子问题并存储子问题的解来避免重复计算。
分治法：将问题分成两个或更多的子问题，递归求解子问题，然后合并结果。
回溯法：按选优条件向前搜索，当发现原先选择并不优或达不到目标时，退回一步重新选择。
其他算法
穷举法：对所有的可能性进行验证，直到找到正确答案。
贪婪法：在每一步做出当前看来最好的选择，快速找到满意解。
这些算法在Python中都有相应的实现，并且可以通过不同的库和模块进行调用。例如，`sorted（）` 函数用于对列表进行排序，`bisect` 模块提供了二分查找的实现，`networkx` 库可以用于实现图搜索算法等。