计算机算法是智能制造领域非常重要的一个分支，其影响着机器人的更多方面，比如机器人的行为智能、自动化控制、知识推理和机器认知程度等，它们紧密地贯穿于机器人的工作进程。而在计算机算法领域，十大经典算法可以说是一条引领机器人的红线：
首先，有分类与回归算法，其主要用于完成分类和预测目标值。尤其是逻辑回归和支持向量机算法，被广泛应用于金融分析、文本处理和社会网络分析等领域。
其次，有聚类算法，对于一些大批量数据，例如实时流数据处理是很好的解决方案，这是一种实现对大量数据进行准确分析的方法。K-Means算法和层次聚类算法是常见的两种算法。
再者，有图算法，这种算法非常适用于复杂的网络拓扑结构，例如求最短路径问题、求最小生成树等，常见的有Dijkstra、Bellman Ford和Floyd-Warshall算法。
此外，还有布隆过滤器算法，它可以有效地处理一些只要求精确度不太高的场景，它能够快速精准地确定一些元素是否存在。
再次，还有排序算法，它可以快速地实现数组排序，最常见的例子有冒泡排序、插入排序和快速排序。
另外，有动态规划算法，它是一种运用搜索思想，进行最优化决策的一种解决问题的算法，中文翻译后就是“搜索策略问题”，在诸如机器人路径规划、排序和决策树中应用比较多。
最后，有神经网络算法，它是一种仿照人类视觉和认知神经处理机理构建而成的机器学习算法，它能够实现识别、预测和自我学习，是机器视觉和机器学习的重要技术手段。
总之，十大经典算法不仅是机器人的必备技术，更是现代计算机领域诸多实际问题的解决好帮手，它们充分利用了计算机的处理能力，也促进了基础计算机科学的发展。
