Olasılıksal (Probabilistic) algoritmalar, belirsizlik ve rastgelelikle başa çıkmak için olasılık teorisini kullanır. Bu tür algoritmalar, belirsiz durumlarda bile karar verme yeteneği sağlar ve genellikle bir sonucun olasılığını tahmin etmek, belirsiz verilere dayalı tahminlerde bulunmak veya belirsiz süreçleri modellemek için kullanılır. 

Olasılıksal algoritmaların genellikle dört ana tipi vardır:

1. Monte Carlo Algoritmaları: Bu algoritmalar, belirli bir olasılık dağılımından bir dizi rastgele örnekleme yapar ve bu örneklemeleri bir problemin çözümüne yaklaşmak için kullanır. Örneğin, bir entegralin değerini hesaplarken Monte Carlo yöntemi, fonksiyonun belirli noktalarındaki değerleri rastgele örnekler ve bu örneklemelerin ortalamasını alır.

2. Las Vegas Algoritmaları: Bu algoritmalar, belirli bir problem için doğru bir çözüm bulana kadar rastgele denemeler yapar. Her deneme bağımsız bir olasılıkla başarılı veya başarısız olur ve başarı olasılığı genellikle sabittir. Örneğin, bir liste içindeki bir öğeyi ararken Las Vegas algoritması, listeyi rastgele bir sırayla taramaya devam eder ve aranan öğeyi bulana kadar durmaz.

3. Genetic Algoritmalar: Bu algoritmalar, doğal evrim süreçlerini taklit eder ve bir çözüm kümesi üzerinde çaprazlama, mutasyon ve doğal seçilim adı verilen operasyonları uygular. Çözümler genellikle bir uygunluk fonksiyonu kullanılarak değerlendirilir ve en uygun çözümler bir sonraki nesile geçmeye daha yatkındır.

4. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Algoritmaları: Bu algoritmalar, bir Markov zincirinin uzun vadeli davranışını kullanarak bir olasılık dağılımından örneklem çıkarır. Bu tür bir algoritma genellikle çok boyutlu dağılımlardan örneklem çıkarmak için kullanılır, ki bu da doğrudan Monte Carlo örnekleme ile genellikle zordur.

Her türlü olasılıksal algoritma, belirli bir problemi çözmek için farklı bir yaklaşım sunar ve belirsiz veya rastgele durumlarla başa çıkmak için kullanışlıdır. Bununla birlikte, bu tür algoritmalar genellikle belirli bir sonucun garantisi olmaması nedeniyle dikkatli bir şekilde kullanılmalıdır. Ayrıca, bu algoritmalar genellikle belirli bir çözümü bulmak için çok sayıda deneme gerektirir ve bu da onları belirli türdeki problemler için daha az verimli hale getirebilir.