量子算法是一种设计在量子计算机上运行的逐步过程，它利用量子力学原理来更有效地解决特定问题，相比于经典算法。与表示 0 或 1 的经典比特不同，量子比特 (qubit) 可以存在于状态的叠加中，从而使量子算法能够同时处理多个可能性。此外，量子纠缠和干涉实现了经典系统无法复制的操作。这些特性使得量子算法能够处理密码学、优化和模拟等问题，并具有潜在的加速效果。
量子算法通常分三个阶段工作：初始化、量子运算（门）和测量。首先，使用 Hadamard 门将量子比特初始化为已知状态，通常是均匀叠加。 接下来，一系列量子门操纵量子比特的状态，利用叠加和纠缠同时对所有可能的输入执行计算——这被称为量子并行。例如，用于分解大数的 Shor 算法使用量子傅里叶变换来识别函数输出中的周期性模式，而经典方法难以有效地做到这一点。最后，测量量子比特，将其叠加状态坍缩为确定状态。由于量子测量是概率性的，因此算法旨在放大测量到正确答案的概率，通常通过诸如幅度放大（用于 Grover 搜索算法）之类的技术。
然而，量子算法面临着实际的挑战。当前量子硬件中的噪声和退相干限制了可以可靠执行的操作数量（门深度）。 例如，虽然 Grover 算法在理论上为非结构化搜索提供了二次加速，但在当今容易出错的设备上实施它通常需要纠错，这会抵消该优势。开发人员还必须调整经典数据以进行量子处理，这可能会引入开销。 尽管存在这些障碍，但 Qiskit 和 Cirq 等框架提供了试验量子算法的工具，允许开发人员模拟小规模问题或在基于云的量子处理器上运行它们。理解这些算法需要熟悉线性代数和量子电路模型，但它们解决特定问题（如模拟分子相互作用或优化物流）的潜力使它们成为技术探索的一个引人注目的领域。