索引算法在优化中发挥着关键作用，它通过实现高效的数据检索和降低计算开销来实现优化。它们通过将数据组织成结构化格式来实现这一点，这些格式允许系统快速定位相关信息，绕过详尽搜索的需求。在数据库、机器学习或资源管理等优化任务中，索引可以最大限度地减少冗余计算并加速决策制定。例如，如果没有适当的索引，算法可能会浪费周期扫描整个数据集，而设计良好的索引可以在对数时间或更短的时间内查明所需数据，从而直接提高性能。
一个常见的例子是数据库查询优化。当查询搜索与特定条件匹配的记录时，像 B 树或哈希映射这样的索引允许数据库引擎跳过扫描每一行。例如，在“user_id”列上的 B 树索引使数据库可以直接跳转到相关用户的数据，从而将查询时间从 O(n) 减少到 O(log n)。同样，在机器学习中，像 k-d 树或局部敏感哈希 (LSH) 这样的索引技术可以优化最近邻搜索。在没有此类索引的情况下训练推荐系统将需要比较每个用户-项目对，但是使用 LSH，系统会将相似的向量分组到“buckets”中，从而缩小搜索空间并加快推荐速度。
但是，索引不是免费的——它涉及权衡。创建和维护索引会消耗内存和计算资源。例如，数据库索引会加速读取，但会减慢写入速度，因为更新需要重建索引的部分。开发人员必须权衡这些成本与性能提升。在像路线规划这样的优化问题中，空间索引（例如，R 树）可以快速查找地理数据，但会增加数据结构的复杂性。选择正确的索引策略（例如，优先考虑边缘设备的内存效率或分析系统的读取速度）是有效优化的关键。通过将索引方法与特定的使用案例对齐，开发人员可以确保算法以最高的效率运行，而不会产生不必要的开销。