在数学计算中，可以使用以下方法来找到合适的算法：
明确问题需求
确定你要解决的问题是什么，例如查找、排序、图搜索、树遍历等。
了解问题的输入、输出和处理过程。
选择合适的算法
静态查找 vs 动态查找：静态查找是在数据结构建立后进行的，如顺序查找；动态查找是在数据结构动态变化时进行的，如二分查找。
排序算法：根据数据量大小和是否需要稳定性选择合适的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序。
搜索算法：在线性数组中查找可以使用二分查找，在图形数据结构中查找最短路径可以使用Dijkstra算法或Bellman-Ford算法。
图算法：除了最短路径算法，还可以使用集束搜索、A*搜索算法等。
树算法：在树形数据结构中，可以使用二叉搜索树进行查找、插入和删除操作。
分析算法复杂度
了解不同算法的时间复杂度和空间复杂度，选择最适合当前问题需求的算法。例如，二分查找的时间复杂度为O（logn），适用于大数据量的有序数组查找。
实现和测试
选择合适的编程语言和开发环境，将选定的算法实现出来。
对算法进行测试，验证其正确性和性能。
参考现有资源和文献
阅读相关书籍、论文和在线资源，了解不同算法的详细原理和应用场景。
参考已有的代码实现，学习如何有效地实现和优化算法。
通过以上步骤，你可以系统地找到并应用适合数学计算的算法。