机械考研算法主要涉及以下几个方面：

数据结构与算法

基本概念和操作：包括数组、链表、栈、队列、树、图等数据结构，以及排序、查找、递归、动态规划等算法。

实现和应用：考生需要掌握这些基本数据结构和算法的实现原理，并能够根据问题的要求选择合适的数据结构和算法进行解决。

算法设计与分析

设计思想：如贪心算法、动态规划、回溯算法、分治算法等。

复杂度分析：掌握算法的时间复杂度和空间复杂度分析。

编程语言

常见编程语言：如C、C++、Java、Python等。

编程能力：能够完成一些简单的编程题目，如程序设计基础、网络编程等。

其他相关算法

参数优化算法：如线性规划、非线性规划、遗传算法、粒子群优化算法等，用于机械系统的优化设计。

机器学习算法：如支持向量机、神经网络、决策树、随机森林等，用于故障诊断、性能预测等。

有限元分析算法：如线性静态分析、非线性静态分析、动力学分析、热力学分析等，用于评估机械结构的强度、刚度和稳定性。

控制算法：如PID控制、模糊控制、自适应控制、模型预测控制等，用于机械系统的动力学和控制问题。

图形识别与图像处理算法：如边缘检测、形态学处理、特征提取、模板匹配等，用于自动化识别、分类、测量和检测。

人工智能算法：如模糊逻辑、人工神经网络、支持向量机、遗传算法等，应用于智能控制、故障诊断、专家系统等。

建议考生在准备机械考研时，重点复习数据结构与算法、编程语言以及相关的算法设计思想和应用，同时关注目标院校的招生简章，了解具体的考试科目和权重，有针对性地进行备考。