可以从不同的的角度去划分垃圾回收算法：
按照基本回收策略分
引用计数（Reference Counting）:
比较古老的回收算法。原理是此对象有一个引用，即增加一个计数，删除一个引用则减少一个计数。垃圾回收时，只用收集计数为0的对象。此算法最致命的是无法处理循环引用的问题。
标记-清除（Mark-Sweep）:
此算法执行分两阶段。第一阶段从引用根节点开始标记所有被引用的对象，第二阶段遍历整个堆，把未标记的对象清除。此算法需要暂停整个应用，同时，会产生内存碎片。
复制（Copying）:
此算法把内存空间划为两个相等的区域，每次只使用其中一个区域。垃圾回收时，遍历当前使用区域，把正在使用中的对象复制到另外一个区域中。次算法每次只处理正在使用中的对象，因此复制成本比较小，同时复制过去以后还能进行相应的内存整理，不会出现“碎片”问题。当然，此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍内存空间。
标记-整理（Mark-Compact）:
此算法结合了“标记-清除”和“复制”两个算法的优点。也是分两阶段，第一阶段从根节点开始标记所有被引用对象，第二阶段遍历整个堆，把清除未标记对象并且把存活对象“压缩”到堆的其中一块，按顺序排放。此算法避免了“标记-清除”的碎片问题，同时也避免了“复制”算法的空间问题。
按分区对待的方式分
增量收集（Incremental Collecting）:实时垃圾回收算法，即：在应用进行的同时进行垃圾回收。不知道什么原因JDK5.0中的收集器没有使用这种算法的。
分代收集（Generational Collecting）:基于对对象生命周期分析后得出的垃圾回收算法。把对象分为年青代、年老代、持久代，对不同生命周期的对象使用不同的算法（上述方式中的一个）进行回收。现在的垃圾回收器（从J2SE1.2开始）都是使用此算法的。
按系统线程分
串行收集:串行收集使用单线程处理所有垃圾回收工作，因为无需多线程交互，实现容易，而且效率比较高。但是，其局限性也比较明显，即无法使用多处理器的优势，所以此收集适合单处理器机器。当然，此收集器也可以用在小数据量（100M左右）情况下的多处理器机器上。
并行收集:并行收集使用多线程处理垃圾回收工作，因而速度快，效率高。而且理论上CPU数目越多，越能体现出并行收集器的优势。
并发收集:相对于串行收集和并行收集而言，前面两个在进行垃圾回收工作时，需要暂停整个运行环境，而只有垃圾回收程序在运行，因此，系统在垃圾回收时会有明显的暂停，而且暂停时间会因为堆越大而越长。
==============================================================================================================================
如何区分垃圾
上面说到的“引用计数”法，通过统计控制生成对象和删除对象时的引用数来判断。垃圾回收程序收集计数为0的对象即可。但是这种方法无法解决循环引用。所以，后来实现的垃圾判断算法中，都是从程序运行的根节点出发，遍历整个对象引用，查找存活的对象。那么在这种方式的实现中，垃圾回收从哪儿开始的呢？即，从哪儿开始查找哪些对象是正在被当前系统使用的。上面分析的堆和栈的区别，其中栈是真正进行程序执行地方，所以要获取哪些对象正在被使用，则需要从Java栈开始。同时，一个栈是与一个线程对应的，因此，如果有多个线程的话，则必须对这些线程对应的所有的栈进行检查。
同时，除了栈外，还有系统运行时的寄存器等，也是存储程序运行数据的。这样，以栈或寄存器中的引用为起点，我们可以找到堆中的对象，又从这些对象找到对堆中其他对象的引用，这种引用逐步扩展，最终以null引用或者基本类型结束，这样就形成了一颗以Java栈中引用所对应的对象为根节点的一颗对象树，如果栈中有多个引用，则最终会形成多颗对象树。在这些对象树上的对象，都是当前系统运行所需要的对象，不能被垃圾回收。而其他剩余对象，则可以视为无法被引用到的对象，可以被当做垃圾进行回收。
因此，垃圾回收的起点是一些根对象（java栈, 静态变量, 寄存器...）。而最简单的Java栈就是Java程序执行的main函数。这种回收方式，也是上面提到的“标记-清除”的回收方式
如何处理碎片
由于不同Java对象存活时间是不一定的，因此，在程序运行一段时间以后，如果不进行内存整理，就会出现零散的内存碎片。碎片最直接的问题就是会导致无法分配大块的内存空间，以及程序运行效率降低。所以，在上面提到的基本垃圾回收算法中，“复制”方式和“标记-整理”方式，都可以解决碎片的问题。
如何解决同时存在的对象创建和对象回收问题
垃圾回收线程是回收内存的，而程序运行线程则是消耗（或分配）内存的，一个回收内存，一个分配内存，从这点看，两者是矛盾的。因此，在现有的垃圾回收方式中，要进行垃圾回收前，一般都需要暂停整个应用（即：暂停内存的分配），然后进行垃圾回收，回收完成后再继续应用。这种实现方式是最直接，而且最有效的解决二者矛盾的方式。
但是这种方式有一个很明显的弊端，就是当堆空间持续增大时，垃圾回收的时间也将会相应的持续增大，对应应用暂停的时间也会相应的增大。一些对相应时间要求很高的应用，比如最大暂停时间要求是几百毫秒，那么当堆空间大于几个G时，就很有可能超过这个限制，在这种情况下，垃圾回收将会成为系统运行的一个瓶颈。为解决这种矛盾，有了并发垃圾回收算法，使用这种算法，垃圾回收线程与程序运行线程同时运行。在这种方式下，解决了暂停的问题，但是因为需要在新生成对象的同时又要回收对象，算法复杂性会大大增加，系统的处理能力也会相应降低，同时，“碎片”问题将会比较难解决。