算法专业需要学习的软件主要包括以下几类：

集成开发环境（IDE）

Visual Studio：适用于C++、C、VB.NET等语言。

Eclipse：适用于Java、C++、Python等语言。

IntelliJ IDEA：适用于Java、Kotlin等语言。

PyCharm：适用于Python语言。

CLion：适用于C++语言。

编程语言

Python：简单易学的语言，适合快速原型开发和数据处理，拥有丰富的库和工具，如NumPy、SciPy、Pandas等。

Java：面向对象的编程语言，具有跨平台特性，拥有丰富的类库和工具，适合开发大型项目。

C++：高效的编程语言，适合处理大规模数据和复杂的算法，拥有丰富的标准库和第三方库，如STL。

R：用于数据分析和统计建模的编程语言，拥有丰富的统计和机器学习库，如caret、randomForest、glmnet等。

数据结构和算法库

C++标准模板库（STL）：提供各种数据结构和算法的实现，包括向量、链表、树、排序、搜索等。

Java集合框架：提供各种数据结构的实现，如列表、集合、映射等。

Python库：NumPy、SciPy、Pandas等，用于数值计算和数据处理。

数值计算库

NumPy：用于数值计算和矩阵运算。

SciPy：基于NumPy的科学计算库，提供更多的数学函数和工具。

可视化工具

Graphviz：用于可视化图形算法。

Matplotlib：用于数据可视化。

调试工具

GDB：用于调试C++程序。

Visual Studio调试器：用于调试Visual Studio中的程序。

PyCharm调试器：用于调试Python程序。

其他工具

MATLAB：专业的科学计算软件，用于算法设计和数值计算，提供丰富的工具箱和函数。

这些软件和工具可以帮助算法专业的学生和学习者更高效地进行算法编程、数据处理、分析和可视化等工作。建议根据具体的学习需求和项目特点选择合适的工具进行学习和实践。