1、顺序查找：
成功时间复杂度O（（n+1)/2），失败：O(n)【在顺序存储或链式存储下查找】
2、二分查找：
对半查找，必须在有序的条件下，平均时间复杂度O（log2n)，失败O（log2（n+1）)
3、插值查找：
在表长较大且数据分布均匀情况下，插值查找比二分查找要好，插值就是1/4，1/5等来分，不一定对半分。成功失败时间复杂度都是O（log2(log2n))
4、散列查找（哈希查找）：
可以设计一个函数（哈希函数， 也叫做散列函数），使得每个元素value的关键字key都与一个函数值（即数组下标）相对应，于是用这个数组单元来存储这个元素value；【可能出现对于不同的元素，却计算出了相同的函数值，这样就产生了"冲突"】
哈希表两大特点：直接寻址和解决冲突。
算法流程：
1）用给定的哈希函数构造哈希表；
2）根据选择的冲突处理方法解决地址冲突；
常见的解决冲突的方法：拉链法和线性探测法。
3）在哈希表的基础上执行哈希查找。
哈希表是一个在时间和空间上做出权衡的经典例子。如果没有内存限制，那么可以直接将键作为数组的索引。那么所有的查找时间复杂度为O(1)；如果没有时间限制，那么我们可以使用无序数组并进行顺序查找，这样只需要很少的内存。哈希表使用了适度的时间和空间来在这两个极端之间找到了平衡。只需要调整哈希函数算法即可在时间和空间上做出取舍。
单纯论查找复杂度：对于无冲突的Hash表而言，查找复杂度为O(1)（注意，在查找之前我们需要构建相应的Hash表）。
Hash是一种典型以空间换时间的算法。
5、BST
6、红黑树
