首先可供查找的算法大致有count,find,binary_search,lower_bound,upper_bound,equal_range。带有判别式的如count_if,find_if或者binary_search的派别式版本，其用法大致相同，不影响选择，所以不作考虑。
注意这些查找算法需要序列式容器，或者数组。关联容器有相应的同名成员函数except binary_search。
首先,选择查找算法时，区间是否排序是一个至关重要的因素。
可以按是否需要排序区间分为两组:
A. count,find
B. binary_search,lower_bound,upper_bound,equal_range
A组不需排序区间， B组需要排序区间。
当一个区间被排序，优先选择B组，因为他们提供对数时间的效率。而A则是线性时间。
另外A组B组所依赖的查找判断法则不同，A使用相等性法则(查找对象需要定义operator==), B使用等价性法则(查找对象需要定义operator<,必须在相等时返回false)。
A组的区别
count:计算对象区间中的数目。
find:返回第一个对象的位置。
查找成功的话，find会立即返回，count不会立即返回（直到查找完整个区间），此时find效率较高。
因此除非是要计算对象的数目，否则不考虑count。
B组的区别 {1，3，4，5，6}
binary_search：判断是否存在某个对象
lower_range: 返回>=对象的第一个位置，lower_bound(2)=3, lower_bound(3)=3
目标对象存在即为目标对象的位置,不存在则为后一个位置.
upper_bound: 返回>对象的第一个位置, upper_bound(2)=3,upper_bound(3)=4
无论是否存在都为后一个位置.
equal_range: 返回由lower_bound和upper_bound返回值构成的pair,也就是所有等价元素区间。
equal_range有两个需要注意的地方:
1. 如果返回的两个迭代器相同，说明查找区间为空，没有这样的值
2. 返回迭代器间的距离与迭代器中对象数目是相等的，对于排序区间，他完成了count和find的双重任务
详细的建议可参考EffectiveSTL-169
下面针对排序区间给出一些例子
1. 查找元素及数目
vector<Widget> vw;
...
typedef vector<Widget>::iterator VWIter;
typedef pair<VWIter, VWIter> VWIterPair;
VWIterPair p = equal_range(vw.begin(), vw.end(), w);
const int count = distance(p.first, p.second);
for(VWIter it = p.first; it!=p.second; ++it)
{ ... }
// 在这里将抛弃传统的查找算法lower_bound(),因为其做法稍嫌麻烦
// it = lower_bound(..);
// if (it != v.end() && !(w < it)) //存在
2. 删除ageLimit前的对象
Timestamp ageLimit;
...
v.erase(v.begin(), lower_bound(v.begin(), v.end(), ageLimit));
3. 删除非ageLimit后的对象
v.erase(v.begin(), upper_bound(v.begin(), v.end(), ageLimit));
4. list按序插入（通常不需这么做，只需在整个插入之后排一次需即可）
list<Person> lp; struct PersonSortPred｛．．．｝//按等价排序
...
lp.insert(upper_bound(lp.begin(), lp.end(), newPerson, PersonSortPred()), newPerson);
一些例外：对关联容器
如果是set或map,只需要知道是否存在某值，使用count()代替find().因为set中无重复值
multiset或multimap，则用find();
要对关联容器记数，使用count()，因为可能比先equal_range(),在distance()由更快的速度。