（靜態查找表算法）
*順序表查找
優化：設置一個哨兵。
時間複雜度：O(n)
*有序表查找
***折半查找（二分查找） O(logn)
***折半改進：插值查找：mid=(key-a[low])/(a[high]-a[low])(high-low)+low O(logn)，但是對於表長較長，分佈較爲均勻的查找表而言，它的平均性能比折半查找好得多
***斐波那契查找 O(logn) 它的平均性能優於折半查找
*線性索引查找
***稠密索引，建立索引項，索引項按照關鍵碼有序排列，查找關鍵字時可以用折半、插值、斐波那契等有序查找算法。但是如果數據量過大，索引規模也會同樣大，對於內存有限的計算機，需要反覆訪問吃飯，查找性能反而降低。
***分塊索引（圖書館），對數據集進行分塊，對每個塊建立索引，減少索引項個數。
塊內無序；塊間有序：第二塊中所記錄的關鍵字要大於第一塊中記錄的關鍵字
先用有序查找找到所在的塊，再在塊中進行順序查找
***倒排索引（搜索引擎使用）
索引項的通用結構：次關鍵碼（如Term），記錄號表（如DocID）
當用戶在主頁上搜索關鍵詞“華爲手機”時，假設只存在正向索引（forward index），那麼就需要掃描索引庫中的所有文檔，找出所有包含關鍵詞“華爲手機”的文檔，再根據打分模型進行打分，排出名次後呈現給用戶。因爲互聯網上收錄在搜索引擎中的文檔的數目是個天文數字，這樣的索引結構根本無法滿足實時返回排名結果的要求。所以，搜索引擎會將正向索引重新構建爲倒排索引，即把文件ID對應到關鍵詞的映射轉換爲關鍵詞到文件ID的映射，每個關鍵詞都對應着一系列的文件，這些文件中都出現這個關鍵詞。
（動態查找表算法：邊查找邊插入或刪除）
*二叉排序樹
順序表無序但刪除、插入快；有序表有序但刪除、插入慢；二叉樹既有序，同時刪除、插入速度快。
二叉樹的查找速度取決於樹的深度。如果深度與完全二叉樹相同，時間複雜度爲O(logn),如果情況最壞，時間複雜度爲O(n);
*平衡二叉樹：左右子樹高度差最多爲1，此時，查找、插入、刪除的時間複雜度爲O(logn)
*多路查找樹（每個結點的孩子可以多於兩個，且每個結點處可以存儲多個元素；針對內存和外存之間的存取而專門設計；2-3樹等）
*散列表（哈希表）查找：在記錄的存儲位置和它的關鍵字之間建立一個確定的對應關係（稱爲散列、哈希函數），是的每一個關鍵字對應一個存儲位置，該存儲空間稱爲散列、哈希表。
分兩步：
1.存儲時，通過哈希函數計算散列位置，並將記錄存入散列位置。
2.查找時，通過同樣的哈希函數計算散列位置，並訪問。
哈希衝突：不同的關鍵字通過該哈希函數計算得到同一地址，設計哈希函數時，不可避免但應儘量避免。