常见的查找算法
顺序查找( O(n) )
:当数据量很大的时候，不适合使用顺序查找法。
二分查找（O（log 2 .n））
:二分法必须事先经过排序，且数据量必须能直接在内存中执行
: 此方法适合用于不需要增删的静态数据
插值查找法(二分查找的改版)
按照数据位置的分布，利用公式预测数据的所在位置，再以二分法的方式渐渐逼近。
此算法的时间复杂度取决于数据的分布状况平均而言由于O（log2（n））,一般而言，插值查找法优于顺序查找法，如果数据的分布更平均，则查找速度会更快
:使用插值寻找必须事先经过排序
哈希查找法
哈希法不仅被用于数据的查找，在数据结构的领域中，还能将它应用于数据的建立，插入，删除和更新
所谓哈希法（Hashing)就是将本身的键值，通过特定的数学函数运算或使用其他的方法，转换成相对应的数据存储地址
bucket(桶）：哈希表中存储数据的位置，每一个位置对应唯一的一个地址（bucket address)。桶就好比一个记录。
若两笔不同的数据，经过哈希函数运算后，对应到相同的地址，称为碰撞。
当两个标识符I1和I2，经哈希函数运算后所得的数值相同，即f(I1）=f(I2），则称I1与I2对于f这个哈希函数是同义词。
加载密度是指标识符的使用数目除以哈希表内槽的总数。
完美哈希（perfect hashing):指没有碰撞又没有溢出的哈希函数。
常见的哈希法
常见的哈希法有除留余数法、平方取中法、折叠法及数字分析法。最简单的路希面数是将数据除以某一个常数后，取余数来当索引。这种方法称为除留余数法。
平方取中法是把数据乘以自己，之后再取中间的某段数字做索引。
折叠法是将数据转换成一串数字后，先将这串数字拆成数个部分，最后再把它们加起来，就可以计算出这个键值的Bucket Address。
数字分析法适用于数据不会更改，且为数字类型的静态表。在决定哈希函数时先逐一检查数据的相对位置及分布情形，将重复性高的部分删除。
常见的溢出处理方法
常见的溢出处理方法如下：线性探测法、平方探测、再哈希、链表。线性探测法通常把哈希的位置视为环形结构，如此一来若后面的位置已被填满而前面还有位置时，可以将数据放到前面。
在平方探测中，当溢出发生时，下一次查找的地址是（f(x)+i2）mod B与（f(x)-i2）mod B，即让数据值加或减i的平方。
再哈希就是一开始就先设置一系列的哈希函数，如果使用第一种哈希函数出现溢出时就改用第二种，如果第二种也出现溢出则改用第三种，一直到没有发生溢出为止。