搜索算法用于在数据结构中查找特定的数据项。以下是一些常见的搜索算法：
- 线性搜索（Linear Search）：又称顺序搜索，从数据结构的一端开始，逐个检查每个元素，直到找到所需的元素或搜索完所有元素为止。
- 二分搜索（Binary Search）：在有序的数据结构中，从中间元素开始搜索，如果中间元素正好是目标值，则搜索过程结束，如果目标值较小，则在左侧的子序列中继续搜索，反之则在右侧子序列中搜索，以此类推，直到找到目标值或者子序列为空。
- 跳跃搜索（Jump Search）：也是在有序数组中进行搜索，它将数组分成若干个小块，然后跳跃地检查每个块的最后一个元素，直到找到一个块的最后一个元素大于或等于目标值为止，然后在这个块中使用线性搜索。
- 插值搜索（Interpolation Search）：是二分搜索的改进，它假设数据是均匀分布的，根据这个假设计算搜索的位置，尽可能地跳到接近目标值的位置，然后进行局部搜索。
- 斐波那契搜索（Fibonacci Search）：是二分搜索的另一种改进方法，使用斐波那契数列来分割数组，以寻找目标值。
- 哈希搜索（Hashing）：通过哈希函数将要搜索的项映射到一个位置来访问记录，可以提供非常快速的搜索速度。
- 深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）：一种用于遍历或搜索树或图的算法，沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深地搜索树的分支。
- 广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）：一种用于遍历或搜索树或图的算法，它从根节点开始，沿着树的宽度遍历节点，如果所有节点均被访问，则算法终止。
这些搜索算法在不同的情境下有不同的应用，例如，线性搜索适用于无序或动态变化的数据集合，而二分搜索则适用于静态不变且已排序的数据集合。哈希搜索在数据结构如哈希表中非常高效，而 DFS 和 BFS 主要用于在图或树中搜索。