まず、検索
1.順次検索
コンフィギュレーション・データは、線形またはシーケンシャルな関係に格納され、シーケンシャルアクセスを見つけることができます
DEF ：（のIList、項目）sequential_search POS = 0 ながら posが< （のIList）をlenは： 場合のIList [POS] == ：項目 戻りPOS 他： POS = POS + 1 リターン -1
2.バイナリ検索
残りのアイテムの各半分が除外されてもよいように、バイナリ検索を使用して順序付けられた配列表の各項目は、中央から始まり
DEF ：（のIList、項目）binary_search 最初 = 0 最後 = LEN（IListの） 一方、最初の<= ：最後 mid_point =（最初+最後）// 2の 場合のIList [mid_point] == ：項目 戻りmid_point 他： 場合アイテム< のIList [mid_point]： 最後 = mid_point - 1 他： 最初 = mid_point + 1 のリターン -1
再帰バージョン
DEF ：（のIList、項目）binary_search 場合 LEN（IListの）== 0： 返す -1 他： 中点 = LEN（IListの）// 2の 場合のIList [中点] == 項目： 戻り中点 他： もしアイテム< のIList [中点]： 戻り binary_search（のIList [：中点-1 ]、項目） 他： 戻り binary_search（のIList [中点+ 1]、項目）
3.Hashを探します
ハッシュテーブルに格納されたデータは、各位置のハッシュテーブルは、一般的に溝と呼ばれ、溝は、一般に、順次1から番号付けすることができ、データと溝との間のマッピングと呼ばれるハッシュ関数。荷重係数
いくつかの一般的なハッシュ関数（次に等しいサイズのブロックにデータブロックのハッシュ値を取得するために一緒に追加された）残数（のみテーブルサイズでデータを必要とする）、パケットの合計、中間二乗法（正方形第一データ、及び、データ結果の部分を抽出します）
スロットの限られた数に起因するので、衝突、競合解決が存在するであろう：（空のスロットを見つけるまで、サイクルハッシュテーブルへ）OpenAddressed、リニアプローブ（例えば、空きスロットを見つけるために、：1,2,3,4、 、1,3,5,7,9）、例えば1,4のような一定のスキップ値を用いて第2のプローブ（：5（溝は、例えば、衝突の均一な分布をスキップし、欠点は）凝集しやすい溝を再ハッシング、9、16）、リストが（下記参照）
Pythonの使用することができ、特定の実装辞書
第二に、ソート
1.バブルソート
名前が示すように、泡のよう、フロートのようなまたは重い物のように底に沈むなど、すべての旅、最終的に到達するために1つの極端位置が発注されます。
DEF （NLIST）をbubble_sort： ため pass_num における範囲（LEN（NLIST）-1、0、-1 ）： 交流 = Falseの ための I における範囲（pass_num）： もし NLIST [I]> NLIST [I + 1 ]： 交流 = 真 NLIST [i]は、NLIST [I +1] = NLIST [I + 1 ]、NLIST [i]は なら ない交流： リターン
2. [ソート
最終極端な位置上のすべての選択肢。交換の回数を減らし、バブルソートを比較しました。
デフselection_sort（NLIST） のため fill_slot における範囲（LEN（NLIST）-1、0、-1 ）： position_of_max = 0 のための場所での範囲（1、fill_slot + 1 ）： もし NLIST [位置]> NLIST [position_of_max]： position_of_max = 位置 NLIST [fill_slot]、NLIST [position_of_max] = NLIST [position_of_max]、NLIST [fill_slot]
3.挿入ソート
カードドロー、注文リストの数で連続増加を挿入したときにトランプのように。
DEF ：（NLIST）insertion_sort ためのインデックスで範囲（1 、LEN（NLIST））： 現在の値 = NLIST [インデックス] 位置 = インデックスを しながら位置> 0 と NLIST [位置-1]> ：現在の値 NLIST [位置] NLIST [位置= -1 ] 位置 =位置- 1 NLIST [位置] =現在の値
4.シェルソート
シェルソート元のリストをソート各サブリストに使用挿入がソートされ、挿入ソートを改善するために、より小さなサブリストの複数に分解されます。
DEF （NLIST）shell_sort： sub_list_countを = LEN（NLIST）// 2 ながら sub_list_count> 0： 用 START_POSITION で：範囲（sub_list_count） gap_insertion_sort（NLIST、START_POSITION、sub_list_count） sub_list_count = sub_list_count // 2 デフgap_insertion_sort（NLIST、開始、ギャップ） のための I における範囲（+開始ギャップを、LEN（NLIST）、ギャップ）： 現在の値 = NLIST [i]は 、位置 = I ながら位置> =ギャップと NLIST [位置-ギャップ]> 現在の値： NLIST [位置] = NLIST [位置- ギャップ】 位置 =位置- ギャップ NLIST [位置] =現在の値
5.マージソート
再帰的なアルゴリズムは、その後、マージ、その後、サブリストをソートし、半分にリストを維持します。分割統治戦略。
デフmerge_sort（NLIST）： もし LEN（NLIST）> 1 ： ミッド = LEN（NLIST）// 2 left_half = NLIST [：中間] right_half = NLIST [ミッド：] merge_sort（left_half） merge_sort（right_half） I、J、K = 0、0、0 ながら私がlen（left_half）< そして J < LEN（right_half）： もし left_half [I] < right_half [J]： NLIST [K] = left_half [I] I + = 1 さもなければ： NLIST [K] = right_half [J] J + = 1 K + = 1 ながら、 iが< lenの（left_half）： NLIST [K] = left_half [I] I + = 1 K + = 1 一方 J < LEN（right_half）： NLIST [K] = right_half [J] J + = 1 K + = 1
6.クイックソート
二つの部分の割合は、ピボットの各決定された位置がトリップ値をソートしながら大型シリーズの比が小さくなるが、その後基準として、ピボット値として値を選択します。
DEF （NLIST）quick_sort： quick_sort_helperを（0、NLIST、LEN（NLIST） - 1 ） DEF quick_sort_helper（NLIST、最初、最後）： もし最初の< 最後： split_point = パーティション（NLIST、最初、最後） quick_sort_helper（NLIST、第一、 split_point - 1 ） quick_sort_helper（NLIST、split_point + 1 、最後の） デフパーティション（NLIST、最初、最後）： pivot_value = NLIST [第] left_mark =第一+ 1 right_mark = 最後 一方TRUE： しばらくleft_mark <= right_mark と NLIST [left_mark] <= pivot_value： left_mark = left_mark + 1 しばらく right_mark> = left_mark と NLIST [right_mark]> = pivot_value： right_mark = right_mark - 1 であれば right_mark < left_mark： 破る 他： NLIST [left_mark]を、 NLIST [right_mark] = NLIST [right_mark]、NLIST [left_mark] NLIST [最初]、NLIST [right_mark] = NLIST [right_mark]、NLIST [第] 戻り right_mark
最後に：