具体的なアルゴリズムに関する世界観です。データ構造も参照のこと。
（徹底攻略 応用情報技術者教科書 平成30年度を参考に執筆しました。）
探索アルゴリズムには、
・線形探索（先頭からひとつひとつ順番に探索する）
・二分探索（データは最初からあらかじめ整列させておき、真ん中から二分割して「前」と「後」のどちらかにデータがあると予測しながら、真ん中の値と比較してどちらに行くべきかを判断した上で、前あるいは後の部分の真ん中と比較し、これを繰り返してデータを探索する）
・ハッシュテーブル探索（データのハッシュ値をハッシュ関数で求めることで探索する）
などがある。
また、整列アルゴリズムには、
・バブルソート（隣り合う要素を比較し、大小関係に基づいて入れ替えし続ける）
・挿入ソート（まっさらな新しい整列された列の、的確な場所に要素を挿入し続ける）
・選択ソート（整列されていない列の最大値あるいは最小値を検索し続ける）
・クイックソート（中間となる基準値を設定し、それよりも大きな値を含む列と、小さな値を含む列に振り分け、その中でさらに基準値を設定する）
・シェルソート（ある一定の間隔で取り出した要素を整列させ、間隔を少しずつ狭めていき、最終的に間隔を1にする）
・ヒープソート（整列されていない列をヒープとし、ヒープの根から最大値・最小値を取り出し、それを整列された列に渡す）
・マージソート（整列されていない列を前半部分と後半部分に分け、それ以上分割できず大きさが1になるまで分割を繰り返し、分割を最後まで行った後で前半と後半をマージして、整列後の列を作るということを繰り返し、最後に全体をマージする）
などがある。
アルゴリズムの計算量を表すために、O記法（オーダー記法）というのを使用する。
ハッシュテーブル探索はO(1)、二分探索はO(log N)、線形探索はO(N)となる。
バブルソート・挿入ソート・選択ソートは計算量がO(N2)と時間がかかる。
これに対してクイックソート・シェルソート・ヒープソート・マージソートは計算量がO(N log N)と高速。
詳しくは以下の書籍・ページが参考になる。
2023.01.21編集
二分探索において、目的の値や単語などを探すには、まず単語を小さいほうから大きいほうへとソートして整理しておく。まず、中央値と比較し、それよりも小さければ左、それよりも大きければ右に移動して、左側あるいは右側の、全体の半分の中の中央値を比較し、左または右に移動し、これを繰り返す。
このようにすることで、片方に移動した場合、もう片方には単語は存在しないことが分かっているため、それを除いていくことで、最短で値や単語を探索できる。
二分探索木は、二分木を用いた、二分探索がしやすいようにツリー構造を構築する方法。
二分探索木において、要素の左の子要素は必ず親よりも小さく、要素の右の子要素は必ず親よりも大きくなる。そのようにツリーは常に整理されて築かれている。探索を行う際は、要素より小さければ左、大きければ右へと辿っていく。新しい値を配置する場合は、それを適切な要素の左あるいは右の子要素とする。
また、ツリーの深さが深くなりすぎないように、中心を回転させる平衡木のことをAVL木と呼ぶ。
（詳しくはプログラミング言語C（K&R）が参考になります。）
アルゴリズムの勉強をするために参考になるサイトとして、The Algorithmsが挙げられる。
さまざまな言語で記述されたさまざまなアルゴリズムのコード例が掲載されている。
アルゴリズムの図鑑として勉強のために使う以外にも、アルゴリズムを自分で実装する際、The Algorithmsのコードを参考にして実装することで手間と負担を軽減できる。
2023.06.29