基數排序(Radix Sort)演算法是可以利用多個鍵值來排序資料的演算法。排序還需要多個鍵值？有時候當然會需要啦！像是要排序檔案時，可以先依照檔案名稱排序後，再依照檔案大小來排，如此一來，整體上來看這些檔案，會是以檔案大小來排序，而相同檔案大小的檔案則是會依照檔案名稱來排序。基數排序法可以將整數的各個位數當作是鍵值，來進行線性時間的排序，比起會依照k(要排序的資料可能的值的數量)愈大而愈吃空間的...

桶排序(Bucket Sort)演算法是先將大量資料分類成少量資料後，再進行排序的演算法。可以透過簡單的運算式來完成資料的分類，在最好的情況之下，資料可以被完全打散，此時的時間複雜度就會是一個線性時間。

暴力字串搜尋(Brute-force Substring Search)演算法是最基本的字串搜尋演算法。它可以按照原文中字元的順序，逐一與搜尋樣本(pattern)進行比對，判斷目前的搜尋位置是否就是搜尋樣本存在的位置。

插補搜尋(Interpolation Search)演算法又稱為內插搜尋演算法，是二元搜尋(Binary Search)演算法的變體。這套演算法可以在已排序好的序列中根據資料的預測線或近似線來進行高效率的搜尋，近似線愈精準，搜尋的效率就愈高。

指數搜尋(Exponential Search)演算法又稱為雙倍搜尋(Doubling Search)演算法或是蔓延搜尋(Galloping Search)演算法，是二元搜尋(Binary Search)演算法的變體。這套演算法可以在已排序好的序列中進行高效率的搜尋，要搜尋的元素在序列中愈前面的話，搜尋效能愈好。

二元搜尋(Binary Search)演算法又稱為二分搜尋(Half-Interval Search)演算法或是對數搜尋(Logarithmic Search)演算法，顧名思義，這套演算法的核心思想就在於「二分」，可以在已排序好的序列中進行高效率的搜尋。

線性搜尋(Linear Search)演算法又稱為循序搜尋(Sequential Search)演算法，是學習程式語言最先需要學會的搜尋演算法。它可以按照元素在資料結構中的順序，從頭開始進行走訪，並連續判斷目前走訪到的元素是否是我們想要找的元素。

堆積排序(Heap Sort)演算法是利用完全二元樹(Complete Binary Tree)，也就是堆積(Heap)結構來完成排序的演算法。雖然說要用到堆積結構，看起來好像很複雜似的，但其實這個只要一般的陣列結構(可以直接用要排序的陣列來製作)就能實作出來，而且實作出來的速度保證不會太慢，再怎麼差都會有O(nlogn)的時間複雜度。

合併排序(Merge Sort)演算法是非常通用的排序演算法，是穩定排序，即便在最差的情況下也還有O(nlogn)的時間複雜度。

希爾排序(Shell Sort)演算法是插入排序(Insertion Sort)演算法的改良版。它解決了插入排序法一次只能把元素移動一個索引距離的問題，加入間距(gap)的概念來分批並分組完成插入排序法，有效提升原本插入排序法的速度。