本文列举了多种搜索算法，包括线性搜索、二分搜索、哈希搜索、广度优先搜索、深度优先搜索、启发式搜索、二叉搜索树、B树/B+树搜索、插值搜索和斐波那契搜索。每种算法都有其特定的用途，如线性搜索适用于未排序数据，二分搜索和哈希搜索在排序和快速查找方面表现出色。同时，各种算法也存在优缺点，如深度优先搜索空间效率高但可能非最优，启发式搜索能找最优路径但依赖于启发式函数。
目前搜索算法有哪些，请罗列一下并写一下每个算法主要用途与优缺点？
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线性搜索（Linear Search）：
- 用途：在数据结构如数组中查找一个元素。
- 优点：实现简单，对数据的组织方式没有要求。
- 缺点：效率低，特别是对于大规模数据，搜索速度慢。
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二分搜索（Binary Search）：
- 用途：在已排序的数组或列表中查找元素。
- 优点：搜索速度快，效率高。
- 缺点：需要数据已排序，对数据的组织方式有要求。
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哈希搜索（Hashing）：
- 用途：在数据结构如哈希表中查找元素。
- 优点：搜索速度非常快，理想情况下可以达到常数时间搜索。
- 缺点：需要额外的存储空间，且处理哈希冲突需要特殊技术。
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广度优先搜索（Breadth-First Search）：
- 用途：在图或树等数据结构中查找元素，常用于找到最短路径。
- 优点：能找到最短路径，结果可靠。
- 缺点：空间复杂度高，需要存储所有扩展的节点。
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深度优先搜索（Depth-First Search）：
- 用途：在图或树等数据结构中查找元素，常用于找到所有路径。
- 优点：空间效率高，只需要存储单条路
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