搜索算法可以大致分为以下几类。
1. 顺序搜索算法：顺序搜索算法是最简单的搜索算法之一，它从列表的第一个元素开始逐个比较，直到找到目标元素或搜索完整个列表。顺序搜索算法的时间复杂度为O(n)，其中n是列表的长度。
2. 二分搜索算法：二分搜索算法也称为折半搜索算法，适用于有序列表。它通过比较目标元素与列表中间元素的大小关系，将搜索范围缩小一半，直到找到目标元素或搜索范围为空。二分搜索算法的时间复杂度为O(log n)，其中n是列表的长度。
3. 哈希搜索算法：哈希搜索算法利用哈希函数将关键字映射到哈希表中的位置，从而实现快速查找。哈希搜索算法的时间复杂度通常为O(1)，但在处理哈希冲突时可能会增加。
4. 广度优先搜索算法：广度优先搜索算法是一种图搜索算法，用于在图或树中寻找特定节点。它从起始节点开始，逐层遍历相邻节点，直到找到目标节点或遍历完整个图。广度优先搜索算法使用队列数据结构来存储待访问的节点，时间复杂度为O(V+E)，其中V是节点数，E是边数。
5. 深度优先搜索算法：深度优先搜索算法也是一种图搜索算法，与广度优先搜索算法不同的是，它通过递归或栈数据结构来实现深度优先遍历。深度优先搜索算法会先访问一个节点的所有邻居节点，直到达到最深的节点，然后回溯到上一层继续遍历其他节点。深度优先搜索算法的时间复杂度为O(V+E)，其中V是节点数，E是边数。
6. A搜索算法：A搜索算法是一种启发式搜索算法，常用于路径规划等问题。它通过估计从起始节点到目标节点的代价，并结合已经搜索到的路径信息，选择最有可能达到目标的节点进行搜索。A搜索算法使用优先队列来存储待访问的节点，时间复杂度取决于启发式函数的效率。
以上是搜索算法的一些常见分类，每种算法都有其适用的场景和特点。在实际应用中，根据具体问题的需求和数据结构的特点选择合适的搜索算法非常重要。
