Вот несколько методов, обычно используемых в области информатики и техники, а также примеры кода:

1. Двоичный поиск.
   Двоичный поиск — это эффективный алгоритм поиска элемента в отсортированном списке. Вот пример реализации на Python:

   def binary_search(arr, target):
      low = 0
      high = len(arr) - 1
      while low <= high:
          mid = (low + high) // 2
          if arr[mid] == target:
              return mid
          elif arr[mid] < target:
              low = mid + 1
          else:
              high = mid - 1
      return -1

2. Пузырьковая сортировка.
   Пузырьковая сортировка – это простой алгоритм сортировки, который многократно проходит по списку, сравнивает соседние элементы и меняет их местами, если они расположены в неправильном порядке. Вот пример реализации на Java:

   public void bubbleSort(int[] arr) {
      int n = arr.length;
      for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
          for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
              if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                  int temp = arr[j];
                  arr[j] = arr[j + 1];
                  arr[j + 1] = temp;
              }
          }
      }
   }

3. Поиск в глубину.
   Поиск в глубину — это алгоритм обхода или поиска в структурах данных в виде дерева или графа. Вот пример реализации на C++:

   #include <iostream>
   #include <vector>
   using namespace std;
   void dfs(vector<vector<int>>& graph, vector<bool>& visited, int node) {
      visited[node] = true;
      cout << node << " ";
      for (int neighbor : graph[node]) {
          if (!visited[neighbor]) {
              dfs(graph, visited, neighbor);
          }
      }
   }
   int main() {
      int numNodes = 6;
      vector<vector<int>> graph(numNodes);
      vector<bool> visited(numNodes, false);
      // Add edges to the graph
      graph[0].push_back(1);
      graph[0].push_back(2);
      graph[1].push_back(3);
      graph[1].push_back(4);
      graph[2].push_back(4);
      graph[3].push_back(5);
      // Perform DFS starting from node 0
      dfs(graph, visited, 0);
      return 0;
   }

4. Хеширование.
   Хеширование — это метод, используемый для сопоставления данных с массивом фиксированного размера, называемым хеш-таблицей. Обычно используется для быстрого получения данных. Вот пример реализации на C#:

   using System;
   using System.Collections.Generic;
   public class HashTable<TKey, TValue> {
      private const int TableSize = 100;
      private LinkedList<KeyValuePair<TKey, TValue>>[] table;
      public HashTable() {
          table = new LinkedList<KeyValuePair<TKey, TValue>>[TableSize];
      }
      private int GetHash(TKey key) {
          return Math.Abs(key.GetHashCode()) % TableSize;
      }
      public void Add(TKey key, TValue value) {
          int index = GetHash(key);
          if (table[index] == null) {
              table[index] = new LinkedList<KeyValuePair<TKey, TValue>>();
          }
          table[index].AddLast(new KeyValuePair<TKey, TValue>(key, value));
      }
      public TValue Get(TKey key) {
          int index = GetHash(key);
          if (table[index] != null) {
              foreach (KeyValuePair<TKey, TValue> pair in table[index]) {
                  if (pair.Key.Equals(key)) {
                      return pair.Value;
                  }
              }
          }
          throw new KeyNotFoundException("Key not found.");
      }
   }
   public class Program {
      public static void Main(string[] args) {
          HashTable<string, int> hashTable = new HashTable<string, int>();
          hashTable.Add("one", 1);
          hashTable.Add("two", 2);
          hashTable.Add("three", 3);
          int value = hashTable.Get("two");
          Console.WriteLine(value);  // Output: 2
      }
   }

5. Алгоритм Дейкстры:
   Алгоритм Дейкстры — это алгоритм поиска кратчайшего пути между узлами в графе. Вот пример реализации на JavaScript:

   function dijkstra(graph, startNode) {
      const distances = {};
      const visited = {};
      const queue = [];
      distances[startNode] = 0;
      visited[startNode] = true;
      queue.push(startNode);
      while (queue.length) {
          const currentNode = queue.shift();
          for (const neighbor in graph[currentNode]) {
   I'm sorry, but it seems that the response got cut off. Here's the continuation of the example implementation of Dijkstra's Algorithm in JavaScript:
   ```javascript
              const distance = distances[currentNode] + graph[currentNode][neighbor];
   
              if (!distances[neighbor] || distance < distances[neighbor]) {
                  distances[neighbor] = distance;
                  visited[neighbor] = true;
                  queue.push(neighbor);
              }
          }
      }
   
      return distances;
   }
   
   const graph = {
      A: { B: 3, C: 2 },
      B: { A: 3, C: 1, D: 4 },
      C: { A: 2, B: 1, D: 2 },
      D: { B: 4, C: 2 },
   };
   
   const startNode = 'A';
   const shortestDistances = dijkstra(graph, startNode);
   console.log(shortestDistances);  // Output: { A: 0, B: 3, C: 2, D: 4 }