情報検索()は、広義には、あらかじめ蓄積されている情報の中から必要な情報を探し出すことを指し、しばしば検索と略される。情報科学においては、文書(あるいは画像や音声)集合の中からユーザーの要求にもっともよく適合する文書を取り出すシステムのことを情報検索システムと呼ぶ。情報検索システムにおいては、本来形式化されていないユーザーの要求をコンピュータで取り扱えるようにするために検索モデルが設定される。たとえば、ベクトル空間モデルは、文書に索引を与えて、問い合わせとして与えられたキーワード集合と索引の重複の度合いから目的の文書を探し出す検索モデルであり、全文検索は、問い合わせとして与えられた文字列やパターンに完全に一致する部分を文書集合から探し出す検索モデルである。文字列探索と全文検索.文字列探索は文字列の中から別の文字列を探し出すとこと。全文検索は複数のファイルにまたがって文字列探索をすること。探索.情報科学における探索()とは、いくつもの候補を列挙し、それぞれをひとつずつ評価していくことによって、最適解を得る手法を指す。探索に用いられるアルゴリズムとデータ構造は、問題の性質や構造によって異なる。たとえば、木構造やグラフの探索に用いられる深さ優先探索、ランダムアクセスが可能なデータ構造が使える状況でソート済みの入力に対して用いられる二分探索、よいハッシュ関数が作れる場合に用いられるハッシュテーブルなどがある。混合基底ソート()は、データの集合を一定の規則に従って並べること。日本語では整列(せいれつ)、並べ替え(ならべかえ)、分類(ぶんるい)などと訳される。主に配列や連結リストのような、リストデータ構造に分類されるコレクション(コンテナ)に格納されている要素データを、全順序関係によって並べ替えることを指す。また、単に「ソート」といった場合、値の小さい方から大きい方へ順に並べる昇順(しょうじゅん、)を指すことが多い。その反対に値を大きい方から小さい方へ順に並べることを降順(こうじゅん、)という。対象となるコレクションのデータ構造や必要とされる出力、また時間的コストと空間的コストの兼ね合いによって、ソートに使われるアルゴリズムは異なる。概要.分類.計算機科学では、ソートアルゴリズムを次のように分類する。安定ソート.