探索
ミニマックス法
アルファ・ベータ法
分枝限定法
NegaScout
MTD(f)
チェスのようなゲームでは、考えられる全ての「手」で構成されるゲーム木があり、この木を使って最良の手を捜すことができる。この種の問題は、相手も自分にとって最良の手を選択すると想定するという興味深い特徴がある。そのため、ゲームを行う人工知能などでは、ミニマックス法、探索木の刈り込み、アルファ・ベータ法といった特徴的な探索アルゴリズムを使う。
これは、二分探索の考え方を拡張して、挿入と削除を高速化できるようにしたものである。
内挿探索は分布が偏っていないソートされた大きなリストでは二分探索よりも性能が良いが、最悪ケースでは O(n) となる。
グローバーのアルゴリズムは量子コンピュータ用アルゴリズムで、ソートされていないリストでの線型探索に対して二乗の性能向上をもたらす。しかし、量子コンピュータはまだ実用化されていない。
ハッシュテーブルもリスト探索に使われ、実行時間は平均ケースでO(1)であるが、必要とする領域は他のデータ構造よりも多く、最悪ケースでは O(n) もかかる。リスト探索のデータ構造については、ハッシュテーブルも参照されたい。
なお、線型探索、二分探索、平衡2分探索木といったリスト探索アルゴリズムの多くは、若干のコスト追加で、与えられたキー以下(あるいは以上)の全ての値を探すことができる。このような探索を「範囲探索(英: range search)」と呼ぶ。例外はハッシュテーブルであり、そのような探索を効率的には行えない。