为什么这种搜索算法奇怪地不适用于这种情况？

搜索算法的适用性取决于问题的特性和数据的结构。在某些情况下，特定的搜索算法可能不适用于解决特定问题，这可能是由于以下原因：

1. 数据分布不均匀：某些搜索算法在处理数据分布不均匀的情况下效果不佳。例如，如果数据集中的大部分数据都集中在一个区域，而搜索算法是基于均匀分布的假设设计的，那么它可能无法有效地找到目标。
2. 数据量过大：某些搜索算法在处理大规模数据集时效率较低。例如，线性搜索算法在数据量巨大时需要逐个比较每个元素，导致时间复杂度较高。在这种情况下，更高效的搜索算法，如二分搜索或哈希表，可能更适合。
3. 数据的有序性：某些搜索算法对数据的有序性有特定的要求。例如，二分搜索算法要求数据集必须是有序的。如果数据集无序，那么该算法将无法正确地找到目标。
4. 数据的特殊性：某些搜索算法对数据的特殊性有特定的要求。例如，广度优先搜索算法在处理图数据结构时非常有效，但对于其他类型的数据结构可能不适用。

综上所述，搜索算法的适用性取决于问题的特性和数据的结构。在选择搜索算法时，需要根据具体情况进行评估，并选择适合的算法来解决问题。