不是所有的算法可以用于任意区间，比如：
1. remove 需要前向迭代器和可以通过这些迭代器赋值能力，所以不能应用于输入迭代器的划分区间，也不能是 map 或 multimap，也不能是 set 和 multiset 的一些实现。
2. 很多排序算法需要随机访问迭代器，所以不能在一个 list （list 实现是基于双向迭代器）的元素上调用这些算法
一些算法需要有序值的空间：
binary_search lower_bound
upper_bound equal_range
set_union set_intersection
set_difference set_symmetric_difference
merge inplace_merge
inlcludes
下面算法一般用于有序，虽然不要求：
unique unique_copy
搜索算法 binary_search、lower_bound、upper_bound 和 equal_range 需要有序区间，因为它们使用二分法查找来搜索值。
算法 set_union、set_intersection、set_difference 和 set_symmetric_difference 的四人组提供了线性时间设置它们名字所提出的操作的性能。有序区间是为了保证线性时间完成工作
merge 和 inplace_merge 执行了有效的单遍合并排序算法： 它们读取两个有序区间，然后产生一个包含了两个源区间所有元素的新有序区间。它们以线性时间执行，如果他们不知道源区间有序就不能完成。
includes 用来检测是否一个区间的所有对象也在另一个区间中，因为 includes 可能假设它的两个区间都已经有序，所以它保证了线性时间性能。
unique 和 unique_copy 甚至在无序区间也提供了定义了良好的行为：
从每个相等元素的连续组中的去除第一个以外所有的元素
实际上，unique 一般用于从区间中去除所有重复值，所以几乎总是要确保你传递个 unique（或unique_copy）的区间是有序的。
顺便说说，unique 从一个区间除去元素的方式和 remove 一样，只是区分出而不是去除元素
所有需要有序区间的算法（也就是除了 unique 和 unique_copy 外本款的所有算法）通过等价来判断两个值是否 “相同”，就像标准关联容器（本身是有序的）。相反，unique 和 unique_copy 判断两个对象 “相同” 的默认方式是通过相等，但是可以通过传递给这些算法一个定义 “相同” 的意义的判断式来覆盖这个默认的情况