对于大数据处理和分析，C++有许多可用的算法和数据结构。快速排序和二分查找算法可以用来处理大量的数据，但是对于更复杂的操作，如范围查找、合并和聚合等，您可以考虑使用STL库中的容器和算法。
对于排序和查找，STL库中的sort()和binary_search()函数是非常有用的。如果您需要按特定条件进行排序或查找，可以使用谓词作为额外的参数。通过使用不同的谓词，您可以轻松地自定义排序和查找的方式。
STL库中还有许多其他容器和算法可用于大数据处理和分析。例如，vector、list和deque容器可以用于存储和管理大量数据。算法如accumulate()、count()和find()可以用于执行各种计算和搜索操作。
多线程可以用于增强程序性能。C++11中引入了一些新特性，如std::thread类和std::async函数，用于创建和管理多线程。您可以使用多个线程来同时处理不同的数据集，并使用合适的同步机制来避免竞态条件和其他多线程问题。
对于更深入的指导和教程，您可以参考C++ Primer、Effective C++和STL源码剖析等经典书籍。此外，互联网上还有许多优秀的C++教程和博客可供您学习。祝您顺利完成大数据处理和分析任务！