以下是一个示例代码，根据两个参数的不同情况，选择不同的数据结构进行快速搜索。

def quick_search(param1, param2):
    if isinstance(param1, (list, tuple)) and isinstance(param2, (list, tuple)):
        # 使用向量进行快速搜索
        vector = param1
        target = param2
        result = None
        
        for i in range(len(vector)):
            if vector[i] == target:
                result = i
                break
        
        if result is not None:
            print("在向量中找到目标值，索引为：", result)
        else:
            print("在向量中未找到目标值")
    
    elif isinstance(param1, dict) and isinstance(param2, (list, tuple)):
        # 使用列表进行快速搜索
        my_list = param2
        target = param1
        result = None
        
        for i in range(len(my_list)):
            if my_list[i] == target:
                result = i
                break
        
        if result is not None:
            print("在列表中找到目标值，索引为：", result)
        else:
            print("在列表中未找到目标值")
    
    elif isinstance(param1, dict) and isinstance(param2, dict):
        # 使用二叉树进行快速搜索
        binary_tree = param1
        target = param2
        result = None
        
        # 在二叉树中搜索目标值的代码
        
        if result is not None:
            print("在二叉树中找到目标值，索引为：", result)
        else:
            print("在二叉树中未找到目标值")
    
    else:
        print("参数类型不匹配，无法进行快速搜索。")

# 示例调用
quick_search([1, 2, 3, 4], 3)  # 使用向量进行快速搜索
quick_search({'key': 'value'}, [1, 2, 3])  # 使用列表进行快速搜索
quick_search({'key': 'value'}, {'key': 'value'})  # 使用二叉树进行快速搜索
quick_search([1, 2, 3], {'key': 'value'})  # 参数类型不匹配

请注意，以上代码仅为示例，具体的实现方法可能根据具体需求和数据结构的特性进行调整。