二分法查找算法
二分算法详解
二分算法详解二分算法，也称为二分查找，是一种常用的查找算法。
它的基本思想是将待查找的区间不断二分，缩小查找范围，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
二分算法的思路相对简单，但在实际应用中却有着广泛的用途。
它适用于有序数组或有序列表，能够快速定位目标元素的位置。
接下来，我们将详细介绍二分算法的具体实现过程。
我们需要确定待查找的有序数组或有序列表。
假设我们要查找的元素存储在一个升序排列的数组中。
为了方便描述，我们假设数组名为arr，长度为n。
接下来，我们需要确定目标元素的值，假设为target。
接下来，我们需要定义两个指针，分别指向待查找区间的起始位置和结束位置。
初始时，起始位置指向数组的第一个元素，结束位置指向数组的最后一个元素。
假设起始位置的索引为low，结束位置的索引为high。
接下来，我们需要进行迭代查找。
在每次迭代中，我们需要计算待查找区间的中间位置。
假设中间位置的索引为mid，计算方法为mid = (low + high) / 2。
然后，我们需要比较中间位置的元素与目标元素的大小关系。
如果中间位置的元素等于目标元素，说明我们已经找到了目标元素，算法结束。
如果中间位置的元素大于目标元素，说明目标元素可能在中间位置的左侧，我们将结束位置移到中间位置的前一个位置，即high = mid - 1。
如果中间位置的元素小于目标元素，说明目标元素可能在中间位置的右侧，我们将起始位置移到中间位置的后一个位置，即low = mid + 1。
然后，我们需要判断迭代是否结束。
如果起始位置大于结束位置，说明目标元素不存在于数组中，算法结束。
如果起始位置小于等于结束位置，说明目标元素可能存在于数组中的某个位置，我们需要继续迭代查找。
通过以上迭代过程，我们可以在有序数组中快速定位目标元素的位置。
二分算法的时间复杂度为O(logn)，其中n为数组的长度。
相比于线性查找算法的时间复杂度O(n)，二分算法的效率更高。
除了在查找中的应用，二分算法还可以用于其他问题的解决。
二分法查找元素公式(一)
二分法查找元素公式(一)二分法查找元素公式1. 概述在计算机科学中，二分法是一种高效的查找元素的算法。
它通过将有序的元素集合分成两部分，不断缩小查找范围，最终找到目标元素。
2. 公式与步骤二分法查找元素的基本公式如下：mid = (low + high) / 2其中，mid表示当前查找范围的中间位置，low和high分别表示当前查找范围的下界和上界。
二分法查找元素的步骤如下： 1. 将目标元素与当前查找范围的中间元素进行比较，判断目标元素是在中间元素的左侧还是右侧。
- 若目标元素等于中间元素，则查找成功，返回中间元素的位置。
- 若目标元素小于中间元素，则说明目标元素在中间元素的左侧，更新上界为mid - 1。
- 若目标元素大于中间元素，则说明目标元素在中间元素的右侧，更新下界为mid + 1。
2. 重复步骤1，直至找到目标元素或查找范围不再缩小。
3. 举例说明假设我们有一个有序数组[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]，我们要查找其中的元素9。
初始时，查找范围的下界为0，上界为7，则mid = (0 + 7)/ 2 = 3。
将目标元素9与数组中的中间元素7进行比较，发现目标元素大于中间元素。
根据步骤1，更新下界为mid + 1 = 4，再次计算mid，得到mid = (4 + 7) / 2 = 5。
将目标元素9与中间元素11进行比较，发现目标元素小于中间元素。
根据步骤1，更新上界为mid - 1 = 4，再次计算mid，得到mid = (4 + 4) / 2 = 4。
将目标元素9与中间元素9进行比较，发现目标元素等于中间元素。
由此可知，目标元素9存在于数组中，其位置为4。
4. 总结二分法查找元素是一种高效的查找算法，适用于有序的元素集合。
通过将查找范围不断缩小一半，我们可以更快地找到目标元素。
使用二分法查找元素的公式和步骤可以帮助我们更好地理解和实现该算法。
以上就是二分法查找元素的相关公式及举例说明。
简单二分法
简单二分法简单二分法简介二分法是一种常用的查找算法，也被称为折半查找。
它是一种高效的算法，时间复杂度为O(logn)。
简单二分法是最基础、最常见的二分法。
原理简单二分法是在一个有序数组中查找某个元素。
它的核心思想是将数组分成两部分，如果目标元素比中间元素大，则在后半部分查找；否则在前半部分查找，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
步骤1. 确定数组的左右边界left和right。
2. 计算中间位置mid = (left + right) / 2。
3. 如果目标值等于中间位置的值，则返回mid。
4. 如果目标值小于中间位置的值，则在左半部分继续查找，即right = mid - 1。
5. 如果目标值大于中间位置的值，则在右半部分继续查找，即left = mid + 1。
6. 重复步骤2-5，直到left > right或者找到目标元素为止。
代码实现下面是一个简单的二分查找实现：```pythondef binary_search(nums, target):left, right = 0, len(nums) - 1while left <= right:mid = (left + right) // 2if nums[mid] == target:return midelif nums[mid] < target:left = mid + 1else:right = mid - 1return -1```注意事项1. 数组必须是有序的。
2. 如果数组中有重复元素，无法保证返回的是第一个或最后一个出现的位置。
3. 如果目标元素不存在于数组中，需要特殊处理，例如返回-1或抛出异常。
4. 在计算mid时，要注意整数除法会向下取整，因此应该使用(left + right) // 2而不是(left + right) / 2。
5. 在确定边界时，要注意数组下标从0开始还是从1开始。
总结简单二分法是一种高效的查找算法，在处理有序数组时非常实用。
二分法的算法描述
二分法的算法描述
二分法算法描述
二分法是一种常用的算法，也称为折半查找法。
它的基本思想是将一个有序的数组分成两个部分，然后判断目标值在哪个部分，再在该部分中继续进行查找，直到找到目标值或者确定目标值不存在为止。
二分法的算法描述如下：
1. 首先，确定数组的左右边界，即左边界为0，右边界为数组长度减1。
2. 然后，计算出数组的中间位置，即中间位置为左右边界之和除以2。
3. 接着，判断目标值与中间位置的值的大小关系，如果目标值小于中间位置的值，则在左半部分继续查找，否则在右半部分继续查找。
4. 如果目标值等于中间位置的值，则直接返回中间位置。
5. 如果左右边界相遇，但是目标值仍未找到，则说明目标值不存在，返回-1。
6. 如果目标值在左半部分，则将右边界设为中间位置减1，继续执行步骤2。
7. 如果目标值在右半部分，则将左边界设为中间位置加1，继续执行步骤2。
二分法的时间复杂度为O(log n)，比线性查找的时间复杂度O(n)要快得多。
因此，在需要查找有序数组中的元素时，二分法是一种非常高效的算法。
二分法的应用场景很多，例如在搜索引擎中，可以使用二分法来查找关键词在文档中的位置；在游戏中，可以使用二分法来查找玩家的位置等等。
二分法是一种非常实用的算法，可以大大提高查找效率，值得我们在编程中多加应用。
二分法 查找
二分法查找
二分查找也称折半查找（Binary Search），是一种在有序数组中查找目标值的算法。
它的基本思想是将数组分为两部分，然后判断目标值可能存在的那一部分，并继续在该部分中进行查找，以此逐渐缩小查找范围，直到找到目标值或确定不存在。
二分查找的基本实现步骤如下：
1. 确定数组的左边界和右边界，初始时左边界为0，右边界为数组长度减1。
2. 计算数组的中间位置mid，可以使用公式mid = (left + right) / 2。
3. 比较中间位置的元素与目标值的大小关系：
- 如果中间位置的元素等于目标值，则找到目标值，返回中间位置。
- 如果中间位置的元素大于目标值，则目标值可能在左侧部分，更新右边界为mid - 1。
- 如果中间位置的元素小于目标值，则目标值可能在右侧部分，更新左边界为mid + 1。
二分查找虽然思路简单，但在实现过程中需要注意细节，如循环中的不等号是否应该带等号，mid是否应该加一等。
分析这些细节的差异以及出现这些差异的原因，有助于更加灵活准确地实现二分查找算法。
二分法查找算法
二分法查找算法
二分法查找算法，也称为折半查找算法，是一种高效的查找算法。
它适用于有序数组中查找某个元素的位置。
二分法查找算法的基本思想是：将有序数组从中间分成左右两个部分，取中间元素与目标元素进行比较，如果相等，则返回该元素的下标；如果目标元素比中间元素小，则在左半部分继续查找；如果目标元素比中间元素大，则在右半部分继续查找。
不断重复以上过程，直到找到目标元素或者确定该元素不存在。
二分法查找算法的时间复杂度为O(logN)，比顺序查找算法的时间复杂度O(N)更快。
但是，二分法查找算法要求有序数组，如果数组无序，则需要先排序，时间复杂度会增加至O(NlogN)。
二分法查找算法是一种非常实用的查找算法，应用广泛，例如在搜索引擎中的关键词查找、游戏中的关卡难度查找等场景中都有其应用。
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二分法查找元素公式(二)
二分法查找元素公式(二)二分法查找元素公式1. 什么是二分法查找？二分法是一种基于比较的查找算法，也称为折半查找。
它是针对已排好序的数组进行查找的一种高效算法。
2. 二分法查找的原理二分法查找的原理是通过将要查找的范围分成两半，每次取中间位置的元素与目标值进行比较，根据比较的结果来确定下一次查找的范围，从而将查找范围逐渐缩小，直到找到目标值或者确定目标值不存在。
3. 二分法查找的公式二分法查找的公式如下：mid = (low + high) / 2其中，low表示当前查找范围的最小索引，high表示当前查找范围的最大索引，mid表示当前查找范围的中间索引。
4. 二分法查找的步骤二分法查找的步骤如下：•初始化low和high分别为数组的第一个索引和最后一个索引；•循环直到low大于high：–计算mid的值；–如果mid对应的元素等于目标值，则返回mid；–如果mid对应的元素小于目标值，则更新low为mid+1；–如果mid对应的元素大于目标值，则更新high为mid-1；•返回 -1，表示目标值不存在于数组中。
5. 举例说明假设有以下有序数组[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]，我们要查找数字9。
•初始时，low为0，high为9；•第一次循环，计算mid = (0 + 9) / 2 = 4，数组中索引为4的元素为9，找到目标值；•返回4。
通过二分法查找，我们可以快速定位到目标值9的位置。
6. 总结二分法查找是一种高效的查找算法，它的公式为mid = (low + high) / 2。
通过将查找范围逐渐缩小，可以快速找到目标值。
在处理大规模的有序数组查找时，二分法查找是一种常用的方法。
教学不用愁：手把手教你用二分法查找教案
本文旨在向广大教师朋友介绍一种非常实用的查找教案的方法——二分法查找。
本文将从什么是二分法查找、使用二分法查找的步骤、二分法查找的适用范围以及二分法查找的注意事项等方面进行详细的介绍。
一、什么是二分法查找？二分法查找，又称折半查找，它是一种查找有序数组的算法。
它的基本思路是将已有序的数组分成两个部分，将要查找的元素与数组的中间元素进行比较，如果相等，则直接返回；如果要查找的元素大于中间元素，则在右半部分继续查找；否则在左半部分继续查找。
通过不断的二分来查找，最终可以找到目标元素。
二、使用二分法查找的步骤1、首先将需要查找的数据排列好序，这是使用二分法查找的前提条件。
2、将要查找的元素与数组中间位置的元素进行比较，如果相等，则直接返回。
3、如果要查找的元素大于中间元素，则在右半部分继续查找；否则在左半部分继续查找。
4、重复上述过程，直到找到目标元素或查找完整个数组，如果查找完整个数组仍未找到目标元素，则说明目标元素不存在。
三、二分法查找的适用范围二分法查找适用于有序的数组，这是基本的前提条件，除此之外，还有以下几个方面的适用：1、查找的单个元素相对较大，且数组较大；2、查找次数相对较少，这是因为要求先排序；3、查找数据变动不大或者不进行修改操作。
四、二分法查找的注意事项在使用二分法查找的过程中，需要注意以下几个问题：1、二分法查找必须是已经排过序的数组，否则是不可行的；2、在查找过程中，必须注意处理数据可能存在的越界问题；3、在进行二分法查找之前，需要进行预处理，尤其是数据的排序。
二分查找是一种高效的查找算法，尤其是在处理有序的大规模数据时更是如此。
对于需要在教学中查找各种教案的老师们，掌握二分法查找的方法，可以大大提高教学效率，让教学工作变得更加轻松！。
算法之二分法查找（Python）
算法之⼆分法查找（Python）⼆分法查找，也称为折半法，是⼀种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。
⼆分法查找的思路如下：（1）⾸先，从数组的中间元素开始搜索，如果该元素正好是⽬标元素，则搜索过程结束，否则执⾏下⼀步。
（2）如果⽬标元素⼤于/⼩于中间元素，则在数组⼤于/⼩于中间元素的那⼀半区域查找，然后重复步骤的操作。
（3）如果某⼀步数组为空，则表⽰找不到⽬标元素。
以下是⼆分法常⽤的模板，包括查找指定数、查找左边界和右边界。
1. 查找指定数查找指定数是指只需要查找出指定数在数组中的索引即可，并不规定指定数在数组中所处的相对位置。
def binary_Search(nums, target):left, right = 0, len(nums)-1 # 搜索区间两边为闭while left <= right: # 注意停⽌条件，停⽌条件为[left, left+1]mid = (right + left) // 2# 找到指定数并返回其索引if nums[mid] == target:return midelif nums[mid] < target:left = mid + 1 # 因为mid已经搜索过else:right = mid - 1return -1此处要注意的是：while循环的条件left <= right代表中⽌条件为[left, left+1]。
如果不加等号，则中⽌条件为[left,left]此时life并没有被搜索，是不正确的。
2. 左边界查找左边界查找是指需要查找出指定数在数组中第⼀次出现的位置的索引。
def left_Search(nums, target):left, right = 0, len(nums)-1 # 搜索区间两边为闭while left <= right:mid = (right + left) // 2if nums[mid] < target:left = mid + 1else:right = mid - 1if left >= len(nums) or nums[left] != target:return -1return left此处要注意的是：主要是要理解左边界查找和查找指定数的区别，在查找指定数时nums[mid] == target表⽰已经找到指定数，则返回该数索引即为结果。
二分查找算法步骤
二分查找算法步骤二分查找算法步骤二分查找算法，也称为折半查找算法，是一种高效的查找排序数组中元素的方法。
它的基本思想是将有序数组分成两个部分，然后通过比较目标值和中间值来确定目标值在哪个部分，并且不断缩小查找范围，直到找到目标值或者确定目标值不存在为止。
以下是二分查找算法的详细步骤。
1. 确定数组边界首先需要确定数组的左右边界。
通常情况下，左边界为0，右边界为数组长度减1。
2. 计算中间位置计算左右边界的中间位置mid=(left+right)/2。
如果left和right相加太大，则可能会导致溢出问题。
一种避免溢出问题的方法是使用位运算符“>>”来代替除以2操作：mid=left+((right-left)>>1)。
3. 比较目标值和中间值将目标值与中间位置的元素进行比较。
如果相等，则返回mid作为结果；如果目标值小于中间位置元素，则在左半部分继续搜索；否则，在右半部分继续搜索。
4. 缩小搜索范围如果在左半部分搜索，则将右边界缩小到mid-1；如果在右半部分搜索，则将左边界扩大到mid+1。
重复执行步骤2-4，直到找到目标值或者确定目标值不存在。
5. 处理边界情况如果搜索结束后仍然没有找到目标值，则返回-1表示不存在。
此外，还需要注意一些边界情况，例如数组为空、数组只有一个元素、目标值小于最小元素或者大于最大元素等情况。
二分查找算法的时间复杂度为O(logn)，比线性查找算法的时间复杂度O(n)要快得多。
因此，在处理大规模数据时，二分查找算法是一种非常有效的方法。
总结二分查找算法是一种高效的查找排序数组中元素的方法。
它的基本思想是将有序数组分成两个部分，然后通过比较目标值和中间值来确定目标值在哪个部分，并且不断缩小查找范围，直到找到目标值或者确定目标值不存在为止。
其步骤包括确定数组边界、计算中间位置、比较目标值和中间值、缩小搜索范围和处理边界情况等。
二分查找算法的时间复杂度为O(logn)，比线性查找算法要快得多，因此在处理大规模数据时，二分查找算法是一种非常有效的方法。
标准二分查找法
标准二分查找法
标准二分查找法是一种基本的查找算法，其思想是利用有序序列的性质，在每次查找时将待查找区间缩小一半，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
具体实现如下：首先，设定左边界left和右边界right，分别表示待查找区间的左右端点，然后令mid=(left+right)/2，即取中间位置的元素。
如果目标元素等于mid位置的元素，则直接返回mid；否则，如果目标元素小于mid位置的元素，则在左半区间继续查找，即将right=mid-1；如果目标元素大于mid位置的元素，则在右半区间继续查找，即将left=mid+1。
重复以上过程，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
二分查找法的时间复杂度为O(logn)，比线性查找效率高，适用于静态查找表，但不适用于动态查找表。
此外，二分查找法要求待查找序列有序，因此在使用前必须对序列进行排序，否则无法实现查找。
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描述二分查找法找数据的步骤
描述二分查找法找数据的步骤
二分查找法又称折半查找法，是一种常见的查找算法。
它的基本思想是不断将查找区间分成两部分并检查中间元素，直到找到目标元素或查找区间为空。
以下是二分查找法找数据的步骤：
1. 确定查找区间，即左右边界。
一般初始化为整个数据集合。
2. 计算中间位置，即“左右边界之和除以二”。
3. 判断中间位置的值是否等于目标值。
如果相等，则查找结束，返回该位置。
4. 如果中间位置的值大于目标值，则在左半边继续查找，即将右边界移动到中间位置的前一个位置。
5. 如果中间位置的值小于目标值，则在右半边继续查找，即将左边界移动到中间位置的后一个位置。
6. 重复以上步骤，直到查找区间为空或者找到目标元素。
需要注意的是，在使用二分查找法时，数据必须是有序的，否则无法正常运行。
此外，对于重复元素的处理，可以选择返回第一个或最后一个等于目标值的元素位置，或最接近目标值的元素位置。
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lookup二分法查找原理
lookup二分法查找原理从什么是二分法查找开始，讲解二分法查找的原理和实现，包括常见的二分法查找模板及其时间复杂度分析，同时介绍二分法查找在实际场景中的应用以及注意事项。
【什么是二分法查找？】二分法查找也称为二分查找、折半查找，是一种常用的查找算法。
它是针对有序数列进行查找的一种算法，利用数列有序的特点，通过将搜索范围不断缩小一半，逐步定位待查找的元素位置，从而快速找到目标元素。
以一个有序数组为例，假设我们要查找其中某个元素x是否存在于数组中，可以采用二分法查找的方式进行。
具体步骤如下：1. 首先确定数组的中间位置mid，取mid值为数组元素个数n的一半。
2. 将元素x与数组中间位置的元素nums[mid]进行比较。
3. 如果x等于nums[mid]，那么说明x已经找到，返回mid的索引值即可。
4. 如果x小于nums[mid]，那么说明x在数组的左半部分，此时将搜索范围缩小为数组左半部分。
5. 如果x大于nums[mid]，那么说明x在数组的右半部分，此时将搜索范围缩小为数组右半部分。
6. 重复以上步骤，直到找到x或者搜索范围为空，此时说明没有找到x。
【二分法查找的原理和实现】二分法查找的原理很简单，即不断将搜索范围缩小至只有一半，通过不断缩小搜索范围而快速找到目标元素。
而实现二分法查找则需要考虑多个方面，包括查找的范围、查找的边界问题、查找的终止条件等。
首先，我们来看二分法查找的基本模板：javapublic int binarySearch(int[] nums, int target) {int left = 0, right = nums.length - 1;while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] == target) {return mid;} else if (nums[mid] < target) {left = mid + 1;} else {right = mid - 1;}}return -1;}上面的代码示例中，定义了数组的左右边界，初始时左边界为0，右边界为数组长度减一。
二分法查找的算法
二分法查找的算法
一、算法思想
二分法查找是指使用折半查找的算法，其被称为“二分法”，因为它每次都会将问题范围减少一半来逐步推进查找。
算法的思想是：
1）从数据集序列中取出中间元素；
2）若中间元素即为查找的元素，则返回中间元素；
3）若中间元素不是查找元素，则根据相应的规则决定搜索剩余的一部分数据序列；
4）重复第（2）和（3）步，直到查找到相应的元素或者所有的数据都搜索完毕。
二、实现步骤
二分法查找的实现步骤：
1）首先，假设数据集序列有序排列；
2）设置查找的上下界，low和high，其中low设为0，high设为数据的长度减1；
3）取出中间元素，将其与查找的元素进行比较；
4）若相等，则结束查找，否则继续；
5）若中间元素大于查找的元素，则将high设置为中间元素的索引值减1；
6）若中间元素小于查找的元素，则将low设置为中间元素的索引值加1；
7）重复（3）（4）（5）（6），直到查找到相应的元素或者查找失败（即low = high）。
二分查找算法
二分查找算法二分查找算法是一种常见的查找方法，在计算机科学领域被广泛应用。
它的基本思想是通过将有序数组中间的元素与查找目标进行比较，缩小查找范围，最终定位目标元素的位置。
本文将深入探讨二分查找算法的实现原理、应用场景以及优化方法。
一、二分查找算法的基本原理二分查找又称折半查找，基本思想是在有序数组中查找特定元素。
它的实现原理是利用“分治思想”，将查找问题逐步缩小。
具体地，假设要查找的数组为a，查找范围为[left, right]，目标元素是key，则二分查找的基本算法流程如下：1.计算数组中心元素下标mid，mid=(left+right)/2；2.将目标元素key与中心元素a[mid]进行比较，若相等，则返回mid；3.若key>a[mid]，则在右半部分继续查找，即[left, right]变为[mid+1, right]；4.若key<a[mid]，则在左半部分继续查找，即[left, right]变为[left, mid-1]；5.重复以上步骤，直到找到目标元素或者[left, right]变为空。
下面给出一个二分查找的示例代码：```int binarySearch(int a[], int left, int right, int key) { while (left <= right) {int mid = (left + right) / 2;if (a[mid] == key)return mid;else if (a[mid] < key)left = mid + 1;elseright = mid - 1;}return -1; //未找到}```二、二分查找算法的应用场景二分查找算法的时间复杂度为O(logn)，即查找的时间随着数组元素个数的增加而增加的速度很慢，因此它适用于处理大量数据的情况，比如在搜索引擎中对关键词进行搜索；在数字密码破解中，通过二分查找可以快速猜测密码；在哈希表中，二分查找可用于快速定位元素位置等。
二分查找算法详解
二分查找算法详解
一、算法介绍
二分查找算法又称折半查找算法，是一种分治思想的算法。
它的思想是：将空间定义为一个有序数组中从左到右的递增区间，每次进行二分查
找的时候，可以将空间缩小一半。
首先，取有序数组的中间元素作为比较
的对象，如果查找的目标元素与此元素相等，则直接输出结果；如果查找
的目标元素大于中间元素，则将查找范围减小一半，从中间元素的右半部
分继续进行查找；如果查找的目标元素小于中间元素，则将查找范围减小
一半，从中间元素的左半部分继续进行查找；如此反复，直到找到要查找
的目标元素，或者没有找到目标元素为止。
因此，如果要查找的元素在有
序数组中，二分查找算法有最佳的效率，因此，它是一种快速算法。
二、算法描述
1、首先，为有序数组定义low、high指针，令low指向有序数组的
第一个元素，high指向有序数组的最后一个元素。
2、然后，取有序数组的中间元素mid（即low和high的中间位置），将mid元素与查找的目标元素target进行比较。
3、如果target等于mid元素，则查找成功，输出mid元素的下标；
4、如果target大于mid元素，则将空间范围缩小一半，把low设置
为mid+1，继续进行二分查找；。
计算机二分法查找
计算机二分法查找
二分法（又称折半查找）是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。
具体实现过程如下：
1. 定义变量low、high分别表示有序数组的起始下标和结束下标；
2. 定义变量mid表示数组中间元素的下标（mid=（low+high）/2），并取得该元素的值；
3. 如果该元素等于查找值，直接返回该元素的下标；
4. 如果该元素大于查找值，则说明查找值在当前元素的左侧，将high设为mid-1，并重新计算mid的值；
5. 如果该元素小于查找值，则说明查找值在当前元素的右侧，将low设为mid+1，并重新计算mid的值；
6. 重复以上过程，直到找到查找值或者low>high。
下面是一个示例代码：
```
int binary_search(int arr[], int n, int target) {
int low = 0, high = n - 1;
while (low <= high) {
int mid = (low + high) / 2;
if (arr[mid] == target) {
return mid;
} else if (arr[mid] < target) {
low = mid + 1;
} else {
high = mid - 1;
}
}
return -1; // 查找失败
}
```
其中，arr是有序数组，n是数组大小，target是要查找的值。
如果查找成功，返回该值在数组中的下标；否则返回-1。
简述二分检索算法的基本过程
二分查找算法，也称为二分搜索或折半查找，是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。
它的基本思想是通过比较中间元素与目标元素的大小关系，缩小查找范围。
以下是二分查找的基本过程：
1. 初始化
▪左右边界：确定要搜索的范围，通常是整个数组。
初始化左边界left为数组的起始位置，右边界right为数组的结束位置。
2. 循环查找
▪计算中间位置：计算中间元素的索引位置。
可以使用(left + right) / 2，但为了防止整数溢出，通常使用left + (right - left) / 2或left + (right - left) // 2。
▪比较中间元素：将中间元素与目标元素进行比较。
▪如果中间元素等于目标元素，查找成功，返回中间元素的索引。
▪如果中间元素小于目标元素，说明目标元素可能在中间元素的右侧，因此更新左边界left = mid + 1。
▪如果中间元素大于目标元素，说明目标元素可能在中间元素的左侧，因此更新右边界right = mid - 1。
3. 循环条件
▪当左边界left小于等于右边界right时，继续循环。
4. 返回结果
▪如果循环结束时未找到目标元素，返回一个表示未找到的值（例如 -1）。
示例代码：
这是一个简单的二分查找的实现，适用于有序数组。
该算法的时间复杂度为 O(log n)，其中 n 是数组的大小。
二分查找是一种高效的搜索算法，但要求数组是有序的。
二分法的算法描述
二分法的算法描述二分法是一种常用的算法，也叫做折半查找。
它通过将一个有序数组分成两部分，然后判断目标值在哪一部分中，从而缩小范围，逐步逼近目标值。
下面是二分法的算法描述：1.首先，将有序数组按照特定的顺序排序。
2.然后，确定范围的起始点和终点，起始点为数组的第一个元素索引，终点为数组的最后一个元素索引。
3.计算起始点和终点的中间位置索引，即将范围分成两半。
4.判断目标值与中间元素的大小关系：-如果目标值等于中间元素，则返回中间元素的索引。
-如果目标值小于中间元素，则将范围缩小为前半部分（起始点不变，终点变为中间元素的前一个元素）。
-如果目标值大于中间元素，则将范围缩小为后半部分（起始点变为中间元素的后一个元素，终点不变）。
5.重复步骤3和步骤4，直到找到目标值或者范围为空（起始点大于终点）为止。
6.如果目标值存在于数组中，返回目标值的索引；如果目标值不存在于数组中，返回-1二分法的关键思想是通过每次比较目标值和中间元素的大小关系，将范围缩小一半，以达到快速的目的。
它的时间复杂度为O(logN)，其中N是数组的长度。
由于每次都将范围缩小为原来的一半，因此在最坏情况下，最多需要logN次比较操作。
以下是一个使用Python实现的二分法的示例代码：```pythondef binary_search(arr, target):low = 0high = len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:low = mid + 1else:high = mid - 1return -1```在这个代码中，`binary_search`函数接受一个有序数组`arr`和目标值`target`作为参数，并返回目标值在数组中的索引。
代码中的变量`low`和`high`表示范围的起始点和终点。
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二分查找算法是在有序数组中用到的较为频繁的一种算法，在未接触二分查找算法时，最通用的一种做法是，对数组进行遍历，跟每个元素进行比较，其时间为O(n).但二分查找算法则更优，因为其查找时间为O(lgn)，譬如数组{1，2，3，4，5，6，7，8，9}，查找元素6，用二分查找的算法执行的话，其顺序为：
1.第一步查找中间元素，即5，由于5<6，则6必然在5之后的数组元素中，那么就在{6，7，8，9}中查找，
2.寻找{6，7，8，9}的中位数，为7，7>6，则6应该在7左边的数组元素中，那么只剩下6，即找到了。
二分查找算法就是不断将数组进行对半分割，每次拿中间元素和goal进行比较。
#include <iostream>
using namespace std;
//二分查找
int binary_search(int* a, int len, int goal);
int main()
{
const int LEN = 10000;
int a[LEN];
for(int i = 0; i < LEN; i++)
a[i] = i - 5000;
int goal = 0;
int index = binary_search(a, LEN, goal);
if(index != -1)
cout<<goal<<"在数组中的下标为"<<binary_search(a, LEN, goal)<<endl;
else
cout<<"不存在"<<goal<<endl;
return0;
}
int binary_search(int* a, int len, int goal)
{
int low = 0;
int high = len - 1;
while(low <= high)
{
int middle = (low + high)/2;
if(a[middle] == goal)
return middle;
//在左半边
else if(a[middle] > goal)
high = middle - 1;
//在右半边
else
low = middle + 1;
}
//没找到
return -1; }。