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文章目录

• 一、概念
• 二、二分查找

• 1.概念
• 2.代码实现
• 3.时间复杂度

一、概念

搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。 搜索的几种常见方法：顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找

二、二分查找

1.概念

二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。

2.代码实现

# coding:utf-8
# [17, 20, 26, 31, 44, 54, 55, 77, 93]
# mid = n/2
#
# [17, 20, 26, 31]
# mid = n/2


def binary_search(alist, item):
    """二分查找,递归"""
    n = len(alist)
    if n > 0:
        mid = n//2
        if alist[mid] == item:
            return True
        elif item < alist[mid]:
            return binary_search(alist[:mid], item)
        else:
            return binary_search(alist[mid+1:], item)
    return False
    


def binary_search_2(alist, item):
    """二分查找， 非递归"""
    n = len(alist)
    first = 0
    last = n-1
    while first <= last:
        mid = (first + last)//2
        if alist[mid] == item:
            return True
        elif item < alist[mid]:
            last = mid - 1
        else:
            first = mid + 1
    return False
    


if __name__ == "__main__":
    li = [17, 20, 26, 31, 44, 54, 55, 77, 93]
    print(binary_search(li, 55))
    print(binary_search(li, 100))
    print(binary_search_2(li, 55))
    print(binary_search_2(li, 100))

3.时间复杂度

最优时间复杂度：O(1)
最坏时间复杂度：O(logn)