二分查找及时间复杂度
1、搜索
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或假，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。
2、二分法查找
二分法查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；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，假设表中的元素是按升序排序，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为前、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，知道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。
3、python代码实现
3.1、递归方式
def binary_search(alist, item):"""二分查找——递归"""n = len(alist)mid = n // 2if n > 0:# 如果存在元素，返回 Trueif alist[mid] == item:return True# 如果 目标元素 小于 alist的中间值索引对应的索引elif item < alist[mid]:return binary_search(alist[:mid], item)# 否则，就在右边else:return binary_search(alist[mid+1:], item)return False
3.2、非递归
def binary_search_2(alist, item):"""二分查找——非递归"""n = len(alist)first = 0last = n-1while first <= last:mid = (first+last) // 2if alist[mid] == item:return True# 如果 目标值 在右侧，将last等于中间值的左侧第一个elif item < alist[mid]:last = mid - 1# 如果在左侧，将first等于中间值右边第一个else:first = mid + 1return False
4、时间复杂度
- 最优时间复杂度： O(1)
- 最坏时间复杂度： O(nlogn)
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