高效的二分查找算法实现

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本文介绍了二分查找算法的工作原理,提供了一个Python实现的示例,并分析了算法的时间复杂度和空间复杂度。二分查找适用于有序数组,通过不断缩小查找范围在O(log n)时间内找到目标值。

二分查找算法是一种常用且高效的查找算法,适用于有序数组或有序列表。本文将详细介绍二分查找算法的实现原理,并提供相应的源代码示例。

算法原理

二分查找算法通过将查找范围逐渐缩小一半的方式,在每次比较中确定目标值可能存在的区间。具体步骤如下:

  1. 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. 当左边界小于等于右边界时,执行以下步骤:
    • 计算中间位置 mid,即 mid = (left + right) // 2
    • 如果中间位置的元素等于目标值,则返回该位置。
    • 如果中间位置的元素大于目标值,则将右边界更新为 mid - 1
    • 如果中间位置的元素小于目标值,则将左边界更新为 mid + 1
  3. 若整个数组都被遍历且未找到目标值,则返回查找失败。

算法实现

下面是用 Python 实现的二分查找算法的源代码示例:

def binary_search(
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