Python二分查找算法详解：定义、应用与时间复杂度-优快云博客

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本文介绍了二分查找的基本概念，它在有序数据中高效查找元素的时间复杂度为O(nlogn)。通过Python代码展示了如何实现二分查找，并指出在实际应用中通常需要先对数据进行排序。

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文章目录

概要
定义
代码Python
小结

概要

二分，很常用，不管是日常生活，还是工作，学习；哪怕是使用计算机查下哪块占了硬盘空间，都用的上。

二分，太常用了。比如，我的电脑某一个盘慢了，查哪占了硬盘的内存；怎么办呢？直接选择所有文件夹，然后看下总大小；分成一半，看占多数，这么找下去，用不了多久，就能找到哪个文件最占硬盘空间。

定义

二分的定义，来学习学习

二分查找针对的是一个有序的数据集合，查找思想有点类似分治思想。每次都通过跟区间的中间元素对比，将待查找的区间缩小为之前的一半，直到找到要查找的元素，或者区间被缩小为 0。

时间复杂度O(nlogn)

代码Python

def bsearch(nums: List[int], target: int) -> int:
    """Binary search of a target in a sorted array
    without duplicates. If such a target does not exist,
    return -1, othewise, return its index.
    """
    low, high = 0, len(nums) - 1
    while low <= high:
        mid = low + (high - low) // 2
        if nums[mid] == target:
            return mid
        elif nums[mid] < target:
            low = mid + 1
        else:
            high = mid - 1
    
    return -1

小结

这个挺好的，一直在排序算法那转了半天，终于到了下一环，感觉好多了。不过，这个查找算法一般都是排序好的，也就是经过排序算法排序好数据，然后用二分查找去找自己想要的数据。如果没有排序，给你一堆乱序数据，还是要先去排序，然后再去查找。这也是很多算法都先讲排序，后讲查找的原因（纯属猜测，如有雷同，请手下留情，忽略）。