二分查找：二分查找的適用場景，零基礎也能學會
這篇文章介紹了二分查找算法，其核心是在有序數組中通過比較中間元素，逐步縮小查找範圍，快速定位目標。它適用於有序、大數據量、靜態（少修改）且需快速查找的場景，如字典或配置文件。 查找過程通過左右指針`left`和`right`確定中間值`mid`，根據目標與中間值的大小調整指針：若中間值等於目標則找到；若目標更大，右移`left`；若更小，左移`right`，直至找到或範圍無效。 Python迭代實現的核心代碼通過`left <= right`循環，計算`mid = (left + right)//2`，邊界處理確保數組爲空或目標不存在時返回-1。時間複雜度爲O(log n)（每次範圍減半），空間複雜度爲O(1)（僅用常數變量）。 關鍵細節包括處理重複元素需擴展遍歷，單元素數組直接判斷，找不到目標返回-1。二分查找的“減治”思想高效解決有序大數據的快速查找問題，是算法基礎中的重要工具。
閱讀全文查找算法：順序查找和二分查找的區別，哪個更快？
文章介紹了兩種基礎查找算法：順序查找和二分查找，用於解決從數據中定位特定元素的問題。 順序查找（線性查找）原理是逐個比較元素，無需數據有序，時間複雜度O(n)（n爲數據量），優點是簡單，缺點是效率低，適合小數據量或無序數據。 二分查找（折半查找）要求數據有序，通過分半比較縮小範圍，時間複雜度O(log n)，效率高（如n=1000時僅需約10次），但需處理邊界條件，適合大數據量有序數據。 兩者對比：順序查找無需有序、實現簡單但效率低；二分查找需有序且複雜度高但速度快。選擇依據爲數據規模和有序性：有序大數據用二分，無序小數據用順序。
閱讀全文二分查找：比線性查找快多少？數據結構中的查找技巧
文章介紹了計算機中的查找算法，從線性查找和二分查找兩方面展開。線性查找（順序查找）是基礎方法，通過從頭到尾逐個檢查數據，時間複雜度爲O(n)，適用於數據量小或無序的場景，最壞情況需遍歷全部數據。二分查找則需在有序數組中使用，核心是每次排除一半數據，時間複雜度O(log n)，數據量大時效率遠超線性查找（如n=100萬，二分僅需20次，線性需100萬次）。兩者適用場景不同：二分適用於有序、大數據量且頻繁查找的場景；線性適用於無序、小數據量或動態變化的數據。總結：二分查找通過“對半排除”大幅提升效率，是大數據量有序數據的高效選擇，而線性查找在小數據量或無序場景更靈活。
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