二分查找：二分查找的适用场景，零基础也能学会
这篇文章介绍了二分查找算法，其核心是在有序数组中通过比较中间元素，逐步缩小查找范围，快速定位目标。它适用于有序、大数据量、静态（少修改）且需快速查找的场景，如字典或配置文件。 查找过程通过左右指针`left`和`right`确定中间值`mid`，根据目标与中间值的大小调整指针：若中间值等于目标则找到；若目标更大，右移`left`；若更小，左移`right`，直至找到或范围无效。 Python迭代实现的核心代码通过`left <= right`循环，计算`mid = (left + right)//2`，边界处理确保数组为空或目标不存在时返回-1。时间复杂度为O(log n)（每次范围减半），空间复杂度为O(1)（仅用常数变量）。 关键细节包括处理重复元素需扩展遍历，单元素数组直接判断，找不到目标返回-1。二分查找的“减治”思想高效解决有序大数据的快速查找问题，是算法基础中的重要工具。
阅读全文查找算法：顺序查找和二分查找的区别，哪个更快？
文章介绍了两种基础查找算法：顺序查找和二分查找，用于解决从数据中定位特定元素的问题。 顺序查找（线性查找）原理是逐个比较元素，无需数据有序，时间复杂度O(n)（n为数据量），优点是简单，缺点是效率低，适合小数据量或无序数据。 二分查找（折半查找）要求数据有序，通过分半比较缩小范围，时间复杂度O(log n)，效率高（如n=1000时仅需约10次），但需处理边界条件，适合大数据量有序数据。 两者对比：顺序查找无需有序、实现简单但效率低；二分查找需有序且复杂度高但速度快。选择依据为数据规模和有序性：有序大数据用二分，无序小数据用顺序。
阅读全文二分查找：比线性查找快多少？数据结构中的查找技巧
文章介绍了计算机中的查找算法，从线性查找和二分查找两方面展开。线性查找（顺序查找）是基础方法，通过从头到尾逐个检查数据，时间复杂度为O(n)，适用于数据量小或无序的场景，最坏情况需遍历全部数据。二分查找则需在有序数组中使用，核心是每次排除一半数据，时间复杂度O(log n)，数据量大时效率远超线性查找（如n=100万，二分仅需20次，线性需100万次）。两者适用场景不同：二分适用于有序、大数据量且频繁查找的场景；线性适用于无序、小数据量或动态变化的数据。总结：二分查找通过“对半排除”大幅提升效率，是大数据量有序数据的高效选择，而线性查找在小数据量或无序场景更灵活。
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