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二分查找（折半查找）算法详解，图文并茂

二分查找又称折半查找、二分搜索、折半搜索等，是在分治算法基础上设计出来的查找算法，对应的时间复杂度为O(logn)。

二分查找算法仅适用于有序序列，它只能用在升序序列或者降序序列中查找目标元素。

二分查找算法的实现思路

在有序序列中，使用二分查找算法搜索目标元素的核心思想是：不断地缩小搜索区域，降低查找目标元素的难度。

以在升序序列中查找目标元素为例，二分查找算法的实现思路是：

初始状态下，将整个序列作为搜索区域（假设为 [B, E]）；
找到搜索区域内的中间元素（假设所在位置为 M），和目标元素进行比对。如果相等，则搜索成功；如果中间元素大于目标元素，表明目标元素位于中间元素的左侧，将 [B, M-1] 作为新的搜素区域；反之，若中间元素小于目标元素，表明目标元素位于中间元素的右侧，将 [M+1, E] 作为新的搜素区域；
重复执行第二步，直至找到目标元素。如果搜索区域无法再缩小，且区域内不包含任何元素，表明整个序列中没有目标元素，查找失败。

举个简单的例子，在下图所示的升序序列中查找元素 31。

二分查找算法的具体实现过程为：

1) 初始状态下，搜索区域是整个序列。找到搜索区域内的中间元素。指定区域内中间元素的位置可以套用如下公式求出：

Mid = ⌊ Begin + (End - Begin) / 2 ⌋

End 表示搜索区域内最后一个元素所在位置，Begin 表示搜索区域内第一个元素所在的位置，Mid 表示中间元素所在的位置。

图 1 中，所有元素的位置分别用 0~9 表示，中间元素的位置为 ⌊ 0 + (9 - 0) / 2 ⌋ = 4，如下图所示：

中间元素 27 < 31，可以断定 [0, 4] 区域内绝对没有 31，目标元素只可能位于 [5, 9] 区域内，如下图所示：

2) 在 [5, 9] 区域内，中间元素的位置为 ⌊ 5 + (9 - 5) / 2 ⌋ = 7，如下图所示：

中间元素 35 > 31，可以断定 [7, 9] 区域内绝对没有 31，目标元素只可能位于 [5,6] 中，如下图所示：

3) 在 [5, 6] 区域内，中间元素的位置为 ⌊ 5 + (6- 5) / 2 ⌋ = 5，中间元素就是 31，成功找到目标元素。

二分查找算法的具体实现

如下用伪代码给大家展示了二分查找算法的具体实现过程：

输入 arr[]                                // 输入有序序列
binary_search( arr , begin , end , ele):  // [begin,end] 指定搜索区域，ele 为要搜索的目标元素
    if begin > end:                       // [begin,end] 不存在时，返回一个错误值（比如 -1）
        return -1
    mid <- ⌊ begin+(end-begin)/2 ⌋        // 找到 [begin,end] 区域内中间元素所在位置的下标
    if ele == arr[mid]:                  // 递归的出口，即 ele 和中间元素的值相等
        return mid
    if ele ＜ arr[mid]:                  // 比较 ele 和中间元素的值，进一步缩小搜索区域
        return binary_search(arr , begin , mid-1 , ele)
    else:
        return binary_search(arr , mid+1 , end , ele)

结合伪代码，如下是用二分查找算法在 {10, 14, 19, 26, 27, 31, 33, 35, 42, 44} 升序序列中查找元素 31 的C语言程序：

#include <stdio.h>
//实现二分查找算法，ele 表示要查找的目标元素，[p,q] 指定查找区域
int binary_search(int *arr,int p,int q,int ele) {
    int mid = 0;
    //如果[p,q] 不存在，返回 -1
    if (p > q) {
        return -1;
    }
    // 找到中间元素所在的位置
    mid = p + (q - p) / 2;
    //递归的出口
    if (ele == arr[mid]) {
        return mid;
    }
    //比较 ele 和 arr[mid] 的值，缩小 ele 可能存在的区域
    if (ele < arr[mid]) {
        //新的搜索区域为 [p,mid-1]
        return binary_search(arr, p, mid - 1, ele);
    }
    else {
        //新的搜索区域为 [mid+1,q]
        return binary_search(arr, mid + 1, q, ele);
    }
}

int main()
{
    int arr[10] = { 10,14,19,26,27,31,33,35,42,44 };
    //输出二叉查找元素 31 所在位置的下标
    printf("%d", binary_search(arr, 0, 9, 31));
    return 0;
}

如下是用二分查找算法在 {10, 14, 19, 26, 27, 31, 33, 35, 42, 44} 升序序列中查找元素 31 的 Java 程序：

public class Demo {
    // 实现二分查找算法，ele 表示要查找的目标元素，[p,q] 指定查找区域
    public static int binary_search(int[] arr, int p, int q, int ele) {
        // 如果[p,q] 不存在，返回 -1
        if (p > q) {
            return -1;
        }
        // 找到中间元素所在的位置
        int mid = p + (q - p) / 2;
        // 递归的出口
        if (ele == arr[mid]) {
            return mid;
        }
        // 比较 ele 和 arr[mid] 的值，缩小 ele 可能存在的区域
        if (ele < arr[mid]) {
            // 新的搜索区域为 [p,mid-1]
            return binary_search(arr, p, mid - 1, ele);
        } else {
            // 新的搜索区域为 [mid+1,q]
            return binary_search(arr, mid + 1, q, ele);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = new int[] { 10, 14, 19, 26, 27, 31, 33, 35, 42, 44 };
        // 输出二叉查找元素 31 所在位置的下标
        int add = binary_search(arr, 0, 9, 31);
        System.out.print(add);
    }
}

如下是用二分查找算法在 {10, 14, 19, 26, 27, 31, 33, 35, 42, 44} 升序序列中查找元素 31 的 Python 程序：

#实现二分查找算法，ele 表示要查找的目标元素，[p,q] 指定查找区域
def binary_search(arr,p,q,ele):
    #如果[p,q] 不存在，返回 -1
    if p > q:
        return -1
    #找到中间元素所在的位置
    mid = p + int( (q - p) / 2 )
    #递归的出口
    if ele == arr[mid]:
        return mid
    #比较 ele 和 arr[mid] 的值，缩小 ele 可能存在的区域
    if ele < arr[mid]:
        return binary_search(arr,p,mid-1,ele)
    else:
        return binary_search(arr,mid+1,q,ele)

arr = [10, 14, 19, 26, 27, 31, 33, 35, 42, 44]
#输出二叉查找元素 31 所在位置的下标
add = binary_search(arr, 0, 9, 31);
print(add)

以上程序的输出结果均为：

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二分查找（折半查找）算法详解，图文并茂

二分查找算法的实现思路

二分查找算法的具体实现

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