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二分查找是一种算法，其输入是一个有序的元素列表。如果要查找的元素包含在列表中，二分查找返回其位置；否则返回null。
image.png - 代码实现如下
def binary_search(list, item):
low = 0
high = len(list) - 1
while low <= high:
mid = (low + high)
guess = list[mid]
if guess == item:
return mid
if guess > item:
high = mid - 1
else:
low = mid + 1
return None
mylist = [1, 3, 5, 7, 9]
print(binary_search(mylist, 3))
print(binary_search(mylist, -1))
- 大O表示法是一种特殊的表示法，指出了算法的速度有多快。
下面按从快到慢的顺序列出了你经常会遇到的5种大O运行时间。- O(log n)，也叫对数时间，这样的算法包括二分查找。
- O(n)，也叫线性时间，这样的算法包括简单查找。
- O(n * log n)，这样的算法包括第4章将介绍的快速排序——一种速度较快的排序算法。
- O(n2)，这样的算法包括第2章将介绍的选择排序——一种速度较慢的排序算法。
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O(n!)，这样的算法包括接下来将介绍的旅行商问题的解决方案——一种非常慢的算法。
绘制网格时间.png - 算法的速度指的并非时间，而是操作数的增速。
- 谈论算法的速度时，我们说的是随着输入的增加，其运行时间将以什么样的速度增加。
- 算法的运行时间用大O表示法表示。
- O(log n)比O(n)快，当需要搜索的元素越多时，前者比后者快得越多。
