搜索
搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。搜索的几种常见方法：顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找。
搜索二分法查找
二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。
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二分法查找实现
（非递归实现）
def binary_search(alist,item):
first = 0
last = len(alist) - 1
while first <= last:
midpoint = (first + last)//2
if alist[midpoint] == item:
return True
elif item < alist[midpoint]:
last = midpoint-1
else:
first = midpoint + 1
return False
testlist = [0,1,2,8,13,17,19,32,42]
print(binary_search(testlist,3))
print(binary_search(testlist,13))
（递归实现）
def binary_search(alist,item):
if len(alist) == 0:
return False
else:
midpoint = len(alist)//2
if alist[midpoint] == item:
return True
else:
if item<alist[midpoint]:
return binary_search(alist[:midpoint],item)
else:
return binary_search(alist[midpoint+1:],item)
testlist = [0,1,2,8,13,17,19,32,42]
print(binary_search(testlist,3))
print(binary_search(testlist,13))
时间复杂度
最优时间复杂度：O（1）
最坏时间复杂度：O（logn）
