二分查找法&大O表示法

二分查找法的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

Python代码（来源于《算法图解》一书）：

def binary_search(list, item):
    low = 0
    high = len(list)-1
    while low <= high:
        mid = (low + high)//2
        guess = list[mid]
        if guess == item:
            return mid
        if guess < item:
            low = mid + 1
        else:
            high = mid - 1
    return None

测试：

>>>binary_search(my_list, 3)

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C#代码（因为我平时多用C#）：

namespace Algorithms
{
    public static class BinarySearch
    {
        public static int Binary_Search(List<double>list, double item)
        {
            int low = 0;
            int high = list.Count - 1;
            while(low <= high)
            {
                int mid = (low + high) / 2;
                double guess = list[mid];
                if (guess == item)
                    return mid;
                else if (guess < item)
                    low = mid + 1;
                else
                    high = mid - 1;
            }
            return -1;
        }
    }
}

大O表示法：

用于表示算法的速度有多快。O(n)，n表示最糟的情况下的操作数。5种经常遇到的大O运行时间。

• O(log n) 对数时间，比如二分法；
• O(n) 线性时间，比如简单查找；
• O(n*log n) 包括快速排序法（后面说）；
• O(n^2) 选择排序
• O(n!) 旅行商问题的解决方案。

https://blog.csdn.net/weixin_38483589/article/details/84147376

关于大O表示法，上面这篇文章写的很详细。