二分法查找算法的时间复杂度,二分搜索算法的时间复杂度为

　　如何理解二分搜索法？当我们查字典和电话时，有两种方法可以查。一种是简单查，从头开始，从字母A开始逐页查；第二种方法是近似二分搜索法。如果要查询以X开头的名字，我们会直接翻到字典的后半部分，而不是从第一页开始翻到字母X的位置。

　　二分搜索法的意思是每次你从中间开始看。比如我们要从1-100中找出一个数字，比如80。根据二分搜索法方法，首先检查100/2=50，50小于80，然后检查75，它仍然小于80，然后检查87，它大于80。接下来，将75-87的中间数与80进行比较，最终找到80。那么对于从1到100的100个数字，二分搜索法最多需要查多少次呢？答案是log(100)。每次取一半，相当于每次除以2，总共是100个数。我们要计算的是我们需要除以2的次数。

　　这样，二分搜索法比简单的搜索更方便有效。但是二分搜索法必须在有秩序的情况下进行。如果字典和电话簿不是按字母顺序排列的，如果1-100的数字不是按升序排列的，那么二分搜索法就没有意义。

　　至于时间复杂度，从字面上理解是用时间复杂度来计算整个算法花费的时间，但用整个算法的增长率来解释更准确。如上所述，二分搜索法的时间复杂度是O(log100)，如果是N，那么时间复杂度就变成O(logn)；相比较而言，简单搜索的时间复杂度为O(n)。

　　从上图来看，一开始两者差别不大，但是当数量级变成一亿或者一亿的时候，简单搜索的速度和时间复杂度要远远高于二分搜索法。

　　代码实现(python)

　　def binarySearch(list，Target):lo=0 hi=len(list)-1 while lo=hi:mid=(lo hi)//2 if list[mid]=Target:return mid elif list[mid]Target:lo=mid 1 else:hi=mid-1 return none参考：了解来自《算法图解》

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