1. 自学二分查找； 2. 给出伪码表示，并能解释算法复杂度。 3. 编写代码实现二分查找。给出实例，考虑异常。

1. 自学二分查找，也称为折半查找，是一种非常高效的搜索算法，适用于已排序的数组。基本步骤如下：
- 确定数组的起始位置（low）和结束位置（high）。
- 计算中间索引（mid = (low + high) // 2）。
- 比较目标值与中间元素：
- 如果相等，返回中间索引。
- 如果目标值小于中间元素，将high设为mid - 1，继续在左半部分查找。
- 否则，将low设为mid + 1，在右半部分查找。
- 当low > high时，说明目标值不存在于数组中，返回-1。

2. 以下是二分查找的伪代码：

function binarySearch(array, target):
    low = 0
    high = length(array) - 1
    
    while low <= high:
        mid = low + (high - low) // 2
        if array[mid] == target:
            return mid
        else if array[mid] < target:
            low = mid + 1
        else:
            high = mid - 1
            
    return -1

算法复杂度分析：二分查找的时间复杂度是O(log n)，这是因为每次迭代都将搜索范围减半。空间复杂度是O(1)，因为它只需要几个变量存储临时信息，不随输入规模增长。

3. 编写Python代码实现二分查找，考虑到可能出现空数组或找不到目标的情况：

def binary_search(arr, target):
    try:
        if not arr or len(arr) == 0:
            raise ValueError("Array is empty")
        
        low, high = 0, len(arr) - 1
        
        while low <= high:
            mid = (low + high) // 2
            if arr[mid] == target:
                return mid
            elif arr[mid] < target:
                low = mid + 1
            else:
                high = mid - 1
        
        return -1  # Target not found in the array
    except ValueError as ve:
        print(f"Error: {ve}")

# 示例
arr = [1, 3, 5, 7, 9]
target = 5
result = binary_search(arr, target)
if result != -1:
    print(f"Element found at index: {result}")
else:
    print("Element not found")