迭代法求二分查找的时间复杂度

迭代法求二分查找的时间复杂度为O(log n)，其中n是待查找数组的元素个数。迭代法二分查找的基本思想是通过不断缩小查找范围来逼近目标值。具体步骤如下：
1. 初始化左边界left为0，右边界right为n-1。
2. 当left小于等于right时，执行以下步骤：
a. 计算中间位置mid = (left + right) / 2。
b. 如果目标值等于数组中间位置的值arr[mid]，则返回mid。
c. 如果目标值小于arr[mid]，则更新右边界right为mid-1。
d. 如果目标值大于arr[mid]，则更新左边界left为mid+1。
3. 如果循环结束时仍未找到目标值，则返回-1表示未找到。

相关问题

数制的转换迭代法和递归法的时间复杂度和空间复杂度分析

数制的转换可以使用迭代法和递归法实现。其中，迭代法是指通过循环来实现数制的转换，而递归法是指通过函数递归来实现数制的转换。

时间复杂度分析：

迭代法的时间复杂度为O(log n)，其中n为待转换的数值。这是因为在每次循环中，我们都将待转换的数值除以进制数，直到余数为0为止。因此，循环次数最多为log n次。

递归法的时间复杂度也为O(log n)，其中n为待转换的数值。这是因为在每次递归中，我们都将待转换的数值除以进制数，并将余数传入下一次递归中。因此，递归次数最多为log n次。

空间复杂度分析：

迭代法的空间复杂度为O(1)，因为我们只需要使用常数级别的空间来存储变量和计算结果。

递归法的空间复杂度为O(log n)，其中n为待转换的数值。这是因为在每次递归中，我们都需要将当前的数值和余数存储在栈中，直到递归结束。因此，栈空间的大小最多为log n。

二分kmeans时间复杂度

二分Kmeans算法的时间复杂度大约为Kmeans算法时间复杂度的1.5倍左右。具体来说，二分Kmeans算法的时间复杂度为O(D * 2 * (k-1) * N)，其中D是数据集的维度，k是簇的个数，N是数据集的大小。由于二分Kmeans算法会将数据集分割得越来越小，所以每次迭代的D值会越来越小，因此时间复杂度大约为Kmeans算法时间复杂度的1.5倍左右。