编写程序实现一维搜索求最优解。首 先使用进退法确定初始搜索区间，再利 用黄金分割法确定最优解，得到完整的 一维搜索程序。

编写一维搜索优化算法通常涉及使用二分查找的思想，结合进退法（也称宽度优先搜索）和黄金分割法来提高搜索效率。首先，我们从整个数组或范围的两端开始，采用进退法找到可能的最优解所在的大致区间。例如，如果我们有一个数组`[a, b]`，我们会先尝试中间点`mid = (a + b) / 2`。

然后，使用黄金分割法则对这个区间进一步细分。黄金分割率是一个数学常数约等于0.618，意味着每次都将当前区间分成两部分，一部分是原区间的0.618倍长度，另一部分略大于剩余的0.382倍。通过不断缩小搜索区间，我们可以逼近最接近目标值的点。

这是一个简单的伪代码示例：

def golden_section_search(arr, target):
    # 进退法确定初始区间
    a, b = 0, len(arr) - 1

    # 设置初始搜索精度（黄金分割率）
    phi = (math.sqrt(5) - 1) / 2

    while b > a:
        # 计算分割点
        c = a + phi * (b - a)
        d = b - phi * (b - a)

        # 比较目标值与分割点位置
        if arr[c] < target:
            a = c
        else:
            b = d

    return a  # 返回最接近目标的位置（假设arr有序）

# 使用方法
target_value = ...  # 要找的目标值
optimal_index = golden_section_search(array, target_value)