折半查找递归算法的优缺点

折半查找是一种常用的查找算法，递归实现可以使代码更加简洁易懂。其优点是在有序序列中进行查找时速度快，时间复杂度为 O(log n)，比线性查找的 O(n) 要快很多。缺点是只能在有序序列中使用，如果序列未经排序，需要先进行排序操作，时间复杂度为 O(nlog n)，且递归深度较深，对于大量数据可能会耗费大量内存，存在栈溢出的风险。

相关问题

折半查找递归算法Python

折半查找是一种常见的查找算法，也称为二分查找。它的基本思想是将有序数组分成两部分，通过比较中间元素和目标元素的大小关系，来确定目标元素在哪一部分中，然后再在该部分中继续查找，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在为止。而递归实现折半查找算法，就是将查找过程分成两个子问题，分别在左半部分和右半部分中递归查找，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在为止。

下面是折半查找递归算法的Python实现：

def binary_search_recursive(arr, low, high, target):
    if high >= low:
        mid = (high + low) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] > target:
            return binary_search_recursive(arr, low, mid - 1, target)
        else:
            return binary_search_recursive(arr, mid + 1, high, target)
    else:
        return -1

其中，`arr`是有序数组，`low`和`high`分别是数组的起始下标和结束下标，`target`是要查找的目标元素。如果找到了目标元素，则返回其下标；否则返回-1。

折半查找递归算法

折半查找（Binary Search）也称为二分查找，是一种在有序数组中查找目标值的算法。它的基本思想是：在有序数组中，先找到中间位置的元素，将目标值与中间元素进行比较，如果目标值比中间元素小，则在左半部分继续查找；如果目标值比中间元素大，则在右半部分继续查找；如果目标值等于中间元素，则查找成功。

下面是折半查找的递归算法实现（假设数组已经按照升序排列）：

int binarySearch(int arr[], int low, int high, int target) {
    if (low > high) { // 查找失败
        return -1;
    }
    int mid = low + (high - low) / 2; // 计算中间位置
    if (arr[mid] == target) { // 查找成功
        return mid;
    } else if (arr[mid] > target) { // 在左半部分查找
        return binarySearch(arr, low, mid - 1, target);
    } else { // 在右半部分查找
        return binarySearch(arr, mid + 1, high, target);
    }
}

在这个递归函数中，`arr`是要查找的有序数组，`low`和`high`分别是数组的起始位置和结束位置，`target`是要查找的目标值。如果找到了目标值，就返回它在数组中的下标；如果没有找到，就返回-1表示查找失败。