用分治思想思想解决二分查找算法（数组值自己设计）；python

好的，这里是使用分治思想实现的二分查找算法的 Python 代码：

def binary_search(arr, target):
    if not arr:
        return -1

    mid = len(arr) // 2
    if arr[mid] == target:
        return mid
    elif arr[mid] > target:
        return binary_search(arr[:mid], target)
    else:
        idx = binary_search(arr[mid+1:], target)
        return -1 if idx == -1 else mid + 1 + idx

在这个代码中，我们首先判断数组是否为空，如果为空则直接返回 -1。然后我们找到数组的中间位置，将中间位置的值与目标值进行比较。如果中间位置的值等于目标值，则直接返回中间位置的索引。如果中间位置的值大于目标值，则递归查找左半部分的数组；否则递归查找右半部分的数组。最后，如果找到了目标值，则返回目标值在原数组中的索引；否则返回 -1。

需要注意的是，当递归查找右半部分的数组时，返回的索引需要加上左半部分数组的长度和中间位置的索引，才能得到目标值在原数组中的索引。

相关问题

二分查找的设计思想或相应的函数代码

二分查找的设计思想是基于分治的思想，每次将查找区间一分为二，然后根据目标值与中间值的比较结果，确定接下来需要查找的区间。该算法的时间复杂度为 O(log n)，其中 n 是数组的长度。

以下是一个示例二分查找函数的代码实现：

def binary_search(nums, target):
    left, right = 0, len(nums) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if nums[mid] == target:
            return mid
        elif nums[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return -1

该函数接受一个有序数组 nums 和一个目标值 target，返回目标值在数组中的下标，如果目标值不在数组中，则返回 -1。函数采用了循环的方式实现二分查找，通过不断调整左右边界来缩小查找区间。具体实现中，先将左右边界初始化为数组的首尾下标，然后在循环中计算中间值 mid，根据目标值与中间值的大小关系来更新左右边界，直到找到目标值或者查找区间为空。

用python写一段二分查找的代码

### 回答1：

def binary_search(list, target):
low = 0
high = len(list) - 1 while low <= high:
mid = (low + high) // 2
if list[mid] == target:
return mid
elif list[mid] < target:
low = mid + 1
else:
high = mid - 1
return -1print(binary_search([1, 2, 3, 4, 5], 4)) # 3

### 回答2：
二分查找（Binary Search）是一种高效的查找算法，适用于有序数组。算法采用分治思想，在每一次比较中将查找范围缩小一半。以下是用Python实现的二分查找代码：

def binary_search(arr, target):
    low = 0
    high = len(arr) - 1

    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        
        # 如果中间值等于目标值，则返回中间索引
        if arr[mid] == target:
            return mid
        
        # 如果中间值大于目标值，则在左半部分查找
        elif arr[mid] > target:
            high = mid - 1
        
        # 如果中间值小于目标值，则在右半部分查找
        else:
            low = mid + 1
    
    # 如果找不到目标值，则返回-1
    return -1

# 测试代码
nums = [2, 5, 8, 12, 16, 23, 38, 56, 72, 91]
target = 16
result = binary_search(nums, target)
if result != -1:
    print("目标值所在的索引为：", result)
else:
    print("未找到目标值")

以上代码首先定义了一个`binary_search`函数，接受一个有序数组`arr`和目标值`target`作为参数。函数通过维护一个左边界`low`和右边界`high`，在每次循环中计算中间索引`mid`。然后根据中间值与目标值的大小关系，更新`low`和`high`的值，最终返回目标值在数组中对应的索引，如果找不到则返回-1。

然后，在测试代码中定义了一个有序数组`nums`和目标值`target`，调用`binary_search`函数进行查找，并打印结果。如果找到目标值，则输出目标值所在的索引；如果未找到，则输出未找到的提示信息。

通过以上代码，可以实现二分查找算法，并在有序数组中查找目标值。

### 回答3：
二分查找是一种在有序数组中查找指定元素的算法。它先确定数组的中间元素，然后将指定元素与中间元素进行比较，如果相等则返回中间元素的索引，如果较小则在数组的前半部分继续查找，如果较大则在数组的后半部分继续查找，直到找到指定元素或者数组被查找完毕。

以下是使用Python语言实现的二分查找算法代码：

def binary_search(arr, target):
    low = 0
    high = 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

在上述代码中，`arr`是待查找的有序数组，`target`是要查找的目标元素。函数`binary_search`实现了二分查找算法，并返回目标元素在数组中的索引，如果目标元素不存在则返回-1。

算法通过不断更新`low`和`high`的值来缩小查找范围，直到找到目标元素或者查找范围为空。

在每一次循环中，首先计算出中间元素的索引`mid`，然后根据`arr[mid]`与`target`的比较结果来更新`low`和`high`的值。如果`arr[mid]`等于`target`，则返回`mid`作为查找结果；如果`arr[mid]`小于`target`，则在数组的后半部分继续查找，即将`low`更新为`mid + 1`；如果`arr[mid]`大于`target`，则在数组的前半部分继续查找，即将`high`更新为`mid - 1`。

如果循环结束时仍未找到目标元素，则返回-1。

这段代码实现了二分查找算法，可以方便地在有序数组中查找指定元素。