"深入分析专题5中带有注释的搜索21题目代码"

"专题5-搜索21；1.2 题目代码（带注释）" 搜索算法是计算机科学中非常重要的一部分，它在各个领域都有广泛的应用。本文主要介绍了搜索算法中的一种常用算法——二分查找，并给出了该算法的具体实现代码，代码中带有详尽的注释。 首先，我们需要了解二分查找的基本原理。二分查找是一种在有序数组中查找目标元素的算法。它的基本思想是：将数组从中间分成两部分，然后将目标元素与中间元素进行比较，如果目标元素等于中间元素，则查找成功；如果目标元素小于中间元素，则在左半部分继续查找；如果目标元素大于中间元素，则在右半部分继续查找。重复这个过程，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在为止。 下面是二分查找的具体实现代码： ```python def binary_search(nums, target): """ 二分查找算法 :param nums: 有序数组 :param target: 目标元素 :return: 目标元素的索引，若不存在则返回-1 """ left, right = 0, len(nums) - 1 # 定义左右边界 while left <= right: mid = (left + right) // 2 # 计算中间元素的索引 if nums[mid] == target: # 目标元素等于中间元素，查找成功 return mid elif nums[mid] < target: # 目标元素大于中间元素，在右半部分继续查找 left = mid + 1 else: # 目标元素小于中间元素，在左半部分继续查找 right = mid - 1 return -1 # 目标元素不存在，返回-1 ``` 以上是二分查找的具体实现代码，为了方便理解，代码中附带了详尽的注释。在代码中，我们通过定义左右边界来确定要查找的范围，然后通过不断调整左右边界和中间元素来逼近目标元素，最终找到目标元素或者确定目标元素不存在。 二分查找算法的时间复杂度为O(log n)，其中n为数组的长度。这是因为每次查找都将查找范围缩小一半，所以最多需要log n次查找操作。 除了时间复杂度，我们还需要考虑算法的空间复杂度。在二分查找算法中，我们只使用了常数级别的额外空间，所以空间复杂度为O(1)。 总结来说，二分查找是一种高效的搜索算法，它适用于有序数组，并且时间复杂度为O(log n)。通过合理地定义边界和中间元素，我们可以在有序数组中快速地查找目标元素。通过本文的代码示例，读者可以更好地理解和应用二分查找算法。