提高查找效率：二分查找法解决单词在字典中的位置问题

本资源是一份关于"第3课 桐桐查单词(scanwords)"的教程，主要针对一个编程问题进行讲解。在该教程中，问题设定是一个关于高效查找英文单词在字典中的页码的场景。输入是一个包含n个单词（每个单词不超过100字符，且不重复）的字典，以及一个要查询的单词列表，总共有m个单词需要查找，n和m的上限分别为20000。原始的查找方法是线性搜索，时间复杂度为O(m×n)，对于大规模数据显然效率低下。 关键知识点包括： 1. 问题描述：解决的问题是如何在大量单词中快速定位指定单词的页码，常规方法会导致时间复杂度过高，不能满足给定的时间限制。 2. 算法优化：引入二分查找法（也称为折半查找），这是一种基于数据有序性的高效查找策略。其基本思想是将待查找区间不断缩小，每次比较中间元素，根据大小关系决定查找范围，直到找到目标或区间为空。时间复杂度降低到了O(log2n)，大大提高了查找效率。 3. 算法框架：二分查找的基本步骤包括排序（数据预处理）、初始化中间元素（mid）、比较目标值与中间元素、根据比较结果调整查找区间，并重复此过程，直到找到目标或者确定目标不存在。 4. 注意事项： - 二分查找的前提是数据已经排序，所以在实际应用中，需要先对单词列表进行排序。 - 查找过程中，如果目标值大于中间元素，查找范围会更新为[mid+1, right]，确保每次都只在剩余的一半范围内查找。 通过学习并应用二分查找法，可以有效地解决在给定字典中查找多个单词页码的问题，避免了简单的线性搜索带来的时间消耗。这对于编程竞赛或实际工作中处理大量数据的场景尤其有价值。