非遞迴實現：
public int bsearch(int a, int n, int value)
else if (a[mid] < value)
else
} return -1;
}
1.迴圈退出條件
注意是 low<=high，而不是 low2.mid 的取值
實際上，mid=(low+high)/2 這種寫法是有問題的。因為如果 low 和 high 比較大的話，兩者之和就有可能會溢位。改進的方法是將 mid 的計算方式寫成 low+(high-low)/2。更進一步，如果要將效能優化到極致的話，我們可以將這裡的除以 2 操作轉化成位運算 low+((high-low)>>1)。因為相比除法運算來說，計算機處理位運算要快得多。
3.low 和 high 的更新
low=mid+1，high=mid-1。注意這裡的 +1 和 -1，如果直接寫成 low=mid 或者 high=mid，就可能會發生死迴圈。比如，當 high=3，low=3 時，如果 a[3]不等於 value，就會導致一直迴圈不退出。
遞迴實現：
public int bsearch(int a, int n, int val)
private int bsearchinternally(int a, int low, int high, int value)
else if (a[mid] < value)
else
}
那二分查詢能否依賴其他資料結構呢？比如鍊錶。答案是不可以的，主要原因是二分查詢演算法需要按照下標隨機訪問元素。陣列按照下標隨機訪問資料的時間複雜度是 o(1)，而鍊錶隨機訪問的時間複雜度是 o(n)。所以，如果資料使用鍊錶儲存，二分查詢的時間複雜就會變得很高。
二分查詢只能用在資料是通過順序表來儲存的資料結構上。如果你的資料是通過其他資料結構儲存的，則無法應用二分查詢。
其次，二分查詢針對的是有序資料。
二分查詢對這一點的要求比較苛刻，資料必須是有序的。如果資料沒有序，我們需要先排序。排序的時間複雜度最低是 o(nlogn)。所以，如果我們針對的是一組靜態的資料，沒有頻繁地插入、刪除，我們可以進行一次排序，多次二分查詢。這樣排序的成本可被均攤，二分查詢的邊際成本就會比較低。
但是，如果我們的資料集合有頻繁的插入和刪除操作，要想用二分查詢，要麼每次插入、刪除操作之後保證資料仍然有序，要麼在每次二分查詢之前都先進行排序。針對這種動態資料集合，無論哪種方法，維護有序的成本都是很高的。
所以，二分查詢只能用在插入、刪除操作不頻繁，一次排序多次查詢的場景中。針對動態變化的資料集合，二分查詢將不再適用。
再次，資料量太小不適合二分查詢。
如果要處理的資料量很小，完全沒有必要用二分查詢，順序遍歷就足夠了。比如我們在乙個大小為 10 的陣列中查詢乙個元素，不管用二分查詢還是順序遍歷，查詢速度都差不多。只有資料量比較大的時候，二分查詢的優勢才會比較明顯。
不過，這裡有乙個例外。如果資料之間的比較操作非常耗時，不管資料量大小，我都推薦使用二分查詢。比如，陣列中儲存的都是長度超過 300 的字串，如此長的兩個字串之間比對大小，就會非常耗時。我們需要盡可能地減少比較次數，而比較次數的減少會大大提高效能，這個時候二分查詢就比順序遍歷更有優勢。
最後，資料量太大也不適合二分查詢。
二分查詢的底層需要依賴陣列這種資料結構，而陣列為了支援隨機訪問的特性，要求記憶體空間連續，對記憶體的要求比較苛刻。比如，我們有 1gb 大小的資料，如果希望用陣列來儲存，那就需要 1gb 的連續記憶體空間。
注意這裡的「連續」二字，也就是說，即便有 2gb 的記憶體空間剩餘，但是如果這剩餘的 2gb 記憶體空間都是零散的，沒有連續的 1gb 大小的記憶體空間，那照樣無法申請乙個 1gb 大小的陣列。而我們的二分查詢是作用在陣列這種資料結構之上的，所以太大的資料用陣列儲存就比較吃力了，也就不能用二分查詢了。
二分查詢（一）
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二分查詢（一）
二分查詢 1.首先找到列表中排在中間的元素，比較目標元素與該元素的大小，如果中間的元素等於目標元素，則返回true，否則返回false 2.如果目標元素比該元素大，則在中間元素與最後乙個元素之間重複步驟1 在中間元素右邊進行查詢目標元素 3.如果目標元素比該元素小，則在中間元素與第乙個元素之間重複步...
迭代二分查詢二分查詢
在寫這篇文章之前，已經寫過了幾篇關於改迭代二分查詢主題的文章,想要了解的朋友可以去翻一下之前的文章 bentley在他的著作 writing correct programs 中寫道，90 的計算機專家不能在2小時內寫出完整確正的二分搜尋演算法。難怪有人說，二分查詢道理單簡，甚至小學生都能明確。不過...