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「」」 まず、のリストを見つけます リストを表示して下さい1.リストから指定のアイテムを探します 入力：検索する要素のリスト 出力：エレメントのインデックスや検索要素 2、順次検索：彼らは見つけるまで、検索のため、リストの最初の要素で始まります。 インデックスFOUNDを返します。 図3に示すように、二分探索：候補領域リストに[0：n]は、データを注文開始、中間値候補領域の値を比較することにより、候補領域が半分に低減することができ、処理されたルックアップ。 バイナリ検索：時間計算量はO（LOGN） バイナリ前提を探す：リストが順序付けられています 複合体のセクションを読むための時間が割り当てられるのO（N）＃カットであります 「」」
##################バイナリ検索#######################
＃バイナリ検索、
＃Advantageは、高速検索速度の比較的少数である、優れた平均的なパフォーマンス
＃欠点は、ルックアップテーブルを注文するための必要条件である、および削除の困難を挿入します
順序付きリストを頻繁に変更することがまれ＃と見つけます
中間位置が決定された場合＃、式は、2で割った指標であります
＃コードロジックは、最良の方法は、再帰的な実装を使用することで、
＃最初の方法は、再帰を使用して達成するために
デフbinary_search（連想リスト、アイテム）：
N = LEN（連想リスト）
半ば= N // 2
n> 0の場合：
もし連想リスト[中間] ==アイテム＃検索中間体と、即座に、真を返すようなデジタル値であれば
trueを返します
ELIFアイテム<連想リスト[中間]：デジタル値を再帰的にサブテーブルの左側には、中央よりも小さい場合に＃を見つけるのは、
リターンbinary_search（連想リスト[：ミッド]、アイテム）
他：あなたはデジタル値を見つけた場合＃は、再帰的に子テーブルの右側に、真ん中よりも大きく、
（：、項目連想リスト[中間+ 1]）binary_search返します
再帰が終わったならば、我々はコンテンツではないことが判明していない、偽＃を返します
非再帰的＃第二の方法、
デフbinary_search2（連想リスト、アイテム）：
N = LEN（連想リスト）
最初= 0
最後= N-1
しばらく最初<=最後：＃あなたは座標と少ない以上より、終わった、それは時間の要素に相当し、時間を見つけた場合は、
半ば=（最初+最後）// 2
連想リスト[中期] ==アイテムの場合：
trueを返します
elifの項目<連想リスト[中期]：
最後=中旬 - 1
そうしないと：
最初=ミッド+ 1
リターン偽
__name__ == '__main__' の場合：
testlistという= [0、1、2、8、13、17、19、32、42、]
プリント（binary_search（testlistという、3））
プリント（binary_search（testlistという、19））
プリント（binary_search2（testlistという、3））
プリント（binary_search2（testlistという、19））
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