二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。
因此折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。
递归实现二分查找，代码如下所示:
# coding=utf-8
#二分查找，递归算法
def binary_search(alist,item):
n = len(alist)
if n>0:
mid = n//2
if(alist[mid] == item):
return True
elif item < alist[mid]:
return binary_search(alist[:mid],item)
else: #这里需要是mid+1，因为mid是中间值上面已经判断了
return binary_search(alist[mid+1:],item)
return False
if __name__ == "__main__":
li = [17, 20, 26, 31, 44, 54, 55, 77, 93]
print(li)
res = binary_search(li,26)
print(res)
res2 = binary_search(li,88)
print(res2)
"""
[17, 20, 26, 31, 44, 54, 55, 77, 93]
True
False
"""
非递归实现二分查找，代码如下所示:
# coding=utf-8
#二分查找，非递归算法
def binary_search(alist,item):
"""二分查找，非递归"""
n = len(alist)
first = 0
last = n-1
while first <= last:
mid = (first+last)//2
if(alist[mid] == item):
return True
elif item < alist[mid]:
# 这里为什么是last，因为要找的值比中间的值小，列表又是有序的，所以只需要找列表的前面一部分就行，所以last = mid - 1
last = mid-1
else:
# 这里为什么是first，因为要找的值比中间的值大，列表又是有序的，所以只需要找列表的后面一部分就行，所以first = mid+1
first = mid+1
return False
if __name__ == "__main__":
li = [17, 20, 26, 31, 44, 54, 55, 77, 93]
print(li)
res = binary_search(li,26)
print(res)
res2 = binary_search(li,88)
print(res2)
res3 = binary_search(li, 77)
print(res3)
"""
[17, 20, 26, 31, 44, 54, 55, 77, 93]
True
False
True
"""
上面的最坏时间复杂度:O(logn)，二分查找又叫折半查找，每次查找都是以2为底取对数，所以最坏时间复杂度:O(logn)。