計算分兩種：
數學家們的方法（傾向於給出解析解），
計算機科學家的方法（設計演算法，重複的操作交給cpu）
還有一點值得說明的是：
比如 1+2
+⋯+100
的計算，高斯（等差數列的方法 (s
n+sn
)/2 ，乙個前
n 項和為順序，sn
=1+2
+⋯+100
，第二個為逆序，sn
=100+99
+⋯+1
）之後，幾乎每乙個小孩都知道該怎麼做，然而呢，我認為，這並（找規律）非計算機的做法，計算機的做法自然是簡單的迴圈遍歷相加。類似的例子見三個瓶蓋能換一瓶水，問100個人需要喝水，最少需要買多少瓶水即可解決100人的喝水問題（這篇文章提供了兩種思路，一種是找規律型的，這是人的智慧型或者思考問題的方式，一種是計算機的工作方式）。
比如針對實數域上的函式 f(
x)，如果存在實數 x0
使得 f(
x0)=
0 ，則 x=
x0是函式 f(
x)的零點。如果函式 f(
x)是連續函式，且在區間 [x
1,x2
] 上是單調函式，只要 f(
x1)f
(x2)
<
0 ，就說明在區間 [a
,b] 內一定有零點，此時就可使用二分逼近法近似地找到這個零點。這種情況下，可按如下流程實施二分逼近法：
從上述過程可以看到，每次運算之後，區間範圍縮小一半，呈現線性收斂速度。設方程為 f(
x)=2
x2+3.2x−
1.8 ，求根精度為 ϵ=
10−9 ，在[−
0.8,
0.8]
尋找其根；
typedef
double (*funcptr) (double);
const
double epsilon = 1e-9;
return m;
}
10−9 ，採用二分法的形式 229
<109
<230
，迭代次數應當在30次左右。
二分逼近求解實數的平方根的應用例項，請見 平方根的計算（二分逼近、牛頓拉普生法） 。
二分查詢的左右逼近法
普通的二分查詢用於尋找排序陣列中的某個數的位置，但是如果陣列中該數存在很多個的話，可能就無法得到確定的位置。有時候你就可能需要從左或者從右的逼近。def wfind num nums,target high len nums 因為需要邊界條件鑑別是否找到 low 0while low high mi...
二分查詢時間複雜度的計算
時間複雜度無非就是while迴圈的次數！總共有n個元素，漸漸跟下去就是n,n 2,n 4,n 2 k，其中k就是迴圈的次數 由於你n 2 k取整後 1 即令n 2 k 1 可得k log2n,是以2為底，n的對數 所以時間複雜度可以表示o o logn 二分查詢的時間複雜度是o log n 最壞情況...
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