（1） 普通的資料查詢
設想有乙個1m的資料，我們如何在裡面找到我們想要的那個資料。此時資料本身沒有特徵，所以我們需要的那個資料可能出現在陣列的各個位置，可能在資料的開頭位置，也可能在資料的結束位置。這種性質要求我們必須對資料進行遍歷之後才能獲取到對應的資料。
<?php
function find($arr,$value)
for ($i=0; $i < $len ; $i++)
} return -1;
}$list = array('23','38','22','45','23','67','31','15','41');
$index = find($list,41);
var_dump($index);
分析：
由於我們不清楚這個資料判斷究竟需要多少次。但是，我們知道，這樣乙個資料查詢最少需要1次，那麼最多需要n次，平均下來可以看成是（1+n）/2，差不多是n的一半。我們把這種比較次數和n成正比的演算法複雜度記為o（n）。
（2）二分查詢。上面的資料沒有任何特徵，這導致我們的資料排列地雜亂無章。試想一下，如果資料排列地非常整齊，那結果會是什麼樣的呢？那麼，對乙個有序的陣列，我們應該怎麼查詢呢？二分法就是最好的方法。
<?php
function binary_find($arr,$value)
$start = 0;
$end = $len-1;
while ($start<=$end) elseif ($value>$arr[$middle]) else
} return -1;//沒找到
}$list= array('1','2','5','7','8','9','10','13','15');
$index = binary_find($list,7);
var_dump($index);
上面我們說到普通的資料查詢演算法複雜度是o（n）。那麼我們可以用上面一樣的方法判斷一下演算法複雜度。這種方法最少是1次，那麼最多需要多少次呢？我們發現最多需要log（n+1）/log（2）。大家可以找個例子自己算一下，比如說7個資料，我們發現最多3次；如果是15個資料呢，那麼最多4次；以此類推，詳細的論證方法可以在《演算法導論》、《計算機程式設計藝術》中找到。明顯，這種資料查詢的效率要比前面的查詢方法高很多。
查詢演算法 二分查詢
利用二分查詢演算法查詢某乙個元素，前提條件是該被查詢的元素是乙個已經有序的陣列。二分查詢的思想是將陣列元素的最高位 high 和最低位 low 進行標記，取陣列元素的中間 mid 和和要查詢的值 key 進行比較，如果目標值比中間值要大，則將最低位設定為mid 1，繼續進行查詢。如果目標值小於中間值...
查詢演算法 二分查詢
二分查詢的思路是很簡單的，前提是這組資料是有順序的。思路是從中間找乙個數，判斷大小，如果數比中間數大，說明在中間數到結尾的數中，如果小於，則說明在開始和中間數之間，經過多次相同操作，就可以得到我們想查詢的數時間複雜度就是 o logn 非遞迴的實現 const testarr let i 0whil...
查詢演算法 二分查詢
二分查詢是乙個常用的查詢演算法，其原理在於通過不斷切分乙個規則排序，對半的去尋找目標元素所在的區間與位置。但是其有乙個前提，那就是資料結構需要是順序儲存結構，並且關鍵字大小有序排列。例子如下 例 有乙個數列 12,23,45,56,67,89 請使用二分查詢找到56的位置 解 首先mid 0 5 2...