在有序表或者陣列進行查詢元素的的時候，如果對其中的元素逐個進行比較查詢的話，當資料量很大時，假設陣列的元素個數為n個，那麼所對應的時間複雜度就是o（n）。
對於o（n
），其實已經效率算是很快了。但作為貪心而又充滿智慧型的人類，我們總是能夠想到效率更快的演算法。天下武功，唯快不破。於是二分查詢就橫空出世。
所謂，二分查詢法，就是將表中元素不斷的進行折半，與所形成的子表的中間的元素進行比較。比如在（1，2，3，4，5）中查詢4，那麼我們先找到中間元素3，4>3，那麼形成子表（3，4，5）讓後我們與中間元素4進行比較，這樣就找出了4的位置。
那麼這個演算法的時間複雜度是怎麼樣的？
在上面的例子中，如果表的元素個數為n個，那麼我們會不斷的將這個表折半。
即n/2,n/2^2,n/2^3,n/2^4......n/2^k。
最糟糕的情況下，也就是我們查詢的元素在表最後或者不在表中的時，我們就要不斷折半，直到子表只剩乙個元素。假設此時為第k次折半，那麼n/2^k>=1.。
我們取n/2^k>=1。兩邊去對數就得到k=log
2n。所以二分查詢法得時間複雜度為o(
log2
n)。
可以畫圖比較n與log2n，或者在腦袋畫張圖，很容易就知道當n比較小的時候，兩者的效率差不多。可是當n很大時後者快的不要太多啊。
#includeusing namespace std;
const int array_size = 100;
templateint binary_search(const t arr,t num)
return -1;
}void main()
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