Python二分查找算法实现与原理详解

拾光

发布时间：2026-10-13| 3人浏览过

原创

本文详细介绍Python中二分查找算法的实现原理与代码示例。二分法通过不断将查找范围减半来快速定位目标值，具有低时间复杂度的优势，但前提是数组必须有序。文章提供了完整的Python代码实现，包括边界处理、中间值计算及循环逻辑，并附带运行结果说明，适合希望深入理解基础算法的开发者参考。

本文通过具体实例解析Python中的有序查找算法——二分法，旨在为读者提供清晰的参考与学习材料。

二分查找是一种高效的搜索策略，其核心优势在于较低的时间复杂度和简洁的逻辑结构。其基本思想是通过不断将搜索区间对半分割来逼近目标值。

假设需要在有序数组arr中查找特定关键字key的位置，算法首先确定数组的中点center，随后根据key与中点值的关系分三种情况处理：

① 若arr[center]大于key，表明目标值位于中点左侧区间； ② 若arr[center]小于key，表明目标值位于中点右侧区间； ③ 若arr[center]等于key，则已在中点找到目标值。

通过每次迭代将搜索范围缩小一半，使用while循环持续执行直到找到目标位置为止。

二分查找因其高效性和广泛适用性而备受推崇，但其唯一前提条件是待查找的数组必须保持有序状态。

如需了解排序基础，可参考前文关于冒泡排序的介绍：

https://www.jb51.net/article/130288.htm

以下是二分查找的具体Python代码实现：

# -*- coding: utf-8 -*-
def BinarySearch(arr, key):
 # 记录数组的最高位和最低位
 min = 0
 max = len(arr) - 1
 if key in arr:
  # 建立一个死循环，直到找到key
  while True:
   # 得到中位数
   # 这里一定要加int，防止列表是偶数的时候出现浮点数据
   center = int((min + max) / 2)
   # key在数组左边
   if arr[center] > key:
    max = center - 1
   # key在数组右边
   elif arr[center] < key:
    min = center + 1
   # key在数组中间
   elif arr[center] == key:
    print(str(key) + "在数组里面的第" + str(center) + "个位置")
    return arr[center]
 else:
  print("没有该数字!")
if __name__ == "__main__":
 print("本站测试结果：")
 arr = [1, 6, 9, 15, 26, 38, 49, 57, 63, 77, 81, 93]
 while True:
  key = raw_input("请输入你要查找的数字：")
  if key == " ":
   print("谢谢使用！")
   break
  else:
   BinarySearch(arr, int(key))

程序运行输出结果如下：