二分查找的非递归算法代码（二分查找的非递归算法：快速找到目标元素）

二分查找的非递归算法：快速找到目标元素

二分查找是一种常用的查找算法，它利用有序列表的特性在时间复杂度为O(log n)的情况下快速找到目标元素。非递归算法是二分查找的一种实现方式，接下来我们将详细介绍它的实现原理和代码示例。

1. 二分查找的实现原理

二分查找是一种基于比较的查找算法，它将有序列表分为两部分，每次取中间元素与目标元素进行比较，选择二分之一的区间继续查找，直到找到目标元素或区间被缩小到只包含一个元素为止。

假设有序列表为arr，要查找的目标元素为target，左边界为left，右边界为right，中间元素下标为mid，则二分查找的伪代码如下：

``` python left = 0 right = len(arr) - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] > target: right = mid - 1 else: left = mid + 1 return -1 ```

二分查找有以下几个特点：

只适用于有序列表
算法时间复杂度为O(log n)
算法空间复杂度为O(1)

2. 非递归算法的实现细节

在实现过程中，我们可以采用非递归算法来实现二分查找。与递归算法相比，非递归算法需要额外维护一些指针，但可以避免递归调用带来的额外时间复杂度。

具体实现时，我们需要注意以下几点：

初始化left和right指针，分别指向列表的第一个和最后一个元素
当left<=right时循环执行，中间元素下标为(left+right)//2
比较中间元素和目标元素的大小，如果相等就返回下标，否则根据大小关系更新left或right指针
如果循环结束还没有找到目标元素，则返回-1

3. 代码示例

下面是Python语言实现的二分查找的非递归算法示例：

``` python def binary_search(arr, target): left = 0 right = len(arr) - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] > target: right = mid - 1 else: left = mid + 1 return -1 ```

示例中实现了一个二分查找的函数，它接受一个有序列表和目标元素作为参数，返回目标元素在列表中的下标，如果找不到则返回-1。

我们可以用以下代码测试二分查找函数的效果：

``` python arr = [1, 3, 5, 7, 9] target = 5 print(binary_search(arr, target)) # 2 ```

上面的代码输出2，表示在arr中找到了target元素。