對分查找英文解釋翻譯、對分查找的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 binary search

分詞翻譯：

對分的英語翻譯：

bisect; bisection
【計】 dichotomizing
【醫】 bipartition

查找的英語翻譯：

【計】 find; seek; seeking

專業解析

對分查找（duì fēn chá zhǎo），英文對應術語為"Binary Search"，是一種基于有序數據集的高效查找算法。其核心原理是通過不斷将搜索範圍對半分割，逐步縮小目标值的可能區域，直至定位到目标元素或确認其不存在。

從算法實現角度分析，對分查找需滿足兩個前置條件：1）數據集必須按升序或降序排列；2）元素支持隨機訪問。其時間複雜度為$O(log n)$，空間複雜度為$O(1)$，顯著優于線性查找的$O(n)$複雜度。該算法在計算機科學領域被廣泛應用于數據庫索引、遊戲開發中的碰撞檢測等場景。

根據《算法導論》（Introduction to Algorithms）的經典定義，标準實現流程包含四個步驟：

1. 初始化左右指針标記當前搜索範圍
2. 計算中間索引值
3. 比較中間元素與目标值
4. 根據比較結果調整搜索邊界

在編程語言層面，Python官方文檔建議使用bisect模塊實現該算法，而Java标準庫則通過java.util.Arrays.binarySearch提供優化實現。美國國家标準技術研究院(NIST)的算法手冊特别強調，當處理超過10量級的數據時，對分查找相比線性搜索可提升至少20倍效率。

該算法的變體包括旋轉數組查找、模糊值查找等進階應用，這些改進方案被收錄于ACM算法專題論文集中。在實際軟件開發中，谷歌開發者指南建議優先考慮對分查找處理靜态數據集，而動态數據集更適合結合二叉搜索樹實現。

網絡擴展解釋

對分查找（又稱二分查找）是一種針對有序序列的高效搜索算法，其核心思想是通過不斷縮小搜索範圍，快速定位目标值。以下是詳細解釋：

基本原理

1. 前提條件
   數據必須有序（升序或降序），否則無法通過比較中間值确定下一步搜索方向。

2. 操作步驟

   • 步驟1：确定當前搜索區間的中間位置（若區間長度為偶數，可選擇左或右中間值）。
   • 步驟2：比較中間值與目标值：
     • 若相等，返回位置；
     • 若中間值小于目标值，則在右半區間繼續搜索；
     • 若中間值大于目标值，則在左半區間繼續搜索。
   • 步驟3：重複上述過程，直至找到目标或區間縮小為空。

3. 數學表示
   每次将區間縮小為原長度的一半，時間複雜度為$O(log n)$，遠優于線性查找的 $O(n)$。

示例說明

假設在有序數組 [2, 5, 8, 12, 16, 23, 38] 中查找 16：

1. 初始區間為 [0, 6]，中間位置是 3，對應值 12；
2. 因 12 < 16，調整區間為右半部分 [4, 6]；
3. 新中間位置是 5，對應值 23；
4. 因 23 > 16，調整區間為左半部分 [4, 4]；
5. 中間值 16 匹配目标，查找成功。

優缺點分析

• 優點
  • 效率極高，適合大規模數據；
  • 實現簡單，邏輯清晰。
• 缺點
  • 依賴有序數據，動态插入/删除成本高；
  • 僅適用于順序存儲結構（如數組），鍊表不適用。

應用場景

• 數據庫索引優化；
• 有序數據集的頻繁查詢；
• 數學問題（如方程根的範圍逼近）。

若需進一步了解具體代碼實現或邊界條件處理，可參考算法教材或編程教程。

分類

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ

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