Complexity

二分搜尋是假設要搜尋的陣列（或其他資料結構）已經排序完成。 我們從陣列和要搜尋的項目開始。 我們查看陣列的中間。我們將元素數量除以2，想像一下左邊有一部分陣列，右邊有另一部分。 如果我們的項目比正在尋找的項目小，那麼它一定在右邊的部分，因此我們可以完全捨棄右邊的部分。 然後我們執行相同的操作，將陣列的右半部分除以2，查看中間的項目，並且我們捨棄陣列的一部分。 最後，你將得到該項目（如果沒有找到該項目，將返回null）。 最後，如果陣列有8個項目，我們在最壞的情況下將在最多4步內找到該項目。 如果陣列有32個項目，在最壞的情況下我們最多需要6步。相較於線性搜尋的32步，這是一個巨大的優化！ 二分搜尋的時間複雜度為O(log n)。 以下是一種可能的實現方式： const binarySearch = (list, item) => { let low = 0 let high = list.length - 1 while (low <= high) { const mid = Math.floor((low + high) / 2) const guess = list[mid] if (guess === item) { return mid } if (guess > item) { high = mid - 1 } else { low = mid + 1 } } return null //如果未找到 } 這如何運作？我們得到list陣列和要搜尋的項目值。然後我們最初將low值設置為0，並將high值設置為陣列的最後一個索引。我們首先查看中間項目，如果它就是我們正在尋找的項目，我們將返回它，並結束。如果不是，我們將low或high值設置為只查看陣列的左半部分或右半部分，並且重複這個過程直到找到該項目。...

線性搜索，也被稱為順序搜索或簡單搜索，是最基本的搜索演算法。給定一個資料結構，例如一個數組，我們通過查看所有元素來搜索某個項目，直到找到為止。 它的實現非常簡單： const linearSearch = (list, item) => { for (const [i, element] of list.entries()) { if (element === item) { return i; } } }; 這會返回我們要查找的項目的索引。例如： linearSearch(['a', 'b', 'c', 'd'], 'd'); //3（索引從0開始） 如果我們查找的是’a’，該演算法只會查看第一個元素並返回，所以速度非常快。 但是如果我們查找的是最後一個元素，該演算法需要遍歷整個數組。計算大O值時，我們始終考慮最壞情況。 因此，該演算法的時間複雜度（演算法複雜度）為O(n)。