1、Binary Search算法简介

二分查找，它的时间复杂度是 O(logn)。  其核心思想有点类似分治思想。

即每次都通过跟区间中的中间元素对比，将待查找的区间缩小为一半，直到找到要查找的元素，或者区间被缩小为 0。

但是二分查找的代码实现比较容易写错。你需要着重掌握它的三个容易出错的地方： 循环退出条件、mid 的取值，low 和 high 的更新 。  

二分查找虽然性能比较优秀，但应用场景也比较有限。 底层必须依赖数组 ，并且还要求 数据是有序 的。对于较小规模的数据查找，我们直接使用顺序遍历就可以了，二分查找的优势并不明显。二分查找更适合处理 静态数据 ，也就是没有频繁的数据插入、删除操作。

2、代码详解

            
              class Solution:
    def bsearch(self, nums, target):
        """Binary search of a target in a sorted array
        without duplicates. If such a target does not exist,
        return -1, othewise, return its index.
        """
        left, right = 0, len(nums)-1
        while left <= right:
            mid = left + (right - left) // 2
            if nums[mid] == target:
                return mid
            elif nums[mid] < target:
                left = mid + 1
            else:
                right = mid - 1

        return -1

s = Solution()
a = [1,3,5,6,7,9,11]
print(s.bsearch(a, 7))