二分查找算法的伪代码如下：
function binary_search(A, v):
if A is empty:
return -1
mid = (A.length - 1) / 2
if A[mid] == v:
return mid
else:
left = binary_search(A, A[mid])
if left == -1:
return mid
else:
right = binary_search(A, v)
if right == -1:
return mid - 1
else:
return mid + 1
其中，A 是待查找的有序序列，v 是要查找的元素。在每次迭代中，我们首先检查序列的中点是否等于要查找的元素，如果是，则返回中点的下标。否则，我们将序列剩余部分的规模减半，并递归地查找左半部分和右半部分。如果左半部分的下标小于要查找的元素的下标，则返回左半部分的下标；否则，返回右半部分的下标。
证明：
二分查找的最坏情况运行时间为 O(lgn)。
证明：
二分查找的最坏情况运行时间为 O(lgn)。
证明：
二分查找的最坏情况运行时间为 O(lgn)。
chatgpt：
以下是二分查找的迭代和递归实现的伪代码：
迭代实现：
BINARY-SEARCH(A, v):
low = 1
high = length[A]
while low <= high:
mid = floor((low + high) / 2)
if A[mid] == v:
return mid
else if A[mid] > v:
high = mid - 1
else:
low = mid + 1
return NIL
递归实现：
BINARY-SEARCH(A, v, low, high):
if low > high:
return NIL
mid = floor((low + high) / 2)
if A[mid] == v:
return mid
else if A[mid] > v:
return BINARY-SEARCH(A, v, low, mid - 1)
else:
return BINARY-SEARCH(A, v, mid + 1, high)
证明二分查找的最坏情况运行时间为 O(lgn) 的方法如下：
假设序列 A 有 n 个元素，每次比较后都将序列规模减半，直到找到目标元素或者剩余部分为空。则在最坏情况下，需要进行 k 次比较才能确定目标元素的位置，即剩余部分的规模为 1，此时有 n / 2 k = 1 n/2^k = 1 n/2k=1，解得 k = log 2 n k = \log_2 n k=log2n。因此，二分查找的最坏情况运行时间为 O(lgn)。
文心一言：
是的，可以使用二分查找来把插入排序的最坏情况总运行时间改进到 O(nlgn)。
在二分查找中，我们需要检查序列的中点是否等于要查找的元素，如果是，则返回中点的下标。否则，我们将序列剩余部分的规模减半，并递归地查找左半部分和右半部分。如果左半部分的下标小于要查找的元素的下标，则返回左半部分的下标；否则，返回右半部分的下标。
在插入排序中，我们需要将序列的中点与要查找的元素进行比较，如果中点等于要查找的元素，则返回中点的下标。否则，我们将序列剩余部分的规模减半，并递归地查找左半部分和右半部分。如果左半部分的下标小于要查找的元素的下标，则返回左半部分的下标；否则，返回右半部分的下标。
因此，二分查找的最坏情况运行时间为 O(nlgn)。
chatgpt：
是的，我们可以使用二分查找来将插入排序的最坏情况总运行时间改进到 O(nlgn)。
在插入排序算法中，第 i 次循环前，前 i-1 个元素已经排序完成。当处理第 i 个元素时，我们需要在已经排好序的前 i-1 个元素中，找到一个位置 j，使得 A[j]<=A[i]<A[j+1]，然后将第 i 个元素插入到 A[j+1] 处。
如果我们使用线性查找的方式，那么在最坏情况下，就需要扫描整个已排好序的子数组 A[1…j-1]，因此最坏情况下的比较次数为 1+2+…+(n-1)，即 O(n^2)。
但如果我们使用二分查找，在已经排好序的子数组 A[1…j-1] 中查找插入位置，我们只需要每次比较当前元素与子数组中间位置的元素，根据比较结果将查找范围缩小一半，这样就可以将查找的时间复杂度降低到 O(lgn)。因此，使用二分查找的插入排序算法的最坏情况总运行时间为 O(nlgn)。
