二分查找算法，你真的了解吗？
输入是一个有序的元素列表
如果要查找的元素包含在列表中，二分查找返回其位置；否则返回null。
首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。
摘自百度百科
运行结果：
I
while循环的终止条件low<high还是low<=high？
当数组只有一个元素时，此时low=high，使用low<high作为循环终止条件会漏掉这一个元素！
II
mid=(low+high)/2时会存在溢出。
计算机在进行计算时，会先计算low+high的值，16位的整型数字最大为65535，假设此时low=30000，high=40000，二者的和为70000，超过整型最大值，产生溢出！
使用mid=low+(high-low)/2可解决溢出问题！
Python3.x版本中执行的是“真”除法，会导致float代替整数，所以会出现如下错误：
TypeError: list indices must be integers or slices, not float
所以在Python3.x版本中可表示为
(low+high)//2
算法时间复杂度为O(logn) 底数为2
假设要画一个网格，包含16个格子
方法一：
每次画一个的方式画16个格子，需要操作16次
运行时间是O(n)
方法二：
将纸折起来
对折一次就是一次操作，第一次对折相当于画了两个格子！
折四次即可获得16个网格！
运行时间是O(logn)
算法运行时间并不以秒为单位，从其增速的角度度量！
算法的速度指的并非是时间，而是操作数的增速。
谈论算法的速度时，我们说的是随着输入的增加，其运行时间将以什么样的速度增加。
摘自书籍《算法图解》
有时候有序数组并不是完全顺序排列的，例如[1,2,3,3,5,9]，这个时候使用二分查找并不能完全满足查找需求。
例如我想查找第一个数字3的索引2，表示比3小的数字有2个。结果查找到的是第二个数字3的索引3，这就牵扯到寻找左右边界的二分查找了！