二分查找是一种算法， 其输入是一个有序的元索列表 (必须是有序的)，如果查找的元素包含在列表中，二分查找返回其位置，否则返回“没有该数据。比如，有一个1~100的数字，我随机地选择其中一个数字(假设为60)，你需要以最少的次数猜到我所选择的数字，每次猜测后，我会告诉你大了、小了或对了。
假设你第一次从1开始猜，小了;第二次:2小了;第三次: 3小了;第五十九次: 59小了;第六十次: 60对了。
这是顺序查找。每次猜测只能排除一个数字，如果我想的数字是100，那么可能需要从1猜到100了。
那么有没有更好的查找方式呢？答案当然是有的。二分查找就可以！
如果我选的数字是60。
第一次:你从50 (1-00的一半)开始猜，那么我告诉你小了，就排除了接近一半的数字，因为你至少知道1-50都小了。
第二次:你猜75 (50-100的一半)，那么我告诉你大了，这样剩下的数字又少了一半!或许你已经想到了，我们每次猜测都是选择了中间的那个数字，从而使得每次都将余下的数字排除了一半。
第三次:接下来，很明显应该猜测63 (50-75的一半)， 大了。
第四次:然后你猜56 (50-63的一半)，小了。
第五次:然后你猜59 (56-63的一半)小了。
第六次:猜测61 (59-63的一半)，大了。
第七次，你就能很明确地告诉我，答案是60 (59-61的一半) !
这样的查找方式，很明显比第一种要高效很多。第一种需要猜测60次才能猜出正确答案，而使用第二种方式，只需要七次就能猜出正确答案。
或许看到这里你已经明白了，这就是分查找的方法。为什么分查找要求有序(升序或者降序均可)，从这里也可以看出来。
用scratch实现二分查找数字案例：
从(10.20,30,40,50,60,70,80,90,100)有序序列中查找80的位置。
此实现过程的实施是通过变量left 和right控制一个循环来查找元素(其中let和right是正在查找的有序序列的左边界值和右边界值)。
用scratch实现二分查找数字
首先，将left和right分别设置为1和10。可下取整。在循环每次迭代过程中，将middle设置为left和right之间区域的中间值；
如left=1, right=10 时，middle 等于同下政型➊+❾/❷，也就是5。
如果处于midle的元素比目标值小，将左索引值移动到midle后的一个元素的位置上。
也就是letmiddle+1, right不变， 即下一组要搜索的区域是当前
数据集的右半区。
如果处于middle的元素比目标元素大，将右索引|值移动到middle前一个元素的位置上。
也就是right-=middle-1, left不变， 即下组要搜索的区 域是当前数据集的左半区。
随着搜索地不断进行，left 从左向右移，right 从右向左移。一旦在 middle处找到目标，查找将停止。如果没有找到目标，right 将小于left。
scratch二分查找算法实现步骤：
step1、建立一个“list”列表数据，并添加元素；
step2、建立一个变量“mubiao”代表查找的目标数字；建立一个left变量，代表要搜索范围左边界，初始值等于1;建立一个
right变量，代表要搜索范围右边界，初始值等于10 (此处只有10个元素);建立一个 middle变量，代表要搜索范围中央位置:如left=1, right=10 时，middle 等于向下取整➊+10/❷，也就是5。
初始变量
step3、随着搜索的不断进行，left从左向右移，right从右向左移。一旦在middle处找到目标，查找将停止；如果没有找到目标，right将小于left。
二分查找目标数字
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