これに関して、例を挙げた二分探索アルゴリズムとは何ですか？

バイナリ検索は、コレクションの真ん中のアイテムを比較することによって特定のアイテムを検索します。一致する場合は、アイテムのインデックスが返されます。中央のアイテムがアイテムよりも大きい場合、そのアイテムは中央のアイテムの左側にあるサブ配列で検索されます。

第二に、二分探索は何に使用されますか？最も単純な形式では、バイナリ検索を使用して、ソートされたシーケンス内の値をすばやく見つけます（今のところ、シーケンスを通常の配列と考えてください）。わかりやすくするために、求める値をターゲット値と呼びます。二分探索は、ターゲット値が確実に配置されている開始シーケンスの連続したサブシーケンスを維持します。

これを考慮して、二分探索アルゴリズムをどのように記述しますか？

二分探索アルゴリズム

1. 中央の要素から開始します。ターゲット値が配列の中央の要素と等しい場合は、中央の要素のインデックスを返します。そうでない場合は、中央の要素をターゲット値と比較します。
2. 一致するものが見つかったら、一致した要素のインデックスを返します。
3. 一致するものが見つからない場合は、-1を返します。

二分探索は欲張りアルゴリズムですか？

つまり、バイナリ検索は従来の欲張りアルゴリズムの内部で使用できます。例として、パッキング問題の欲張りアルゴリズムは、次に「まだ適合することができる利用可能な最大のアイテム」を選択するように要求する可能性があります。それを見つけるために二分探索を使用することができます。