什么是算法？其实可以理解为用来解决特定任务的一组完成任务的指令序列，算法广泛存在于各类编程实践中，比如我们通常写的任何代码片段都可以被视作为一种算法。例如有一个叫二分查找的算法，就是一种简单有效的搜索方法。对于含有n个元素的已排序列表，二分查找仅需log2n步就能找到所需元素。这对于大规模数据处理来说是非常高效的。在计算机中如何实现二分查找呢？以下是一个Python版本的二分查找算法示例：
二分查找仅在有序列表上有效。通过定义一个函数binary_search来执行查找任务，利用高低指针的方式逐步缩小查找范围直至找到目标元素或者确定元素不存在于列表中。这是一种基于比较的操作，算法效率高速度快。如果对算法进行测试的话，假定存在my_list这个列表包含多个元素进行试验就可以。根据返回值进行判断测试结果准确性进行验证了结果不一样验证了答案存在对应位置或者不存在于列表中。值得注意的是大O表示法，它用来表示算法的运行效率或者说增速，并非直接表示速度。大O表示法主要关注的是算法在最坏情况下的运行时间。常见的几种大O表示法包括：对数时间O(log n)，线性时间O(n)，线性对数时间O(nlog n)，二次时间O(n)，以及非常慢的阶乘时间O(n!)，比如旅行商问题，需要找到访问n个城市的最短路径，其实是一个排列组合问题。总结来说，算法的速度不是指实际运行的时间长短，而是指其操作数的增长速度；元素数量越多，不同的算法性能差异就会越明显；评估算法的运行时间并非以秒为单位来衡量快慢而是通过增速的角度来进行评估的。
