二分查找（Binary Search）是一种在有序列表中查找特定元素的算法。
它的过程如下：
1. 初始化左指针 left 为列表的起始位置，右指针 right 为列表的结束位置。
2. 计算中间位置 mid ，可以使用 (left + right) // 2 进行计算，其中 // 表示整数除法。
3. 比较中间位置的元素与目标值：
◇ 如果中间元素等于目标值，则找到了目标值，返回位置 mid 。
◇ 如果中间元素大于目标值，则说明目标值可能在左半侧，将右指针 right 更新为 mid - 1 ，并转到步骤 2 继续查找。
◇ 如果中间元素小于目标值，则说明目标值可能在右半侧，将左指针 left 更新为 mid + 1 ，并转到步骤 2 继续查找。
4. 重复步骤 2 和步骤 3，直到左指针 left 大于右指针 right ，此时表示整个列表已经被搜索完毕，仍未找到目标值，返回一个表示未找到的标识（例如 -1）。
二分查找的关键点在于每次通过比较中间元素来缩小搜索范围，因为列表是有序的，所以可以根据中间元素与目标值的大小关系来决定搜索范围。这种每次将搜索范围减半的特性使得二分查找具有较高的效率。
下面土嘎嘎小编分享一个示例代码实现，展示了二分查找的详细过程：
〓〓python代码如下：〓〓
def binary_search(arr, target):
left = 0
right = len(arr) - 1
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if arr[mid] == target:
return mid
elif arr[mid] > target:
right = mid - 1
else:
left = mid + 1
return -1 # 目标值未找到
# 示例使用
data = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]
target = 7
result = binary_search(data, target)
if result != -1:
print(f"目标值 {target} 找到在位置 {result}")
else:
print("目标值未找到")
以上就是二分查找的详细过程讲解和示例代码。通过不断缩小搜索范围，二分查找算法具有较高的效率，并且适用于有序列表的查找操作。