如何使用二進位制搜尋與其他搜尋模式?
Context:在插入和<unk>除操作與<unk>取交錯時,  這樣的每個操作的時間. 特別是當元素常常被插入到數列中時. 其他資料結構支援更有效的插入和<unk>除. 雙數搜尋可用於進行準確匹配和組成 (確定目標值是否在數值集合中). 支援更快的準確匹配和組成的資料結構. 但與許多其他搜尋系統不同, 二進位制搜尋可用於高效的近似匹配, 不論價值本身的型別或結構, 還有一些操作, 如尋找最小和最大的元素,  線性搜尋:  線性搜尋是一種簡單的搜尋演算法, 線性搜尋可以在連結的列表上進行, 兩進位制搜尋比線性搜尋更快, 所有基於比較元素的排序演算法, 在最糟糕的情況下, 兩項搜尋方式可有效地進行近似匹配. 能在排序的陣列上有效地完成, 但在未排序的陣列上卻無法.  樹木:  兩進位制搜尋樹使用類似二進位制搜尋的演算法進行搜尋. 雙數搜尋樹是基於二進位制搜尋原理的二進位制樹資料結構. 樹中的每個記錄都可以使用類似二進位制搜尋的演算法來搜尋, 在二進位制搜尋樹中, 插入和<unk>除也需要平均的記號時間. 這可能比對排序陣列的線性時間插入和<unk>除更快, 二進位制樹保留在排序陣列上執行所有可能的操作的能力,  這樣的搜尋通常會比二進位制搜尋更有效, 因為它們很少產生最少可能的層次的樹. 樹可能會嚴重失衡, 只有少數內部節點有兩個子節點, 雙數搜尋樹佔用比排序陣列更多空間.  雙數搜尋樹可以快速搜尋存於硬<unk>的外部記憶體, 這樣的樹組織方式是B樹的一般化. B-樹通常用於組織長期儲存,  雜湊表示: 對於實現聯系式陣列,雜湊表,一個用雜湊函式對映鍵到記錄的資料結構,通常比對排序的記錄陣列的二進位制搜尋更快.大多數雜湊表實現只需要平均折算常數時間. 然而,雜湊並不有用於近似匹配,例如計算下一個最小,下一個最大和最近的鍵,因為失敗搜尋時所提供的唯一資訊是目標不在任何記錄中. 這樣的對比方式是理想的, 兩項搜尋也支援近似匹配. 有些操作, 如尋找最小和最大的元素,  設定會員演算法: 搜尋相關的問題是組成會員. 任何搜尋的演算法, 其他演算法更適合組成成員. 在鍵的範圍有限時, 每個位數都代表一個關鍵. 位數陣列非常快, 該 Judy1 型別的 Judy 陣列能有效地處理 64 位鍵.  布魯姆過濾器是另一種基於雜湊的概率資料結構, 在大部分情況下, <unk>花濾鏡比位元陣列更省空間, 也不太慢: 必須使用 k 雜湊函式, 沒有時間. 但Bloom<unk>波器可能會產生錯誤陽性.  其他資料結構: 在某些情況下可以改善二進位制搜尋的資料結構, 例如搜尋,近似匹配,並對排序陣列可用的操作, 能比對二進位制搜尋更有效地執行在專門的資料結構上, 這些專門的資料結構通常只會更快, 因為它們利用具有特定屬性 (通常是小整數的鍵) 的鍵的特性, 這些操作至少能在無關關鍵的排序陣列上有效地完成. 有些結構,如Judy陣列,使用多種方法來減輕這一問題,
當插入和<unk>除操作與<unk>取相交時, 排序的陣列與二進位制搜尋是非常低效的解決方案. 特別是當元素常常被插入到數列中時. 兩進位制搜尋比線性搜尋更快, 雙元搜尋通常更高效, 因為雙元搜尋樹很可能不完美平衡, 這通常比對排序的記錄陣列的二進位制搜尋速度快.