### 绘制长度为100的有序列表进行二分查找的过程图解 为了更好地理解并绘制长度为100的有序列表进行二分查找的过程，可以按照以下方式构建图表： #### 1. 初始设置 创建一个包含1到100整数的升序数组作为待查表。此表格应满足条件：`arr[i] < arr[j]` 当 `i < j`。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建有序列表 data = list(range(1, 101)) target_value = 73 # 假设要找的目标值为73 low_index = 0 high_index = len(data) - 1 mid_index = (low_index + high_index) // 2 ``` #### 2. 初始化图形布局 准备用于展示每次迭代状态变化的子图区域，并设定初始参数。 ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) def plot_state(ax, data, low, mid, high, target): """辅助函数来更新当前轴上的条形图""" bars = ax.bar(range(len(data)), data, color='blue') # 高亮显示中间位置以及边界范围内的柱状体颜色改变 for i, bar in enumerate(bars): if i == mid: bar.set_color('red') # 中间元素标记红色 elif low <= i <= high and not i == mid: bar.set_color('green') # 范围内其他元素绿色表示正在考虑区间 title_text = f'Searching {target}, Current Midpoint at index={mid}' ax.set_title(title_text) ax.axhline(y=target, linestyle='--', c="black", label=f'Target Value ({target})') plot_state(ax, data, low_index, mid_index, high_index, target_value) plt.show() ``` #### 3. 进行二分查找过程模拟 通过循环逐步缩小搜索空间直到找到目标项或确认不存在为止；每轮调整后重新绘图反映最新状况。 ```python while low_index <= high_index: mid_index = (low_index + high_index) // 2 # 更新图像以反映新的中间点和其他细节 fig.clear(True) ax = fig.add_subplot(111) plot_state(ax, data, low_index, mid_index, high_index, target_value) plt.pause(1) # 暂停一秒以便观察动画效果 if data[mid_index] == target_value: break elif data[mid_index] < target_value: low_index = mid_index + 1 else: high_index = mid_index - 1 if low_index > high_index: print(f"Target value {target_value} is NOT found.") else: print(f"Found the target value {target_value} at position {mid_index}.") ``` 上述代码片段展示了如何利用Python及其matplotlib库实现动态可视化的效果，帮助直观了解整个二分查找流程。注意这里假设寻找的是数值73，实际应用时可以根据需求更改这个特定值[^1]。