二分查找算法，是常见的搜索算法之一，适用于有序的序列，通过将序列不断的对折分为区间，从而确定查找值是否存在，优点是速度快。

首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。

使用python递归实现其算法：

def binary_search(items: list, item: str) -> float:


    if not len(items):

        return False

    if item > items[-1]:

        return False

    elif item < items[0]:

        return False

    n = len(items) // 2

    if items[n] == item:

        return True

    else:

        if items[n] < item:

            return binary_search(items[n:], item)

        else:

            return binary_search(items[:n], item)

二分查找是应用在数据量较大的场景中，如一些图片的RGB数组操作中，典型的是在滑块验证中使用二分法来确定最佳距离。

   def match(self, target, template):

        img_rgb = cv2.imread(target)

        img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        template = cv2.imread(template,0)

        run = 1

        w, h = template.shape[::-1]

        print(w, h)

        res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED) 


        # 使用二分法查找阈值的精确值 

        L = 0

        R = 1

        while run < 20:

            run += 1

            threshold = (R + L) / 2

            print(threshold)

            if threshold < 0:

                print('Error')

                return None

            loc = np.where( res >= threshold)

            print(len(loc[1]))

            if len(loc[1]) > 1:

                L += (R - L) / 2

            elif len(loc[1]) == 1:

                print('目标区域起点x坐标为：%d' % loc[1][0])

                break

            elif len(loc[1]) < 1:

                R -= (R - L) / 2


        for pt in zip(*loc[::-1]):

            cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (7, 279, 151), 2)

        cv2.imshow('Dectected', img_rgb)

        cv2.waitKey(0)

        cv2.destroyAllWindows()

        return loc[1][0]