C语言，用折半查找算法在给定的有序序列中查找与给定值k相等的第一个元素，输出其所在位置及比较的次数
折半查找需要先对数据进行排序。 以上是冒泡排序算法的实现。折半查找算法描述如下：在有序表中，把待查找数据值与查找范围的中间元素值进行比较，会有三种情况出现：
1） 待查找数据值与中间元素值正好相等，则放回中间元素值的索引。
2） 待查找数据值比中间元素值小，则以整个查找范围的前半部分作为新的查找范围，执行1），直到找到相等的值。
3） 待查找数据值比中间元素值大，则以整个查找范围的后半部分作为新的查找范围，执行1），直到找到相等的值4） 如果最后找不到相等的值，则返回错误提示信息。 实现如下：复杂度分析：折半查找就像搜素二叉树：中间值为二叉树的根，前半部分为左子树，后半部分为右子树。折半查找法的查找次数正好为该值所在的层数。等概率情况下，约为log2(n+1)-1，其算法复杂度为O(log(n))。
折半查找递归算法如何实现
在计算机科学中，折半搜索(英语:haⅠfinτerα|search)，也称二分搜索(英语:bⅰnarysearch)，对数搜索(英语:|ogarⅰthmⅰcseαrch)，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。
搜索过程从数组的中间元素开始，如果中问元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束。如果某一特定元素大于或小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。
c语言最快的查找算法
在C语言中，最常用的查找算法是二分查找算法。该算法通过每次将待查找区间缩小一半的方式，迅速定位目标元素的位置。
二分查找算法的时间复杂度为O(logn)，是一种非常高效的查找算法。
此外，如果待查找的数据是有序的，还可以使用插值查找算法，该算法会根据目标元素在数据中的相对位置进行预测，从而更快地找到目标元素。
插值查找算法的时间复杂度同样为O(logn)，但是在某些特定情况下可能会比二分查找效率更高。因此，根据具体情况选择最适合的查找算法是很重要的。
1、最快的查找方式是：二分法查找。
2、查找的线性表分：无序线性表、有序线性表、分块有序线性表。
3、对无序线性表只能采用顺序查找，顺序查找的平均比较次数为（n+1)/2
4、对有序线性表可以采用二分查找，二分查找的比较次数为log2n
5、对分块有序线性表可以采用分块法查找。
怎么筛选1到100里缺的数字
你可以使用以下方法筛选出1到100之间缺失的数字：
创建一个1到100的列表，可以使用Python中的range函数：
python
Copy code
numbers = list(range(1, 101))
从列表中删除已知的数字，比如说，如果缺失了数字5和30，可以使用remove方法从列表中删除这两个数字：
python
Copy code
numbers.remove(5)
numbers.remove(30)
现在，列表中剩下的数字就是缺失的数字了。可以使用for循环遍历整个列表，打印出剩下的数字：
python
Copy code
for number in numbers:
print(number)
这样就可以找到缺失的数字了。如果列表非常大，可以考虑使用更高效的算法，比如二分查找或哈希表来优化程序的性能。