在二进制搜索中，我们将数组分成2，然后，我们通过递归使用二进制搜索再次搜索单个数组。
现在，如果我使用三元搜索，而不是二进制搜索，搜索会将数组划分为3.我的问题是：
答案 0 :(得分：1)
从Wiki's开始，三元搜索树是三元树，其中节点相对于搜索键是有序的。如果搜索键是字符串，则每个节点存储一个字符，搜索字符串由一系列二进制搜索组成，每个字符串对应一个字符串：
在二元搜索中，您只需比较并获得一半或另一半 但是，在比较的三元搜索中，如果小于，则得到第1个1/3，否则再次比较，如果小于，则得到第二个1/3，否则得到最后1/3。
在这里阅读更多内容：
答案 1 :(得分：1)
嗯，这完全取决于你所说的“更快”。渐近地说，它们都在O（log n）时间内运行（技术上，二进制搜索在O（log_2（n））中运行，而三元搜索在O（log_3（n））中运行，其中log_k表示“log base k”;但是，这些仅因常数因子而不同，因此它们都等于O（log n））。因此，从算法的角度来看，这两个函数总体上在相同的时间内运行（即，它们具有相同的时间复杂度）。
尽管如此，肯定会有一个特殊情况，即计算量会比另一个少。例如，如果目标值恰好位于数组的中间，则二进制搜索将在第一次迭代时返回值，而不是递归，而三元必须递归才能找到该值。同样，如果目标值恰好是通过数组的三分之一，那么三元搜索会立即找到它，而二进制搜索必须递归。
答案 2 :(得分：0)
如果您正在谈论单处理器系统，那么就没有渐近的差异，并且三元搜索会产生更多的开销。在多处理器/多核系统上，它将（最多一点）加速搜索以将其划分为独立搜索（假设执行环境/语言允许这样的划分）。但这通常最好只在顶层进行一次。
答案 3 :(得分：0)
我在确定“三元搜索”的含义时遇到了一些麻烦。二进制搜索将数组分成两半的原因是，您进行的每个比较都将数组划分为两个区域，元素小于所考虑的元素，元素大于所考虑的元素。我没有看到一种简单的方法来概括这一点，以便通过一次比较将数组拆分为三个部分。
但是，如果你没有将数组分成相等的一半而是将其分解为 1 / 3 / 2 / 3 在每次迭代时拆分，然后你仍然会得到O（lg n）性能，尽管常数项会更高。事实上，对于任何将数组拆分为大小ε/ 1-ε个分数的常数ε，您将获得O（lg n）行为。
如果执行比较时将数组拆分为两个大小εn和（1-ε）n，仅在数组大小小于1时终止，则算法将在k步后终止，其中k为最小整数，其中ε k n < 1和（1-ε） k n＆lt; 1＆gt; 1.重新安排，我们得到
ε k n＆lt; 1
ε k ＆lt; 1 / N
k＆gt; log ε 1 / n
k＆gt; - log ε n
k＆gt; - lg n /lgε
k＆gt; lg n / lg 1 / ε
使用类似的逻辑，但使用1 - ε，我们得到
k＆gt; lg n / lg 1 / （1 - ε）
请注意，由于lg 1 / ε和lg 1 / （1 - ε）是常数，满足这些性质的最小k是O（lg n）。