计算机中的二分法（Binary Search）是一种高效的查找算法，它的基本思想是 将查找范围逐步缩小一半。具体操作步骤如下：
确定初始范围：
首先确定待查找元素可能存在的有序数组或列表的起始位置（a）和结束位置（b）。
计算中间位置：
计算中间位置 `mid`，通常可以通过 `（a + b） / 2` 或 `（a + b） >> 1`（位运算右移一位）来得到。
比较中间元素：
将待查找元素与中间位置的元素进行比较：
如果待查找元素等于中间元素，则查找成功，返回中间元素的索引。
如果待查找元素小于中间元素，则说明目标元素在数组的左半部分，更新查找范围为 `[a, mid - 1]`。
如果待查找元素大于中间元素，则说明目标元素在数组的右半部分，更新查找范围为 `[mid + 1, b]`。
重复步骤2和3：
不断重复上述过程，直到找到目标元素或查找范围为空（即确定目标元素不存在）。
二分法的时间复杂度为 O（log n），其中 n 是数组或列表的长度。这种算法非常高效，特别适用于大数据集的查找操作。
示例
假设有一个有序数组 `[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]`，要查找元素 `7`：
1. 初始范围是 `[1, 15]`。
2. 中间位置是 `8`，元素是 `7`，查找成功，返回索引 `3`。
再假设要查找元素 `10`：
1. 初始范围是 `[1, 15]`。
2. 中间位置是 `8`，元素是 `7`，小于 `10`，更新范围到 `[9, 15]`。
3. 中间位置是 `12`，元素是 `11`，小于 `10`，更新范围到 `[10, 15]`。
4. 中间位置是 `13`，元素是 `13`，大于 `10`，更新范围到 `[10, 12]`。
5. 中间位置是 `11`，元素是 `11`，查找成功，返回索引 `5`。
通过这种方法，每次查找都能将范围缩小一半，从而大大提高了查找效率。