二分法（也称为二分查找法）是一种在 有序数组中查找特定元素的算法。其核心原理是利用数组已经有序的特点，通过不断将查找范围缩小一半来快速定位目标元素。具体步骤如下：
初始化：
设定数组的左右边界，例如，对于数组 `[1, 5, 6, 8, 9]`，初始边界为 `a = 0` 和 `b = 4`。
计算中间值：
取数组的中间位置 `c = （a + b） / 2`，在这个例子中，`c = 2`。
比较：
将中间值 `c` 与目标值进行比较：
如果目标值等于 `c`，则查找成功，返回 `c` 的索引（例如，8 在索引 3 的位置）。
如果目标值小于 `c`，则将右边界 `b` 更新为 `c - 1`，继续在左半部分查找。
如果目标值大于 `c`，则将左边界 `a` 更新为 `c + 1`，继续在右半部分查找。
重复步骤2和3，直到找到目标值或左边界大于右边界（即确定目标值不存在于数组中）。
二分法的时间复杂度为 O（log n），其中 n 是数组的长度，因此它是一种非常高效的查找方法，特别适用于大数据集的查找操作。
示例
假设我们要在数组 `[1, 5, 6, 8, 9]` 中查找数字 `8`：
1. 初始化：`a = 0`, `b = 4`
2. 第一次迭代：`c = （0 + 4） / 2 = 2`，`8 > 2`，所以 `a = 3`
3. 第二次迭代：`c = （3 + 4） / 2 = 3.5`，由于 `c` 不是整数，我们取 `c` 的整数部分 `3`，`8 > 3`，所以 `a = 4`
4. 第三次迭代：`c = （4 + 4） / 2 = 4`，`8 == 4`，查找成功，返回 `4`
通过这种方法，我们可以在对数时间内找到目标值，大大提高了查找效率。