在渐近分析的情况下，迭代和递归二进制搜索算法之间的区别是什么

Question

我需要展示迭代和递归二进制搜索算法'渐近运行时分析'之间的差异。 据我所知，它们具有相同的最坏情况复杂度（O（log（n））但在某些资源中它表示递归有O（log（n）+1）。我有点困惑，有人可以帮我吗关于这种情况？

我还需要改进python递归二进制搜索算法，以便在迭代时间内运行。 代码写在下面。

谢谢！

def binarySearch(alist,item):
    if len(alist) == 0:
        return False
    else:
        midpoint = len(alist)/2
        if alist[midpoint] == item:
            return True
        else:
            if item<alist[midpoint]:
                return binarySearch(alist[:midpoint],item)
            else:
                return binarySearch(alist[midpoint+1:],item)

Answer 1

O（log（n）+ 1）与O（log（n））相同 - 渐近地，它们产生相同的函数集。 常量加法被忽略，就像常数倍数一样。

它们在空间使用方面有所不同 - 递归二进制搜索将使用log（n）空间（因为堆栈），除非尾部调用被编译器删除并转换为非递归定义。

无论如何，你的算法在性能上显着下降，因为切片非常昂贵（O（n））。