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思想
简单来说，是把一个大得问题，分解成多个小模块，每次都二分问题，然后把一个长度为N得问题，拆分为二，拆分后变成了log2N,这就算法得复杂度上得到了一个非常好进步
思路
比如说给定一个数组长度为10W个，如果以循环得方式从这里查找，可能会导致电脑崩溃。
sequenceDiagram
5W个->5W个:总长度10W个
那可以把它从中间分为两块，如果查询得小于中间点，则把另一块排除掉这相当于省了一半得性能。
二分
现在取得一个块有想得到得结果，则再次把这一块分为两块，以此类推，直到查到最接近得那一块
graph TB
A[5W]
A --> B[2.5W]
A --> C[2.5W]
B --> E[1.25W]
B --> F[1.25W]
C --> P[1.25W]
C --> L[1.25W]
之前有非常火的前端概念，leftpad，它的意思是在一个字符串的左边拼接一些其他的字符串，在一个字符串中的左边加很多字符串，虽然把它提取为数组进行遍历，直到找到符合这个字符串的位置即可
// 这里分别是传字符串、总长度、补齐的字符
function leftpad(temp,len,num){
if(!num && num!==0){
num = '0'
}
return num+Array(len-temp.length).join(num)+temp
}
如果有需要补齐的字符串不存，并且它的长度等于零，那字符串修正为0。如果没有的话则需要计算补齐的长度创建一个长度为N的数组（总长度-当前字符串的长度），并把它由数组转换为字符串并进行拼接
.join(ch)+str结束。
最后
二分法应用场景非常广泛，比如斐波那契数列，写完它带缓存或者是动态递归做法之后，代码实际上是最优的状态，但是它是自己的动态公式的（N次方计算）
