二分搜索的时候，是要慢慢缩小搜索范围的。比如一共有10个，那么middle是5,下一层搜索的范围应该是1-4和6-10。你的函数里没有这个功能。搜索函数至少应该是intbinarysearch(typea[],consttype&x,intleft,intright);终止条件就是if(left>right)你定义y的时候是在main函数里，所以binarysearch里面不能直接用y，解决方式是在外部定义一个全局的y变量，或者把y变量传到函数里。
前提要求数据排好序，有递归和非递归版本intbinSearch(constint*Array,intstart,intend,intkey){intleft,right;intmid;left=start;right=end;while(left<=right){/注释中为递归算法，执行效率低，不推荐mid=(left+right)/2;/*if(keyArray[mid]){return(binSearch(Array,mid+1,right,key));}elsereturnmid;*/if(keyArray[mid]){left=mid+1;}elsereturnmid;}return-1;}。二分查找的基本思想是：（设r[low..high]是当前的查找区间）（1）首先确定该区间的中点位置：mid=(low+high)/2（2）然后将待查的k值与r[mid].key比较：若相等，则查找成功并返回此位置，否则须确定新的查找区间，继续二分查找//source：publicintsearch(int[]q){inti,low=0,high=q.length-1,middle;console.write("请输入想要查找的数字:");i=int.parse(console.readline());while(low<=high){middle=(low+high)/2;if(i==q[middle])returni;if(iArray[mid]){return(binSearch(Array,mid+1,right,key));}elsereturnmid;*/if(keyArray[mid]){left=mid+1;}elsereturnmid;}return-1;}。
遍历算法：所谓遍历(Traversal)，是指沿着某条搜索路线，依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题。遍历是二叉树上最重要的运算之一，是二叉树上进行其它运算之基础。当然遍历的概念也适合于多元素集合的情况，如数组。遍历算法概念延伸：图遍历：图遍历又称图的遍历，属于数据结构中的内容。
指的是从图中的任一顶点出发，对图中的所有顶点访问一次且只访问一次。图的遍历操作和树的遍历操作功能相似。图的遍历是图的一种基本操作，图的许多其它操作都是建立在遍历操作的基础之上。举例：遍历二叉树搜索路线：从二叉树的递归定义可知，一棵非空的二叉树由根结点及左、右子树这三个基本部分组成。因此，在任一给定结点上，可以按某种次序执行三个操作：⑴访问结点本身（N），⑵遍历该结点的左子树（L），⑶遍历该结点的右子树（R）。以上三种操作有六种执行次序：NLR、LNR、LRN、NRL、RNL、RLN。
前三种次序与后三种次序对称。遍历二叉树的执行踪迹三种递归遍历算法的搜索路线相同（如下图虚线所示）。具体线路为：从根结点出发，逆时针沿着二叉树外缘移动，对每个结点均途径三次，最后回到根结点。
对一个已经排好序的数组，先看中间的元素是不是要求元素。如果是就找到了，不是看比要找的元素大还是小，大的话，上前一部分用同样的方法再找，小的话去后一部分用同样的方法再找。通过一次比较，将查找区间缩小一半。折半查找是一种高效的查找方法。它可以明显减少比较次数，提高查找效率。
但是，折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序。算法步骤描述：step1首先确定整个查找区间的中间位置mid=（left+right）/2step2用待查关键字值与中间位置的关键字值进行比较；若相等，则查找成功若大于，则在后（右）半个区域继续进行折半查找若小于，则在前（左）半个区域继续进行折半查找step3对确定的缩小区域再按折半公式，重复上述步骤。最后，得到结果：要么查找成功，要么查找失败。折半查找的存储结构采用一维数组存放。折半查找算法举例对给定数列（有序）{3，5，11，17，21，23，28，30，32，50}，按折半查找算法，查找关键字值为30的数据元素。折半查找的算法讨论：优点:asl≤log2n，即每经过一次比较,查找范围就缩小一半。
经log2n次计较就可以完成查找过程。缺点：因要求有序，所以要求查找数列必须有序，而对所有数据元素按大小排序是非常费时的操作。另外，顺序存储结构的插入、删除操作不便利。考虑：能否通过一次比较抛弃更多的部分（即经过一次比较，使查找范围缩得更小），以达到提高效率的目的。……？可以考虑把两种方法（顺序查找和折半查找）结合起来，即取顺序查找简单和折半查找高效之所长，来达到提高效率的目的？实际上这就是分块查找的算法思想。
例如：[问题分析]由于数据按升序排列,故用折半查找最快捷.programbinsearch;constmax=10;varnum:array[1..max]ofinteger;i,n:integer;proceduresearch(x,a,b:integer);varmid:integer;beginifa=bthenifx=num[a]thenwriteln('found:',a)elsewriteln('numbernotfound')elsebeginmid:=(a+b)div2;ifx>num[mid]thensearch(x,mid,b);ifxncode){jmax--;}elseif(nlist[jcur]
