我只想把数组分成三个子数组，而不是两个子数组首先，这样做合乎逻辑吗？请帮我理解这个算法并把它写成
def contains(elements, value):
left, right = 0, len(elements) - 1
if left <= right:
middle = (left + right) // 2
if elements[middle] == value:
return True
if elements[middle] < value:
return contains(elements[middle + 1:], value)
elif elements[middle] > value:
return contains(elements[:middle], value)
return False
您确实可以调整二进制搜索，将数组拆分为多个部分，而不仅仅是两个部分。更普遍地说，这是k元搜索背后的想法：
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将数组拆分为大小大致相等的k个部分。(对于二进制搜索，这是两半。对于您的搜索，这将是三分之三(
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拾取第一个(k-1(节中的最后一个元素用作关键点。(对于二进制搜索，您可以选择前半部分的最后一个元素，即中间元素。对于搜索，这将是阵列中1/3和2/3点的元素。(
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根据你的元素与键的比较，(1(停止搜索，因为你找到了你要找的东西，或者(2(递归地探索合适的部分。(在二进制搜索中，你可以向左分支，停止，因为中间的元素是你想要的，或者向右分支。在搜索中，要么(1(发现你的元素是选择要查看的两个元素之一，要么(2(会下降到包含你的元素的第三个元素中。(
至于这是否是个好主意-这很可能是个好想法！在k元搜索中，每次迭代时都会将数组缩小k倍，因此算法的迭代次数大致为logkn=(logn(/(logk(。每一次迭代都着眼于k-1个键，所以您正在做O(k(工作。这意味着所做的功是O((k/log k(n(。当您选择k=e(即约2.7182828(时，数量k/log k最小化，因此选择k=2或k=3是不错的选择。然而，由于处理器缓存的工作方式，我怀疑选择k=2会更快，因为缓存未命中会更少。(嘿！我们在实践中倾向于使用二进制搜索，所以这可能不是一个坏主意。(
有趣的是，数据库中广泛使用的B树数据结构使用类似的东西来存储其元素。由于B-树的结构，B-树通常会选择k作为某个巨大的数字，但在常规数组搜索中，这可能不是一个好主意。
希望这能有所帮助！