二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。该算法一开始令 [low, high] 为整个序列的下标区间，然后每次测试当前 [low, high] 的中间位置 mid = (left + right) / 2，判断 array[mid] 与欲查询的元素 num 的大小：
若 array[mid] == num，说明查找成功，退出查询；
若 array[mid] > num,说明元素 num 在 mid位置的左边，因此往左子区间 [left, mid - 1] 继续查找；
若 array[mid] < num,说明元素 num 在 mid位置的右边，因此往左子区间 [mid + 1, right] 继续查找；
根据二分法原理求方程f（x）=0的根得到的程序：一般地，对于函数f（x），如果存在实数c，当x=c时，若f（c）=0，那么把x=c叫做函数f（x）的零点，解方程即要求f（x）的所有零点． 假定f（x）在区间[a，b]上连续，先找到a、b使f（a），f（b）异号，说明在区间（a，b）内一定有零点，然后求f[ a+b 2 ]，然后重复此步骤，利用此知识对选项进行判断得出， 故根据二分法原理求x 2 -2=0的解得到的程序框图可称为程序流程图． 故选A．
在 C 语言中，可以使用算术运算符和控制流语句来编写快速算法。以下是一些常用的技巧和方法：
1. 选择合适的数据类型：根据问题的要求，选择合适的数据类型来存储和处理数据。例如，使用整数类型可以提高计算速度，避免浮点数运算带来的额外开销。
2. 优化循环：使用循环结构来重复执行相似的操作。确保循环的条件表达式简单高效，尽量减少循环次数。
3. 减少函数调用：函数调用会产生额外的开销，尤其是在递归调用时。如果可能的话，尽量避免过多的函数调用，将相关的代码集中在一个函数内部。
4. 使用位运算：利用位运算可以实现一些常见操作的高效计算。例如，使用位运算代替乘法和除法等操作，可以提高算法的速度。
5. 数据结构优化：根据具体问题，选择合适的数据结构来存储和操作数据。例如，使用哈希表、树或堆等数据结构可以提高查找、插入和删除操作的效率。
6. 缓存优化：合理利用缓存，减少对内存的频繁访问。尽量让程序的数据访问模式符合缓存的工作方式，以提高访问效率。
7. 并行计算：对于一些可以并行处理的任务，可以使用多线程或并行计算来提高算法的速度。
以上只是一些基本的优化技巧，实际的快速算法设计还需要根据具体问题和环境进行深入考虑。在编写代码时，可以使用性能分析工具来评估代码的性能，并根据结果进行进一步的优化。记住，优化应该在代码可读性和可维护性的前提下进行，避免过度优化带来的代码复杂性和难以理解的问题。
C语言提供了多种快速算法和优化技术，下面列举几种常用的快速算法：
二分查找算法：在有序数组中查找某个元素，使用二分查找算法可以大大减少比较次数，提高查找效率。
快速幂算法：求一个数的幂可以使用普通的方法，但是时间复杂度为O(n)，而快速幂算法可以将时间复杂度降低到O(logn)。
快速排序算法：使用分治的思想，将一个数组分成两个子数组，分别进行递归排序，时间复杂度为O(nlogn)。
归并排序算法：将一个数组分成两个子数组，分别进行递归排序，然后将两个有序的子数组合并成一个有序的数组，时间复杂度为O(nlogn)。
动态规划算法：将一个复杂的问题分解成多个子问题，并存储子问题的解，避免重复计算，提高效率。
分段查找算法：在一个有序数组中查找某个元素，使用二分查找算法可以大大减少比较次数，但是当数组很大时，二分查找算法仍然需要比较很多次。分段查找算法可以将数组分成若干个段，先在每个段中进行二分查找，然后再在相邻的两个段中进行二分查找，从而减少比较次数。
以上是几种常用的快速算法，使用这些算法可以大大提高程序的效率。