该搜索算法的名称可能会产生误导，因为它的工作时间为 O(Log n)。该名称来自于它搜索元素的方式。 

给定一个已排序的数组和要
搜索的元素 x，找到 x 在数组中的位置。

输入：arr[] = {10, 20, 40, 45, 55} 
        x = 45
输出：在索引 3 处找到元素

输入：arr[] = {10, 15, 25, 45, 55} 
        x = 15
输出：元素在索引 1 处找到

我们已经讨论过，线性搜索、二分搜索这个问题。
指数搜索涉及两个步骤：  
        1、查找元素存在的范围
        2、在上面找到的范围内进行二分查找。
如何找到元素可能存在的范围？ 
        这个想法是从子数组大小 1 开始，将其最后一个元素与 x 进行比较，然后尝试大小 2，然后是 4，依此类推，直到子数组的最后一个元素不大于。 
        一旦我们找到一个索引 i（在重复将 i 加倍之后），我们就知道该元素必须存在于 i/2 和 i 之间（为什么是 i/2？因为我们在之前的迭代中找不到更大的值）下面给出的是上述步骤的实施。 

示例： 

    以上就是本篇文章【Javascript 指数搜索（Exponential Search）】的全部内容了，欢迎阅览 ！ 文章地址：http://sicmodule.glev.cn/quote/8121.html 
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