Trong khoa học máy tính, tìm kiếm nhị phân (tiếng Anh: binary search), còn gọi là tìm kiếm nửa khoảng (half-interval search),[1] tìm kiếm logarit (logarithmic search),[2] hay binary chop,[3] là một thuật toán tìm kiếm xác định vị trí của một giá trị cần tìm trong một mảng đã được sắp xếp.[4][5] Thuật toán tiến hành so sánh giá trị cần tìm với phần tử đứng giữa mảng. Nếu hai giá trị không bằng nhau, phần nửa mảng không chứa giá trị cần tìm sẽ bị bỏ qua và tiếp tục tìm kiếm trên nửa còn lại, một lần nữa lấy phần tử ở giữa và so sánh với giá trị cần tìm, cứ thế lặp lại cho đến khi tìm thấy giá trị đó. Nếu phép tìm kiếm kết thúc khi nửa còn lại trống thì giá trị cần tìm không có trong mảng.Tìm kiếm nhị phân chạy theo thời gian logarit trong trường hợp tệ nhất, thực hiện O ( log ⁡ n ) {\displaystyle O(\log n)} bước so sánh, trong đó n {\displaystyle n} là số phần tử trong mảng, O {\displaystyle O} là kí hiệu O lớn, và log {\displaystyle \log } là phép toán logarit.[6] Thuật toán tìm kiếm nhị phân nhanh hơn so với tìm kiếm tuyến tính, ngoại trừ các trường hợp mảng có kích thước nhỏ. Tuy nhiên, mảng phải được sắp xếp trước khi áp dụng tìm kiếm nhị phân. Một số cấu trúc dữ liệu chuyên dụng được thiết kế cho việc tìm kiếm nhanh, ví dụ như bảng băm, có thể thực hiện tìm hiệu quả hơn tìm kiếm nhị phân. Tuy nhiên, thuật toán này có thể dùng để giải quyết nhiều loại vấn đề hơn, như tìm phần tử nhỏ nhất hoặc lớn nhất tiếp theo trong mảng so với giá trị cho trước, kể cả khi nó không có trong mảng.Có nhiều biến thể của phép tìm kiếm nhị phân. Cụ thể, phương pháp "đổ xuống một phần" (fractional cascading) giúp tăng tốc tìm kiếm nhị phân với cùng một giá trị trong nhiều mảng. Phương pháp này cho phép giải quyết hiệu quả một số vấn đề về tìm kiếm trong hình học tính toán và nhiều lĩnh vực khác. Thuật toán tìm kiếm mũ (exponential search) mở rộng tìm kiếm nhị phân sang các danh sách không có giới hạn. Các cấu trúc dữ liệu cây tìm kiếm nhị phân và B-cây được xây dựng dựa trên tìm kiếm nhị phân.