Добавлены уточнения названия времён и добавлен пример бинарного поиска.

jcf.md

@@ -253,18 +253,18 @@ FILO, First-In-Last-Out («первым пришел, последним уше
 
 `ArrayList`:
 
-+ доступ к произвольному элементу по индексу за время _O(1)_;
-+ доступ к элементам по значению за линейное время _O(N)_;
-+ вставка в конец в среднем производится за время _O(1)_;
++ доступ к произвольному элементу по индексу за _константное_ время _O(1)_;
++ доступ к элементам по значению за _линейное_ время _O(N)_;
++ вставка в конец в среднем производится за _константное_ время _O(1)_;
 + удаление произвольного элемента из списка занимает значительное время т.к. при этом все элементы находящиеся «правее» смещаются на одну ячейку влево (реальный размер массива (capacity) не изменяется);
 + вставка элемента в произвольное место списка занимает значительное время т.к. при этом все элементы находящиеся «правее» смещаются на одну ячейку вправо;
 + минимум накладных расходов при хранении.
 
 `LinkedList`:
 
-+ на получение элемента по индексу или значению потребуется линейное время _O(N)_;
-+ на добавление и удаление в начало или конец списка потребуется _O(1)_;
-+ вставка или удаление в/из произвольного место _O(N)_;
++ на получение элемента по индексу или значению потребуется _линейное_ время _O(N)_;
++ на добавление и удаление в начало или конец списка потребуется _константное_ _O(1)_;
++ вставка или удаление в/из произвольного место _константное_ _O(N)_;
 + требует больше памяти для хранения такого же количества элементов, потому что кроме самого элемента хранятся еще указатели на следующий и предыдущий элементы списка.
 
 В целом, `LinkedList` в абсолютных величинах проигрывает `ArrayList` и по потребляемой памяти и по скорости выполнения операций. `LinkedList` предпочтительно применять, когда нужны частые операции вставки/удаления или в случаях, когда необходимо гарантированное время добавления элемента в список.
@@ -608,7 +608,66 @@ PhantomReference при вызове метода `get()` возвращает
 ## Какова оценка временной сложности операций над элементами из `HashMap`? Гарантирует ли `HashMap` указанную сложность выборки элемента?
 В общем случае операции добавления, поиска и удаления элементов занимают константное время. 
 
-Данная сложность не гарантируется, т.к. если хэш-функция распределяет элементы по корзинам равномерно, временная сложность станет не хуже _O(lg(N))_, а в случае, когда хэш-функция постоянно возвращает одно и то же значение `HashMap` превратится в связный список со сложностью О(n) .
+Данная сложность не гарантируется, т.к. если хэш-функция распределяет элементы по корзинам равномерно, временная сложность станет не хуже _Логарифмическое время_ _O(log(N))_, а в случае, когда хэш-функция постоянно возвращает одно и то же значение `HashMap` превратится в связный список со сложностью О(n) . Говорят, что алгоритм выполняется за логарифмическое время, если T(n)=O(log n). Поскольку в компьютерах принята двоичная система счисления, в качестве основания логарифма используется 2 (то есть log2n). Однако при замене основания логарифма logan и logbn отличаются лишь на постоянный множитель logba, который в записи O-большое отбрасывается. Таким образом,  O(log n) является стандартной записью для алгоритмов логарифмического времени независимо от основания логарифма.
+
+Пример кода двоичного поиска:
+```java
+package test2;
+
+import java.util.HashMap;
+import java.util.IdentityHashMap;
+import java.util.Map;
+
+public class Q {
+
+	public static void main(String[] args) {
+
+		Q q = new Q();
+		q.binSearch();
+
+	}
+
+	private void binSearch() {
+
+		int inpArr[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
+
+		Integer result = binSearchF(inpArr, 1, 0, inpArr.length - 1);
+		System.out.println("-----------------------");
+		result = binSearchF(inpArr, 2, 0, inpArr.length - 1);
+
+		System.out.println("Found at position " + result);
+
+	}
+
+	private Integer binSearchF(int inpArr[], int searchValue, int low, int high) {
+
+		Integer index = null;
+		while (low <= high) {
+			System.out.println("New iteration, low = " + low + ", high = " + high);
+
+			int mid = (low + high) / 2;
+			System.out.println("trying mid = " + mid + " inpArr[mid] = " + inpArr[mid]);
+
+			if (inpArr[mid] < searchValue) {
+				low = mid + 1;
+				System.out.println("inpArr[mid] (" + inpArr[mid] + ") < searchValue(" + searchValue + "), mid = " + mid
+						+ ", setting low = " + low);
+			} else if (inpArr[mid] > searchValue) {
+				high = mid - 1;
+				System.out.println("inpArr[mid] (" + inpArr[mid] + ") > searchValue(" + searchValue + "), mid = " + mid
+						+ ", setting high = " + high);
+			} else if (inpArr[mid] == searchValue) {
+				index = mid;
+				System.out.println("found at index " + mid);
+				break;
+			}
+
+		}
+
+		return index;
+	}
+}
+```
 
 [к оглавлению](#java-collections-framework)
 
@@ -684,7 +743,7 @@ __Один__ новый объект статического вложенног
 [к оглавлению](#java-collections-framework)
 
 ## В чем отличия `TreeSet` и `HashSet`?
-`TreeSet` обеспечивает упорядоченно хранение элементов в виде красно-черного дерева. Сложность выполнения основных операций не хуже _O(lg(N))_. 
+`TreeSet` обеспечивает упорядоченно хранение элементов в виде красно-черного дерева. Сложность выполнения основных операций не хуже _O(log(N))_ (_Логарифмическое время_). 
 
 `HashSet` использует для хранения элементов такой же подход, что и `HashMap`, за тем отличием, что в `HashSet` в качестве ключа и значения выступает сам `элемент`, кроме того `HashSet` не поддерживает упорядоченное хранение элементов и обеспечивает временную сложность выполнения операций аналогично `HashMap`.