【正确答案】最简单的方法就是对二维数组进行顺序遍历，然后判断待查找元素是否在数组中，这种方法的时间复杂度为O(M*N)，其中，M，N分别为二维数组的行数和列数。
   虽然上述方法能够解决问题，但这种方法显然没有用到二维数组中数组元素有序的特点，因此，该方法肯定不是最好的方法。
   此时需要转换一种思路进行思考，一般情况下，当数组中元素有序的时候，二分查找是一个很好的方法，对于本题而言，同样适用二分查找，实现思路如下：
   给定数组array (行数：rows，列数：columns，待查找元素：data)，首先，遍历数组右上角的元素(i=0，j=columns-1)，如果array[i][j]==data，则在二维数组中找到了data，直接返回；如果array[i][j]＞data，则说明这一列其他的数字也一定大于data，因此，没有必要在这一列继续查找了，通过j-操作排除这一列。同理，如果array[i][j]＜data，则说明这一行中其他数字也一定比data小，因此，没有必要再遍历这一行了，可以通过i+操作排除这一行。依次类推，直到遍历完数组结束。
   实现代码如下：
   def findWithBinary(array,data):
   if array==None:
   return False
   #从二维数组右上角元素开始遍历
   i=0
   rows=len(array)
   columns=len(array[0])
   j=columns-1
   while i＜rows and j＞=0:
   #在数组中找到data, 返回
   if array[i][j]==data:
   return True
   #当前遍历到数组中的值大于data, data肯定不在这一列中
   elif array[i][j]＞data:
   j-=1
   #当前遍历到数组中的值小于data, data肯定不在这一行中
   else:
   i+=1
   return False
   
   if __name__=="__main__":
   array=[[0,1,2,3,4],
   [10,11,12,13,14],
   [20,21,22,23,24],
   [30,31,32,33,34],
   [40,41,42,43,44]]
   print findWithBinaiy(array,17)
   print findWithBinary(array, 14)
   程序的运行结果为：
   false
   true
   算法性能分析：
   这种方法主要从二维数组的右上角遍历到左下角，因此，算法的时间复杂度为O(M+N)，此外，这种方法没有申请额外的存储空间。

【答案解析】

[考点] 如何在有规律的二维数组中进行高效的数据查找。