最新文章专题视频专题问答1问答10问答100问答1000问答2000关键字专题1关键字专题50关键字专题500关键字专题1500TAG最新视频文章推荐1 推荐3 推荐5 推荐7 推荐9 推荐11 推荐13 推荐15 推荐17 推荐19 推荐21 推荐23 推荐25 推荐27 推荐29 推荐31 推荐33 推荐35 推荐37视频文章20视频文章30视频文章40视频文章50视频文章60 视频文章70视频文章80视频文章90视频文章100视频文章120视频文章140 视频2关键字专题关键字专题tag2tag3文章专题文章专题2文章索引1文章索引2文章索引3文章索引4文章索引5123456789101112131415文章专题3
当前位置: 首页 - 科技 - 知识百科 - 正文

简介二分查找算法与相关的Python实现示例

来源:动视网 责编:小采 时间:2020-11-27 14:34:44
文档

简介二分查找算法与相关的Python实现示例

简介二分查找算法与相关的Python实现示例:二分查找Binary Search的思想: 以有序表表示静态查找表时,查找函数可以用二分查找来实现。 二分查找(Binary Search)的查找过程是:先确定待查记录所在的区间,然后逐步缩小区间直到找到或找不到该记录为止。 1二分查找的时间复杂度是O(log(n)),
推荐度:
导读简介二分查找算法与相关的Python实现示例:二分查找Binary Search的思想: 以有序表表示静态查找表时,查找函数可以用二分查找来实现。 二分查找(Binary Search)的查找过程是:先确定待查记录所在的区间,然后逐步缩小区间直到找到或找不到该记录为止。 1二分查找的时间复杂度是O(log(n)),


二分查找Binary Search的思想:
以有序表表示静态查找表时,查找函数可以用二分查找来实现。
二分查找(Binary Search)的查找过程是:先确定待查记录所在的区间,然后逐步缩小区间直到找到或找不到该记录为止。
1二分查找的时间复杂度是O(log(n)),最坏情况下的时间复杂度是O(n)。
假设 low 指向区间下界,high 指向区间上界,mid 指向区间的中间位置,则 mid = (low + high) / 2;
具体过程:
1.先将关键字与 mid 指向的元素比较,如果相等则返回mid。
2.关键字小于 mid 指向的元素关键字,则在 [ low, mid-1 ]区间中继续进行二分查找。
3.关键字大于mid 指向的元素关键字,则在[ mid +1 , high] 区间中继续进行二分查找。

用Python实现二分查找示例:

>>> def find(self, num):
 l = len(self)
 first = 0
 end = l - 1
 mid = 0
 if l == 0:
 self.insert(0,num)
 return False
 while first < end:
 mid = (first + end)/2
 if num > self[mid]:
 first = mid + 1
 elif num < self[mid]:
 end = mid - 1
 else:
 break
 if first == end:
 if self[first] > num:
 self.insert(first, num)
 return False
 elif self[first] < num:
 self.insert(first + 1, num)
 return False
 else:
 return True
 elif first > end:
 self.insert(first, num)
 return False
 else:
 return True

>>> list_d = ['a','b','c','d','e','f','d','t']
>>> value_d = 't'
>>> aa=find(list_d,value_d)
>>> aa
True
>>> value_d='ha'
>>> aa=find(list_d,value_d)
>>> aa
False

文档

简介二分查找算法与相关的Python实现示例

简介二分查找算法与相关的Python实现示例:二分查找Binary Search的思想: 以有序表表示静态查找表时,查找函数可以用二分查找来实现。 二分查找(Binary Search)的查找过程是:先确定待查记录所在的区间,然后逐步缩小区间直到找到或找不到该记录为止。 1二分查找的时间复杂度是O(log(n)),
推荐度:
  • 热门焦点

最新推荐

猜你喜欢

热门推荐

专题
Top