数据结构&算法(二)_算法基础之前传(递归、时间复杂度、空间复杂度、二分查找)
什么是算法:
间而言之算法(Algorithm):一个计算过程,解决问题的方法
递归的两个特点:
- 调用自身
- 结束条件
递归示例:

def func(x):
if x==:
print("我的小鲤鱼",end='')
else:
print("抱着",end='')
func(x-)
print("的我",end="") func()
递归示例一:我的小鲤鱼
''' 输出长度为 n 的斐波那契数列
'''
#方式一:while 循环
def fibo(num):
a=
b=
i=
while i<=num:
print(a,end=" ")
a,b = b,a+b
i+=
# fibo() #方式二:用递归函数方式
#输出某一项
def fibo2(num):
if num == or num==:
return
elif num>:
return fibo2(num-)+fibo2(num-)
#s输出整个数列
# for i in range(,):
# print(fibo2(i),end=" ") #方式三
def fibo3(a,b,num):
if a > num:
return
print(a,end=" ")
fibo3(b,a+b,num)
fibo3(,,)
递归示例二:斐波那契数列
时间复杂度

空间复杂度
空间复杂度:用来评估算法内存占用大小的一个式子
二分查找
思路:
从有序列表的候选区data[0:n]开始,通过对待查找的值与候选区中间值的比较,可以使候选区减少一半。
二分查找适合有序列表
时间复杂度 O(logn)
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
'''
二分查找适合有序列表
时间复杂度 O(logn)
'''
def bin_search(li,val):
low = 0
high = len(li) -1
while li[low] <= li[high]:
mid = (low+high)//2
if li[mid] == val:
print("search success! the index is:{0}".format(mid))
return None
elif li[mid] < val :
low = mid+1
else:
high = mid -1
else:
print("val is not exist")
return None # 二分查找递归版:
def bin_search_rec(li,val,low,high):
mid = (low+high)//2
while li[low] <= li[high]:
if li[mid] == val:
print("search success! the index is:{0}".format(mid))
return None
elif li[mid] < val:
return bin_search_rec(li, val, mid+1, high)
else:
return bin_search_rec(li, val, low, mid-1)
else:
print("val is not exist")
return None
li = [1,3,6,8,9,11,14,16,22,31,44,56,58]
bin_search_rec(li,23,0,12)
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