# 二分查找 def sort_search(lst,key): """ 二分查找 :param lst: 有序数列 :param key: 要查找的关键值 :return: key在数列中的索引 """ low, high = 0, len(lst)-1 while low < high: mid = (low + high)//2 if lst[mid] < key: low = mid + 1 elif lst[mid] >…

老生常谈的算法了. #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- # Filename: demo.py # 用python实现二分查找 def binarySearch(a, ll, rr, val): while ll <= rr: mid = int((ll + rr) / 2) if a[mid] == val: return mid elif a[mid] > val: rr = mid - 1 else: ll = mid + 1 return…

楔子 如果有这样一个列表,让你从这个列表中找到66的位置,你要怎么做? l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88] 你说,so easy! l.index(66) 我们之所以用index方法可以找到,是因为python帮我们实现了查找方法.如果,index方法不给你用了...你还能找到这个66么? l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,…

二分查找算法也成为折半算法,对数搜索算法,一会中在有序数组中查找特定一个元素的搜索算法.搜索过程是从数组中间元素开始的 如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束:如果查找的数大于中间数,则在数组的前一半查找,否则,在后一半查找.直到找到相应 数据止. 该算法的的复杂度为 O(log n),相比其他算法优势还是比较明显的. 二分查找法的O(log n)让它成为十分高效的算法.不过它的缺陷却也是那么明显的.就在它的限定之上: 必须有序,我们很难保证我们的数组都是有序的.当然可以在构建数组的时候…

目录 一.初始递归 二.递归示例讲解 二分查找算法 一.初始递归 递归函数:在一个函数里在调用这个函数本身. 递归的最大深度:998 正如你们刚刚看到的,递归函数如果不受到外力的阻止会一直执行下去.但是我们之前已经说过关于函数调用的问题,每一次函数调用都会产生一个属于它自己的名称空间,如果一直调用下去,就会造成名称空间占用太多内存的问题,于是python为了杜绝此类现象,强制的将递归层数控制在了997(只要997!你买不了吃亏,买不了上当...). 拿什么来证明这个"998理论"呢?这…

二分查找 为什么使用二分查找: python中的列表,一般取值为遍历这个列表,直到取到你想要的值,但是如果你的列表是一个有着百万元素的列表呢,那样for循环遍历列表就会很慢,可能会循环几十万次,才能找到你需要的对应的值,那样不是很浪费资源嘛,所以为了更加快速的找到对应的值以及节省系统的资源,就有人发明了这种二分算法. 原理: 注意:二分查找必须是一个有序的列表,递增或递减都可以,但必须是一个有序列表. 二分查找也叫折半查找,是一种效率较高的查找方法,首先,假设表中元素是按升序排列,将表中> 间位…

在一个列表当中我们可以进行线性查找也可以进行二分查找,即通过不同的方法找到我们想要的数字,线性查找即按照数字从列表里一个一个从左向右查找,找到之后程序停下.而二分查找的效率往往会比线性查找更高. 一.二分查找的步骤 二分查找的步骤首先是将列表进行升序或者降序排列,否则无法进行数字的比较,也就无法进行二分查找.然后找到一个列表的中间数值(mid),如果列表当中的数字和为基数,则为最中间的那个数.如果为偶数,则为最中间的那两个数的左边那一个,比如说我们有一个列表,[1,2,3,4,5,6],列表当中…

二分查找:在一段数字内,找到中间值,判断要找的值和中间值大小的比较.如果中间值大一些,则在中间值的左侧区域继续按照上述方式查找.如果中间值小一些,则在中间值的右侧区域继续按照上述方式查找.直到找到我们希望的数字. def search_data(data,data_find): # 中间值的索引号的定义:数组长度/2 mid = int(len(data)/2) # 判断从1开始的数字数组内查找 if data[mid] >= 1: # 如果我们要找的值(data_find)比中间值(data[…

二分查找,代码如下: def binarySearch(l, t): low, high = 0, len(l) - 1 while low < high: 'print low, high' mid = (low + high) / 2 if l[mid] > t: high = mid elif l[mid] < t: low = mid + 1 else: return mid return low if l[low] == t else False 冒泡排序代码如下: def b…

一.二分查找 二分查找也称之为折半查找,二分查找要求线性表(存储结构)必须采用顺序存储结构,而且表中元素顺序排列. 二分查找: 1.首先,将表中间位置的元素与被查找元素比较,如果两者相等,查找结束,否则利用中间位置将表分成前.后两个子表. 2.如果中间位置元素<被查找元素,则开始位置 = 中间位置,结束位置 = 表的长度-1 3.如果中间位置元素>被查找元素,则开始位置=0,结束位置=中间位置 l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,…

二分查找法实战 def binary_search(datasets, find_in): mid = int(len(datasets)/2) if(mid>0): if(find_in>datasets[mid]): binary_search(datasets[mid:],find_in) elif(find_in<datasets[mid]): binary_search(datasets[:mid],find_in) elif(find_in==datasets[mid]):…

/*   * 折半查找法:   * 思路:   * 定义三个变量记录查找范围中最大.最小和中间的索引值,每次都是使用中间索引值与要查找的目标进行对比,如果不符合,那么就不停缩小查找范围   * */  //前提:查找的序列必须是有序的  int[] arr1 = {3,5,7,10,22,45,191};  //定义三个变量记录查找的边界和中间位置,并且初始化  int min = 0;  int max = arr1.length;  int mid = (min + max)/2;  //定…

import random def random_list(n): result = [] ids = list(range(1001,1001+n)) a1 = ["赵","钱","孙","李","周","吴","郑","王","冯","陈","褚","卫",&quo…

l = [1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23,25,27,29,31] def find(l ,aim ,start = 0,end = None): end = len(l) if end is None else end #end的问题解决 mid_index = ( end - start )//2 + start #中间数下标问题的解决 if start <=end: #找不到问题的解决 if l[mid_index]<aim: return find(l ,…

def search(sequence, number, lower=0, upper=None): if upper is None: upper = len(sequence) - 1 if lower == upper: assert number == sequence[upper] return upper else: middle = (lower + upper) // 2 if number > sequence[middle]: return search(sequence,…

Python实现二分查找法(基于顺序表) class List: elem=[] #存储顺序表元素 last=-1 #设置初始为-1 SeqList = List() #创建一个顺序表 print("欢迎来到我的二分查找(停止输入……Y,继续输入……N),回车开始下一次输入") while True: end = input() #python3.0以后没有raw_input if end == "Y": break else: SeqList.elem.appen…

二分查找 二分查找又称折半查找,其输入的必须是有序的元素列表.二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两部分,取a[n/2]与x做比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法中止:如果x<a[n/2],则只要在数组a的左半部分继续搜索x,如果x>a[n/2],则只要在数组a的右半部搜索x #python实现二分查找 def binary_search(list,item): low=0 high=len(list)-1 while(low<=high): mid=int((low+hi…

本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&…

目录: 编码的补充 文件操作 集合 函数的参数 函数的递归 匿名函数与高阶函数 二分查找示例 一.编码的补充: 在python程序中,首行一般为:#-*- coding:utf-8 -*-,就是告诉python解释器使用的字符编码类型来解释以下代码: 查看python默认的字编码命令: >>> import sys >>> sys.getdefaultencoding() 'utf-8' 编码的转码: 不同国家的字符编码进行正常显示,先将机的字符编码转成unicode,…

人理解循环,神理解递归!  一.递归的定义 def story(): s = """ 从前有个山,山里有座庙,庙里老和尚讲故事, 讲的什么呢? """ print(s) story() story() 老和尚讲故事 递归的定义——在一个函数里再调用这个函数本身.这种魔性的使用函数的方式就叫做递归. 递归的最大深度:997 1.python递归最大层数限制 997 2.最大层数限制是python默认的,可以做修改 3.但是我们不建议你修改 n =…

导读 曾几何时学好数据结构与算法是我们从事计算机相关工作的基本前提,然而现在很多程序员从事的工作都是在用高级程序设计语言(如Java)开发业务代码,久而久之,对于数据结构和算法就变得有些陌生了,由于长年累月的码砖的缘故,导致我们都快没有这方面的意识了,虽然这种论断对于一些平时特别注重学习和思考的人来说不太适用,但的确是有这样的一个现象. 而在要出去面试找工作的时候,才发现这些基础都快忘光光了,所以可能就“杯具”了!实际上,对于数据结构和算法相关的知识点的学习,是程序员必须修炼的一门内功,而要掌握…

一.递归函数 江湖上流传这这样一句话叫做:人理解循环,神理解递归.所以你可别小看了递归函数,很多人被拦在大神的门槛外这么多年,就是因为没能领悟递归的真谛. 递归函数:在一个函数里执行再调用这个函数本身.递归的默认最大深度:998 举例,先来一个死循环 def func1(): print(666) while True: func1() 执行输出: 666 ... 递归函数 def func1(): print(666) func1() func1() 执行输出: 666 ... Recursi…

算法基础:二分查找/折半查找 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # 算法基础:二分查找/折半查找 def binarySearch(dataSource, find_n): mid = int(len(dataSource) / 2) if len(dataSource) >= 1: if dataSource[mid] > find_n: print("data in left of [%s]" % (dataSou…

楔子 如果有这样一个列表,让你从这个列表中找到66的位置,你要怎么做? l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88] 你说,so easy! l.index(66)... 我们之所以用index方法可以找到,是因为python帮我们实现了查找方法.如果,index方法不给你用了...你还能找到这个66么? l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,…

约12年年底的时候,接触了python不到半年的样子,入门是直接实现GUI测试case的.今天面试地平线机器人,发现忘得差不多了- -. 当时的问题是这样的 写一个二分查找是实现,我好像不记得二分查找是个啥- -面试官很nice的解释了一遍.当时的写法是这样的. #!/bin/usr/env python inputArr=[1,2,3,4,4,5,5,5,6,6,6,7,77,77] destStr=sys.argv[1] if inputArr.find(destStr) == -1: pr…

#!/usr/bin/env python #coding -*- utf:8 -*- #二分查找#时间复杂度O(logn)#一个时间常量O(1)将问题的规模缩小一半,则O(logn) import random def binary_search(arraya, x, N): low = 0 high = N-1 notfound = -1 while low<=high: #这里是//2,写一个/会出错,因为python3中3/2=1.5,3//2=1 middle = (low+high)…

说明:大部分代码是在网上找到的,好几个代码思路总结出来的 通常写算法,习惯用C语言写,显得思路清晰.可是假设一旦把思路确定下来,并且又不想打草稿.想高速写下来看看效果,还是python写的比較快.也看个人爱好.实习的时候有个同事对于python的缩进来控制代码块各种喷....他认为还是用大括号合适...怎么说呢,适合自己的才是最好的.我个人的毛病就是,写了几天C,到要转到python的时候,代码中依旧有C的影子..比方大括号问题,比方忘记在while或这for.if.else等后面加":&quo…

python 3.6.5 import bisect bisect_list=dir(bisect)print(bisect_list)bisect_list = ['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'bisect', 'bisect_left', 'bisect_right', 'insort', 'insort_le…

一.列表查找:从列表中查找指定元素 输入:列表.待查找元素 输出:元素下标或未查找到元素 二.列表查找方式 顺序查找 : 从列表的第一个元素开始遍历,知道找到为止.时间复杂度O(n) 二分查找 :从有序的列表的候选区L[0:n]开始,通过堆待查找的值与候选区中间值进行比较,每次候选区数减少一半,时间复杂度O(logn) 顺序查找 def linear_search(data_set, value): for i in range(range(data_set)): if data_set[i]…

[本文出自天外归云的博客园] 记性不好(@.@),所以平时根本用不到的东西就算学过如果让我去想也会需要很多时间(*.*)! 二分查找算法 在一个有序数组中查找元素最快的算法,也就是折半查找法,先找一个数组中间位置(binary_index)的元素和目标元素(num)进行比较,如果binary_index位元素小于目标元素就在binary_index位右侧的子数组中继续递归查找,如果binary_index位元素大于目标元素就在binary_index位左侧的子数组中递归查找,如果binary_i…