二分查找 二分查找又称折半查找 优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好 缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难 折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表. 猜数字游戏 1.生成一个有序列表 2.用户猜测某个数字是否在列表中 代码: #!/usr/bin/env python # -*- conding-utf8 -*- def binary_search(data_source, find_n): mid = int(len(data_source)/2) if mid >= 1:…

PHP实现文本快速查找 - 二分查找法 起因 先说说事情的起因,最近在分析数据时经常遇到一种场景,代码需要频繁的读某一张数据库的表,比如根据地区ID获取地区名称.根据网站分类ID获取分类名称.根据关键词ID获取关键词等.虽然以上需求都可以在原始建表时,通过冗余数据来解决.但仍有部分业务存的只是关联表的ID,数据分析时需要频繁的查表. 所读的表存在共同的特点 数据几乎不会变更 数据量适中,从一万到100多万,如果全加载到内存也不太合适. 纠结的地方 在做数据分析时,需要十分频繁的读这些表,每秒有可…

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://wintys.blog.51cto.com/425414/94051 Java二分查找实现,欢迎大家提出交流意见. /** *名称:BinarySearch *功能:实现了折半查找(二分查找)的递归和非递归算法. *说明: * 1.要求所查找的数组已有序,并且其中元素已实现Comparable<T>接口,如Integer.String等. * 2.非递归查找使用search()…

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…

查找 本文为查找算法的第一部分内容,包括了基本概念,顺序查找.二分查找和索引查找.关于散列表和B树查找的内容,待有空更新吧. 基本概念 查找(search)又称检索,在计算机上对数据表进行查找,就是根据所给条件查找出满足条件的第一条记录(元素)或全部记录. 若没有找到满足条件的记录,则返回特定值,表明查找失败:若查找到满足条件的 第一条记录,则表明查找成功,通常要求返回该记录的存储位置或记录值本身,以便进行进一步处理:若需要查找到满足条件的所有记录,则可看做在多个区间内连 续查找到满足条件的第一…

顺序查找 适用范围: 没有进行排序的数据序列 缺点: 速度非常慢, 效率为O(N) //实现 template <typename Type> Type *sequenceSearch(Type *begin, Type *end, const Type &searchValue) throw(std::range_error) { if ((begin == end) || (begin == NULL) || (end == NULL)) throw std::range_erro…

递归函数 1. 递归 (1)什么是递归:在函数中调用自身函数(2)最大递归深度:默认997/998——是Python从内存角度出发做的限制 n = 0 def story(): global n n+= 1 print(n) story() #997/998 story() (3)修改最大深度:最好不要改——递归次数太多,则不适合用递归解决问题 import sys sys.setrecursionlimit(2000) #1997/1998 2. 递归的优点 会让代码变简单 3. 递归的缺点…

1.查找技术的分类.如下图: 2.什么是顺序查找呢?(无序表) 顺序查找的原理很简单,就是遍历整个列表,逐个进行记录的关键字与给定值比较,若某个记录的关键字和给定值相等,则查找成功,找到所查的记录.如果直到最后一个记录,其关键字和给定值比较都不等时,则表中没有所查的记录,查找失败. 时间复杂度是O(n) 3.二分查找(前提就是有序表) 二分查找的基本思想是: 在有序表中,取中间记录作为比较对象,若给定值与中间记录的关键字相等,则查找成功:若给定值小于中间记录的关键字,则在中间记录的左半区继续查找…

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?这里我们可以做一个实验: def foo(n): print(n) n +=…

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,…