之前分析了好多排序算法,可难理解了呢!!(泣不成声)这次我要把二分查找总结一下,这个算法不算难度特别大,欢迎大家参考借鉴我不喜欢太官方的定义,太晦涩的语言,让人看了就头晕.我希望加入我自己的理解,能帮助大家更好的理解算法的原理同时也欢迎大家批评指正二分查找: 我们手里有一个长度为n的正序数列,当我们想查找一个数 x是否在这个数列当中的时候 1 取数列正中间的数mid, 如果mid和x相等,则找到结果,查找成功 返回True 如果mid比x大,则x应该在mid的左侧,我们把mid左侧当作一个新的数

今天依旧是学算法,前几天在搞bbs项目,界面也很丑,评论功能好像也有BUG.现在不搞了,得学下算法和数据结构,笔试过不了,连面试的机会都没有…… 今天学了折半查找算法,折半查找是蛮简单的,但是归并排序我就挺懵比,看教材C语言写的归并排序看不懂,后来参考了别人的博客,终于搞懂了. 折半查找 先看下课本对于 折半查找的讲解.注意了,折半查找是对于有序序列而言的.每次折半,则查找区间大约缩小一半.low,high分别为查找区间的第一个下标与最后一个下标.出现low>high时,说明目标关键字在整个有序

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

最近开始学习mit的python课程,其中手工实现的一个关于二分法查找的练习代码个人感觉比较有参考价值,贴上来分享交流一下. 主要功能是在1-100中自己猜测一个数值,随后系统产生数值看是否符合猜测,如果不符合选择高于或者低于猜测数值,系统继续产生随机数,最后成功找到猜测值. 实现方法为采用二分法,每次取中值,如果高了则继续取下半部分的中值,如果低了则取上半部分的中值,以此类推,最后找到正确猜测值. from pip.backwardcompat import raw_input print("

/// <summary> /// 二分法查找 /// </summary> /// <param name="arr"></param> /// <param name="key">要查找的对象</param> public static int BinarySearch(int[] arr,int value) { int low = 0; int high = arr.Length - 1

二分法查找主要的作用就是查找元素 规则. 掐头结尾取中间, 必须是有序列 # 二分法查找 (需要你明白和掌握) # lst = [1,3,5,7,12,36,68,79] # n = int(input("请输入一个数")) # # left = 0 # right = len(lst) - 1 # # while left <= right: # mid = (left + right)//2 # if n > lst[mid]: # left = mid + 1 # e

二分查找图 二叉树: 代码 #!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- #---------------------------------------------------------------------------------------- # to_do : binary find # authors: zuoxingyu # time : 2014-06-07 #--------------------------------------------

算法 假如有一组数为3,12,24,36,55,68,75,88要查给定的值24.可设三个变量front,mid,end分别指向数据的上界,中间和下界,mid=(front+end)/2. 1.开始令front=0(指向3),end=7(指向88),则mid=3(指向36).因为mid>x,故应在前半段中查找. 2.令新的end=mid-1=2,而front=0不变,则新的mid=1.此时x>mid,故确定应在后半段中查找. 3.令新的front=mid+1=2,而end=2不变,则新的mid

一.搜索 1.顺序查找 数据存储在具有线性或顺序关系的结构中时,可顺序访问查找 def sequential_search(ilist, item): pos = 0 while pos < len(ilist): if ilist[pos] == item: return pos else: pos = pos + 1 return -1 2.二分查找 对于有序顺序表可使用二分查找,每次从中间项开始,故每次可以排除剩余项的一半 def binary_search(ilist, item): f

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[

http://www.cnblogs.com/feixuelove1009/p/6148357.html

二分法查找算法:采用二分法查找时,数据需是排好序的.主要思想是:(设查找的数组区间为array[s, e])(1)确定该区间的中间位置m(2)将查找的值T与array[m]比较,若相等,查找成功返回此位置:否则确定新的查找区域,继续二分查找.区域确定如下:这里设array从小到大排列,array[m]>T由数组的有序性可知array[m,……,e]>T;故新的区间为array[s,……,m-1],类似上面查找区间array[s,……,m-1].每一次查找与中间值比较,判断是否查找成功,不成功当

#二分法查找 #方法1 循环+左右边界变动,两者差减半 #方法2 递归+新列表长度减半 #方法3 递归+左右边界变动,两者差减半 #方法1 循环+左右边界变动,两者差减半 def recursion1(n1,li1): #1 简洁 推荐 left = 0 right = len(li1)-1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if n1 < li1[mid]: right = mid -1 elif n1 > li1[mid]:

原文出处: 陶邦仁 binarySearch()方法 二分法查找算法,算法思想:当数据量很大适宜采用该方法.采用二分法查找时,数据需是排好序的. 基本思想:假设数据是按升序排序的,对于给定值x,从序列的中间位置开始比较,如果当前位置值等于x,则查找成功:若x小于当前位置值,则在数列的前半段中查找:若x大于当前位置值则在数列的后半段中继续查找,直到找到为止. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 //针对int类型数组的二分法查找,key为要查找数的下

承接上一篇:查找:顺序查找与二分法查找,将二分法更多详细的python实现解题写下笔记. 简单方法 ''' 二分法查找在列表中的用户输入值,返回index 三种情况跳出循环体: LR相邻 LR位置重合 RL 算法时间复杂度为O(logn) ''' def bi_search(lis,num): if len(lis) == 0: #判断边界条件 return -1 left, right = 0, len(lis)-1 #列表的起始点和终点 while left <= right: mid =

1.什么是二分法查找: 1.从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束: 2.如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较. 3.如果在某一步骤数组为空,则代表找不到. 每次都是i减半查找,其时间消耗为O(logn) 最简单的一个循环算法就是: def binary_search_loop(lst,value): low,high=0,len(value)-1 while low<=high: mid=

二分法是一种快速查找的方法,时间复杂度低,逻辑简单易懂,总的来说就是不断的除以2除以2... 例如需要查找有序数组arr里面的某个关键字key的位置,那么首先确认arr的中位数或者中点center,下面分为三种情况: 假如arr[center]>key,说明key在arr中心左边范围: 假如arr[center]<key,说明key在arr中心右边范围: 假如arr[center]=key,说明key在arr中心. 范围每次缩小一半,写个while的死循环知道找到为止. 二分法查找非常快且非常

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 =

常用算法 >>>1. 顺序查找, 也叫线性查找, 它从第一个记录开始, 挨个进行对比, 是最基本的查找技术 javaScript 版顺序查找算法: // 顺序查找(线性查找) 只做找到即返回 // javaScript 版 function search(data,needle) { for(var i=0;i<data.length;i++) { if(data[i] == needle && typeof data[i] == typeof needle) {