简介二分查找算法与相关的Python实现示例
更新时间：2015年08月26日 12:12:26 作者：buaa_shang
这篇文章主要介绍了二分查找算法与相关的Python实现示例,Binary Search同时也是算法学习当中最基础的知识,需要的朋友可以参考下
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
相关文章
今天小编就为大家分享一篇在Python中定义一个常量的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2018-11-11
这篇文章主要介绍了Python如何执行系统命令，帮助大家更好的利用python操作系统，感兴趣的朋友可以了解下2020-09-09
HTTPX是Python3的功能齐全的HTTP客户端，它提供同步和异步API，本文主要介绍了python-httpx的具体使用，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2022-01-01
图文详解Python中如何简单地解决Microsoft Visual C++ 14.0报错
有的时候安装python依赖包的时候,报错信息"Microsoft visual c++ 14.0 is required"的解决办法,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python中如何简单地解决Microsoft Visual C++ 14.0报错的相关资料,需要的朋友可以参考下2023-02-02
这篇文章主要介绍了如何使用Python监控屏幕变化并截图,文中通过代码示例给大家讲解的非常详细,并对大家的学习工作有一定的帮助,需要的朋友可以参考下2024-04-04
在本篇文章里小编给大家整理了一篇关于python函数存储在模块的优点及用法相关内容，有兴趣的朋友们可以跟着学习下。2021-10-10
这篇文章主要介绍了Python3.5集合及其常见运算,结合实例形式分析了Python3.5集合的定义、功能、交集、并集、差集等常见操作技巧与相关注意事项,需要的朋友可以参考下2019-05-05
这篇文章主要介绍了Python中的 is 和 == 以及字符串驻留机制详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2019-06-06
这篇文章主要介绍了利用Python的pandas数据处理包将宽表变成窄表，文章通过围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下2022-09-09
大家都知道使用csv文件可以较容易地存储多行且列相同的数据,便于数据的读取与解析,也常用于自动化测试过程中的数据参数化,下面这篇文章主要给大家介绍了关于如何利用Python处理CSV文件的相关资料,需要的朋友可以参考下2022-06-06
最新评论