python基础--二分查找

# 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] > key:            high = mid - 1        else:            return mid    return None

l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]print(‘key index:‘,sort_search(l,80))

原文地址:https://www.cnblogs.com/jeffrey04118110/p/11801665.html

时间: 2024-10-08 13:54:34

python基础--二分查找的相关文章

python关于二分查找

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,

Python 实现二分查找算法

最近在学习python,由于在面试中,二分查找算法面试率极高,所以使用python做了一个实现. def search1(sequence, number): lower = 0 upper = len(sequence) - 1 while lower <= upper: mid = (lower + upper) // 2 if number > sequence[mid]: lower = mid + 1 elif number < sequence[mid]: upper = m

Python实现二分查找法

二分查找可以解决(预排序数组的查找)问题:只要数组中包含T(即要查找的值),那么通过不断缩小包含T的范围,最终就可以找到它.一开始,范围覆盖整个数组.将数组的中间项与T进行比较,可以排除一半元素,范围缩小一半.就这样反复比较,反复缩小范围,最终就会在数组中找到T,或者确定原以为T所在的范围实际为空.对于包含N个元素的表,整个查找过程大约要经过log(2)N次比较. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- def func(l, n): if n

python实现二分查找及bisect模块的简介

在查找方面,python中有list.index()的方法. <span style="font-size:14px;">>>> a=[2,4,1,9,3] #list可以是无序,也可以是有序 >>> a.index(4) #找到后返回该值在list中的位置 1</span> 这是python中基本的查找方法,虽然简单,但是,如果由于其时间复杂度为O(n),对于大规模的查询恐怕是不足以胜任的.二分查找就是一种替代方法. 二分查

python实现二分查找

二分法查找:在一组有序的数据中进行查找,首先与中间的数先比较,如果查找的数大于中间的数,则要查找的数在前半段,否则在后半段,这样就会排除一半的数据,如此递归进行下去,则会极大的提高查找的速度.下面利用python代码实现二分查找 def binary_search(array,key): low = 0 high = len(array) - 1 while low < high: mid = int((low + high)/2) if key < array[mid]: high = mi

python实现二分查找与冒泡排序

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

java基础 二分查找算法

/*   * 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

算法:二分查找(基础)

二分查找是一个基础的算法,也是面试中常考的一个知识点. 基础二分查找 二分查找就是将查找的键和子数组的中间键做比较,如果被查找的键小于中间键,就在左子数组继续查找:如果大于中间键,就在右子数组中查找,否则中间键就是要找的元素. /** * 二分查找,找到该值在数组中的下标,否则为-1 */ static int binarySerach(int[] array, int key) { int left = 0; // 左边开始位置的下标 int right = array.length - 1;

二分查找总结

最近刷leetcode和lintcode,做到二分查找的部分,发现其实这种类型的题目很有规律,题目大致的分为以下几类: 1.最基础的二分查找题目,在一个有序的数组当中查找某个数,如果找到,则返回这个数在数组中的下标,如果没有找到就返回-1或者是它将会被按顺序插入的位置.这种题目继续进阶一下就是在有序数组中查找元素的上下限.继续做可以求两个区间的交集. 2.旋转数组问题,就是将一个有序数组进行旋转,然后在数组中查找某个值,其中分为数组中有重复元素和没有重复元素两种情况. 3.在杨氏矩阵中利用二分查