一、二分法
算法:是高效解决问题的办法
算法之二分法
需求:有一个按照从小到大顺序排列的数字列表
需要从该数字列表中找到我们想要的那个一个数字
如何做更高效???
nums=[-3,4,7,10,13,21,43,77,89]
find_num=10
nums=[-3,4,13,10,-2,7,89]
nums.sort()
print(nums)
方案一:整体遍历效率太低
or num in nums:
if num == find_num:
print(‘find it‘)
break
方案二:二分法
def binary_search(find_num,列表):
mid_val=找列表中间的值
if find_num > mid_val:
接下来的查找应该是在列表的右半部分
? 列表=列表切片右半部分
?
binary_search(find_num,列表)
elif find_num < mid_val:
接下来的查找应该是在列表的左半部分
? 列表=列表切片左半部分
?
binary_search(find_num,列表)
else:
print(‘find it‘)
nums=[-3,4,7,10,13,21,43,77,89]
find_num=8
def binary_search(find_num,l):
print(l)
if len(l) == 0:
print(‘找的值不存在‘)
return
mid_index=len(l) // 2
? if find_num > l[mid_index]:
接下来的查找应该是在列表的右半部分
?
l=l[mid_index+1:]
binary_search(find_num,l)
elif find_num < l[mid_index]:
接下来的查找应该是在列表的左半部分
?
l=l[:mid_index]
binary_search(find_num,l)
else:
print(‘find it‘)
binary_search(find_num,nums)
1、def用于定义有名函数
func=函数的内存地址
def func(x,y):
return x+y
print(func)
2、lamdab用于定义匿名函数
print(lambda x,y:x+y)
3、调用匿名函数
方式一:
res=(lambda x,y:x+y)(1,2)
print(res)
方式二:
func=lambda x,y:x+y
res=func(1,2)
print(res)
4、匿名用于临时调用一次的场景:更多的是将匿名与其他函数配合使用
编程思想/范式
面向过程的编程思想:
核心是"过程"二字,过程即流程,指的是做事的步骤:先什么、再什么、后干什么
基于该思想编写程序就好比在设计一条流水线
优点:复杂的问题流程化、进而简单化
缺点:扩展性非常差
面向过程的编程思想应用场景解析:
1、不是所有的软件都需要频繁更迭:比如编写脚本
2、即便是一个软件需要频繁更迭,也不并不代表这个软件所有的组成部分都需要一起更迭
原文地址:https://www.cnblogs.com/x945669/p/12578595.html
时间: 2024-11-13 09:59:57