1、二分查找:主要用于查询元素数量较多的列表,采用二分查找,取中位值,进行大小比较,可以提高效率
1 #二分查找,用于在较大的数据列表中查询某个值,考虑到元素比较多,单纯的遍历会造成内存压力过大,考虑使用二分查找 2 #二分查找的关键在于查询中间值,将需要查找的值与中间值进行比较,然后确定查找方向 3 def binary_search(data_source,find_n): 4 #取中位数 5 mid=int(len(data_source)/2) 6 7 if len(data_source)>=1: 8 if data_source[mid]>find_n: #中位数大于要查找的数,则要查找的数在左半部分,继续调用二分算法进行查找 9 binary_search(data_source[:mid],find_n) 10 elif data_source[mid]<find_n: #中位数小于要查找的数,则要查找的数在右半部分 11 binary_search(data_source[mid:],find_n) 12 else: #中位数等于要查找的数 13 print("找到了:",data_source[mid]) 14 15 else: 16 print("没有找到") 17 18 19 if __name__=="__main__": 20 data=list(range(1,100000)) 21 binary_search(data,88888)
2、生成一个5*5的2维数组,并按顺时针方向旋转90度
1 #算法基础:生成一个4*4的2维数组并将其顺时针旋转90度 2 3 array=[[col for col in range(5)]for row in range(5)] #初始化一个4X4的数组 4 #输出数组,查看数组旋转前其格式 5 for row in array: 6 print(row) 7 ‘‘‘ 分析 8 数组旋转前 9 [0, 1, 2, 3] 10 [0, 1, 2, 3] 11 [0, 1, 2, 3] 12 [0, 1, 2, 3] 13 ‘‘‘ 14 ‘‘‘ 15 数组旋转后,顺时针旋转90度,由上下图对比可知,每次只需将第一行的元素和第一列的元素位置互换 16 即形成部分旋转,以此类推循环,实现最终的旋转 17 [0, 0, 0, 0] 18 [1, 1, 1, 1] 19 [2, 2, 2, 2] 20 [3, 3, 3, 3] 21 ‘‘‘ 22 name="旋转前后分割线" 23 print(name.center(60,"*")) 24 for i,row in enumerate(array): #把行先遍历出来 25 # print(i,row) 26 for index in range(i,len(row)): #获取每一行元素的下标,并且每次循环不断缩小调整的范围 27 temp=array[i][index] #获取 28 array[i][index]=array[index][i] 29 array[index][i]=temp 30 for r in array:print(r) 31 print("------one loop---------")
3、冒泡排序,将一组列表中的元组按从小到大的顺序排列;每次内部循环只移一位元素
1 #冒泡排序,将一组列表中的元组按从小到大的顺序排列;每次内部循环只移一位元素 2 #冒泡排序相对较费时间,本例中加入算法运行耗时的计算 3 import time 4 time1=time.time() 5 data = [10,4,33,21,54,3,8,11,5,22,2,1,17,13,6] 6 print("冒泡排序之前:",data) 7 8 for i in range(len(data)): #外层循环,用于遍历所有的元素 9 for j in range(len(data)-1): #内层循环,用于取值与其之后的元素对比,每次循环只改变一个值的位置 10 if data[j]>data[j+1]: 11 tmp=data[j] 12 data[j]=data[j+1] 13 data[j+1]=tmp 14 print(data) 15 print("冒泡排序之后:",data) 16 time2=time.time(); 17 print(‘花费的时间为:‘,time2-time1)
时间: 2024-10-10 15:36:56