说明:大部分代码是在网上找到的,好几个代码思路总结出来的 通常写算法,习惯用C语言写,显得思路清晰.可是假设一旦把思路确定下来,并且又不想打草稿.想高速写下来看看效果,还是python写的比較快.也看个人爱好.实习的时候有个同事对于python的缩进来控制代码块各种喷....他认为还是用大括号合适...怎么说呢,适合自己的才是最好的.我个人的毛病就是,写了几天C,到要转到python的时候,代码中依旧有C的影子..比方大括号问题,比方忘记在while或这for.if.else等后面加":&quo…

二分查找 二分查找又称折半查找 优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好 缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难 折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表. 猜数字游戏 1.生成一个有序列表 2.用户猜测某个数字是否在列表中 代码: #!/usr/bin/env python # -*- conding-utf8 -*- def binary_search(data_source, find_n): mid = int(len(data_source)/2) if mid >= 1:…

1: 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] 从列表中找到某个num的位置 def find(l,aim,start = 0,end = None): end = len(l) if end is None else end mid_index = (end - start)//2 + start if start <= end: if l[mid_index] < aim: r…

二分查找 基本概念 二分查找是一种算法,其输入是一个有序的元素列表.如果要查找的元素包含在列表中,二分查找返回其位置:否则返回null. 使用二分查找时,每次都排除一半的数字 对于包含n个元素的列表,用二分查找最多需要log2n步,而简单查找最多需要n步. 示例: 如果列表包含8个数字,你最多需要检查8个数字. 而使用二分查找时,最多需要检查log n个元素.如果列表包含8个元素,你最多需要检查3个元素,因为log 8 = 3( 23 = 8). 注意:仅当列表是有序的时候,二分查找才管用 数组…

javascript数据结构与算法---检索算法(二分查找法.计算重复次数) /*只需要查找元素是否存在数组,可以先将数组排序,再使用二分查找法*/ function qSort(arr){ if (arr.length == 0) { return []; } var left = [];//存储小于基准值 var right = [];//存储大于基准值 var pivot = arr[0]; for (var i = 1; i < arr.length; i++) { if (arr[i]…

分治算法:二分查找!昨天刚说不写算法了,但是突然想起来没写过分治算法的博客,所以强迫症的我…… STL函数库第五弹——二分函数lower_bound().upper_bound().binary_search() 由于笔者比较懒,所以把分治算法(二分查找篇)和STL第五弹放在一起... Part 1:引入和导语 我们在做题的时候,经常会遇到一些需要分治的问题.(这是真的 今天的主角是——二分查找(开头提到过). 二分查找,是针对于有序排列的数据调用而生的一种数据调用方法. 听上去很高端?我来讲个…

递归函数 1. 递归 (1)什么是递归:在函数中调用自身函数(2)最大递归深度:默认997/998——是Python从内存角度出发做的限制 n = 0 def story(): global n n+= 1 print(n) story() #997/998 story() (3)修改最大深度:最好不要改——递归次数太多,则不适合用递归解决问题 import sys sys.setrecursionlimit(2000) #1997/1998 2. 递归的优点 会让代码变简单 3. 递归的缺点…

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?这里我们可以做一个实验: def foo(n): print(n) n +=…

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,…

一.递归的定义 1.什么是递归:在一个函数里在调用这个函数本身 2.最大递归层数做了一个限制:997,但是也可以自己限制 1 def foo(): 2 print(n) 3 n+=1 4 foo(n) 5 foo(1) 验证997 3.最大层数限制是python默认的,可以做修改,但是不建议你修改.(因为如果用997层递归都没有解决的问题要么是不适合使用递归来解决问题,要么就是你的代码太烂了) 1 import sys 2 sys.setrecursionlimit(10000000)#修改递归…

#!/usr/bin/env python #coding -*- utf:8 -*- #二分查找#时间复杂度O(logn)#一个时间常量O(1)将问题的规模缩小一半,则O(logn) import random def binary_search(arraya, x, N): low = 0 high = N-1 notfound = -1 while low<=high: #这里是//2,写一个/会出错,因为python3中3/2=1.5,3//2=1 middle = (low+high)…

二分查找算法也称折半查找,基本思想就是折半,和平时猜数字游戏一样,比如猜的数字时67,猜测范围是0-100,则会先猜测中间值50,结果小了,所以就会从50-100猜测,中间值为75,结果大了,又从50-75猜测中间值,一直到猜中为止.因此,二分查找有一个限制就是原先数组需要是一个有序数组.代码如下: ##二分查找算法 def binarysearch(a, num): length = len(a) low = 0 high = length - 1 while low <= high: mid…

一. 算法入门 博主在市面上发现了很多,很多有关书算法的书籍,但是真正能够让初学者易懂的算法书籍,只是一点点,以下我讲以 Aditya Bhargava写的一本关于算法的入门书籍,为参考,这本书非常的优秀,浅显易懂,图文并茂!带你走进算法的世界,要知道,作为一名优秀的程序员,不会算法是不行滴. 书籍的地址,可以给博主留言,也可以加我QQ或者微信,欢迎你和我一起来探讨,编程世界的秘密 二. 算法简介 所谓的算法是一组完成任务的指令,这个任务可以是有关数学的,也可以是有关功能的实现, 算法是计算机的…

递归函数与三级菜单 menu = { '北京': { '海淀': { '五道口': { 'soho': {}, '网易': {}, 'google': {} }, '中关村': { '爱奇艺': {}, '汽车之家': {}, 'youku': {}, }, '上地': { '百度': {}, }, }, '昌平': { '沙河': { '老男孩': {}, '北航': {}, }, '天通苑': {}, '回龙观': {}, }, '朝阳': {}, '东城': {}, }, '上海': {…

二分查找法主要是解决「在一堆有序的数中找出指定的数」这类问题,不管这些数是一维数组还是 多维数组,只要有序,就可以用二分查找来优化. 二分查找是一种「分治」思想的算法,大概流程如下: 1.数组中排在中间的数字 A,与要找的数字比较大小 2.因为数组是有序的,所以: a) A 较大则说明要查找的数字应该从前半部分查找 b) A 较小 则说明应该从查找数字的后半部分查找 3.这样不断查找缩小数量级(扔掉一半数据),直到找完数组为止 题目:在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都…

二分查找又称折半查找,只对有序的数组有效. 优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好,占用系统内存较少: 缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难. 因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表.   一.算法思想 首先,将表中间位置记录的值与查找值比较,如果两者相等,则查找成功:否则利用中间位置将表分成前.后两个子表,如果中间位置的值大于查找值,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表. 重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功. 具…

二分查找是一种查询效率非常高的查找算法.又称折半查找. 一.算法思想 有序的序列,每次都是以序列的中间位置的数来与待查找的关键字进行比较,每次缩小一半的查找范围,直到匹配成功. 一个情景:将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功:否则利用中间位置记录将表分成前.后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表.重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功. 二.举例图示 要查找的数…

同样的,二分查找很好理解,不多做解释,要注意二分查找的list必须是排好序的. 这里实现了两种二分查找的算法,一种递归一种非递归,看看代码应该差不多是秒懂.想试验两种算法,改变一下findFunc函数指针(auto findFunc = RecursionBinaryFind; //BinaryFind )即可. 时间复杂度:O(lgn) 空间复杂度:O(1) 除了顺序查找和二分查找,还有一些需要借助某些数据结构才能进行查找的算法,例如:分块查找,二叉排序树查找,哈希查找,B树/B+树/B*树查…

Java 基本排序算法 二分查找法 二分查找也称为折半查找,是指当每次查询时,将数据分为前后两部分,再用中值和待搜索的值进行比较,如果搜索的值大于中值,则使用同样的方式(二分法)向后搜索,反之则向前搜索,直到搜索结束为止. 特别注意: 二分法只适用于有序的数据,也就是说,数据必须是从小到大,或是从大到小排序的. /** * 二分查找法 * 基本思想:假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较, * 如果两者相等,则查找成功,否则利用中间位置记录将表分成前.后两个字表, *…

旋转数组的最小数字 题目:把一个数组最开始的若干元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转.输入一个递增排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素.例如:数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转数组.此时的旋转数组是可以划分为两个排序的子数组.最小值为这两个子数组分界线. 思路:写一个函数minArrary(int*arrary int len),返回值为int.定义三个指针left=mid=0(如果数组是将前面的0个元素放到数组的后面,那么旋转数组即是原数组,最小值即为mi…

一.二分查找 (数组里查找某个元素) /** * 二分查找 (数组里查找某个元素) * $k为要查找的关键字(注:待查找的数组元素为奇数个)$low为查找范围的最小键值,$high为查找范围的最大键值 */ $low = min(array_keys($array)); $high = max(array_keys($array)); function dichotomy_search($array, $low, $high, $k) { if ($low <= $high) { $mid =…

二分查找: 数组必须有序,且不重复. 一般实际工作中,很少有这样的数组,所以应用的很少,但是思想很好. 1 // 二分查找 2 $array = [10,14,23,33,45,56,65,77,89,99,102]; 3 $find = 56; 4 5 function search($array,$find) 6 { 7 $end = count($array)-1; //求出最大的数组个数,并以此为结束 8 $start = 0 ; //以0开始 9 $mid = floor(($end…

冒泡: import random def _sort(_lst): count = 1 while count < len(_lst): for i in range(0, len(_lst)-1): if _lst[i] >= _lst[i+1]: tem = _lst[i+1] _lst[i+1] = _lst[i] _lst[i] = tem count += 1 return _lst if __name__ == "__main__": __lst = [] f…

二分查找: 二分查找也称折半查找(Binary Search),它是一种效率较高的查找方法.但是,折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列 查找过程: 首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功:否则利用中间位置记录将表分成前.后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表.重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功  …

二分查找就是待查找的列表进行分半搜索 如下所示 二分查找普通实现: def erfen(alist, item): start = 0 end = len(alist) - 1 while start <= end: n = int((start + end) / 2) if alist[n] == item: return True elif alist[n] > item: end = n - 1 else: start = n + 1 return False alist = [0, 1…

列表查找(线性查找) 本质就是列表的index() 顺序查找 也叫线性查找,从列表第一个元素开始,顺序进行搜索,知道找到元素或搜索到列表最后一个元素为止. 以下是示例代码: def line_search(li, val): for key, value in enumerate(li): if value == val: return key else: return None 二分法查找(前提必须是一个有序的列表) 通过取中间值,选择候选区,如果中间值大于要查找的值,则证明候选区在左边,更改…

# 二分查找l1 = [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] def two_search(l,aim,start=0,end=None): end = len(l)-1 if end is None else end if end >= start: mid_index = (end -start) // 2 + start if aim > l[mid_index]: return…

二分查找的思路 首先,从有序数组的中间的元素开始搜索,如果该元素正好是目标元素(即要查找的元素),则搜索过程结束,否则进行下一步. 如果目标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区域查找,然后重复第一步的操作. 如果某一步数组为空,则表示找不到目标元素 代码实现 非递归实现 // 非递归算法 function binary_search(arr, key) { let low = 0; let high = arr.length - 1; while(low <= high…

1 实例 这个模块只有几个函数, 一旦决定使用二分搜索时,立马要想到使用这个模块 [python] view plaincopyprint? import bisect L = [1,3,3,6,8,12,15] x = 3 x_insert_point = bisect.bisect_left(L,x) #在L中查找x,x存在时返回x左侧的位置,x不存在返回应该插入的位置..这是3存在于列表中,返回左侧位置1 print x_insert_point x_insert_point = bise…

#!/usr/bin/pythondef binary_search(list, item): low = 0 high = len(list)-1 while low <= high: mid = (low + high)/2 print(mid) guess = list[mid] if guess == item: return mid elif guess > item: high = mid - 1 else: low = mid+1 return Nonemylist = [1,3…