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  …

data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35] def binary_search(dataset,find_num): if len(dataset) > 1: mid = int(len(dataset) / 2) if dataset[mid] == find_num: # find it print("找到数字", dataset[mid]) elif dataset[m…

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:…

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…

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': {…

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…