两种方法实现Python二分查找算法   一. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 arr=[1,3,6,9,10,20,30] def findnumber(l,h,number):     mid=(l+h)//2     if arr[mid]==number:         print("找到了"+str(mid))     elif arr[mid]<number:         l = mid         return…

Python 二分查找算法: 什么是二分查找,二分查找的解释: 二分查找又叫折半查找,二分查找应该属于减值技术的应用,所谓减值法,就是将原问题分成若干个子问题后,利用了规模为n的原问题的解与较小规模(通常是n/2)的子问题的解 之间的关系 二分查找利用了记录关键码有序的特点,其基本思想为:在有序表中,取中间记录作为比较对象,若给定值与中间记录的关键码相等则查找成功:若给定值小与中间记录的关键码 则在中间记录的左半边继续查找:若给定值大于中间记录的关键码,则在中间记录右半边区继续查找.不断重复上述…

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…

搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程.搜索通常的答案是真的或假的,因为该项目是否存在. 搜索的几种常见方法:顺序查找.二分法查找.二叉树查找.哈希查找 线性查找线性查找就是从头找到尾,直到符合条件了就返回.比如在一个 list 中找到一个等于 5 的元素并返回下标: number_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] def linear_search(value, iterable): for index, val in enumerate(iterabl…

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…

二分法是一种快速查找的方法,时间复杂度低,逻辑简单易懂,总的来说就是不断的除以2除以2... 例如需要查找有序数组arr里面的某个关键字key的位置,那么首先确认arr的中位数或者中点center,下面分为三种情况: 假如arr[center]>key,说明key在arr中心左边范围: 假如arr[center]<key,说明key在arr中心右边范围: 假如arr[center]=key,说明key在arr中心. 范围每次缩小一半,写个while的死循环知道找到为止. 二分法查找非常快且非常…

二分查找法:在我的理解中这个查找方法为什么会叫二分呢,我认为是将要查询的一个列表分成了两份,然后在利用某个值来进行比较,在一个不断循环的过程中来找出我们要找的某一个值. 废话不多说,先上代码: def twofenfind(lst, target): left = 0 right = len(lst) - 1 while target in lst: mid = (left + right) // 2 if target > lst[mid]: left = mid + 1 elif targe…

从有序列表的候选区data[0:n]开始,通过对待查找的值与候选区中间值的比较,可以使候选区减少一半   二分查找: 在一段数字内,找到中间值,判断要找的值和中间值大小的比较. 如果中间值大一些,则在中间值的左侧区域继续按照上述方式查找. 如果中间值小一些,则在中间值的右侧区域继续按照上述方式查 找. 直到找到我们希望的数字. import time def cal_time(func): #装饰器 def wrapper(*args, **kwargs): t1 = time.time() r…

今天依旧是学算法,前几天在搞bbs项目,界面也很丑,评论功能好像也有BUG.现在不搞了,得学下算法和数据结构,笔试过不了,连面试的机会都没有…… 今天学了折半查找算法,折半查找是蛮简单的,但是归并排序我就挺懵比,看教材C语言写的归并排序看不懂,后来参考了别人的博客,终于搞懂了. 折半查找 先看下课本对于 折半查找的讲解.注意了,折半查找是对于有序序列而言的.每次折半,则查找区间大约缩小一半.low,high分别为查找区间的第一个下标与最后一个下标.出现low>high时,说明目标关键字在整个有序…

人理解循环,神理解递归!  一.递归的定义 def story(): s = """ 从前有个山,山里有座庙,庙里老和尚讲故事, 讲的什么呢? """ print(s) story() story() 老和尚讲故事 递归的定义——在一个函数里再调用这个函数本身.这种魔性的使用函数的方式就叫做递归. 递归的最大深度:997 1.python递归最大层数限制 997 2.最大层数限制是python默认的,可以做修改 3.但是我们不建议你修改 n =…

二分查找算法也成为折半算法,对数搜索算法,一会中在有序数组中查找特定一个元素的搜索算法.搜索过程是从数组中间元素开始的 如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束:如果查找的数大于中间数,则在数组的前一半查找,否则,在后一半查找.直到找到相应 数据止. 该算法的的复杂度为 O(log n),相比其他算法优势还是比较明显的. 二分查找法的O(log n)让它成为十分高效的算法.不过它的缺陷却也是那么明显的.就在它的限定之上: 必须有序,我们很难保证我们的数组都是有序的.当然可以在构建数组的时候…

常用算法 >>>1. 顺序查找, 也叫线性查找, 它从第一个记录开始, 挨个进行对比, 是最基本的查找技术 javaScript 版顺序查找算法: // 顺序查找(线性查找) 只做找到即返回 // javaScript 版 function search(data,needle) { for(var i=0;i<data.length;i++) { if(data[i] == needle && typeof data[i] == typeof needle) {…

[本文出自天外归云的博客园] 记性不好(@.@),所以平时根本用不到的东西就算学过如果让我去想也会需要很多时间(*.*)! 二分查找算法 在一个有序数组中查找元素最快的算法,也就是折半查找法,先找一个数组中间位置(binary_index)的元素和目标元素(num)进行比较,如果binary_index位元素小于目标元素就在binary_index位右侧的子数组中继续递归查找,如果binary_index位元素大于目标元素就在binary_index位左侧的子数组中递归查找,如果binary_i…

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 +=…

查找算法 -- 简介 查找(Searching)就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素.    查找表(Search Table):由同一类型的数据元素构成的集合    关键字(Key):数据元素中某个数据项的值,又称为键值    主键(Primary Key):可唯一的标识某个数据元素或记录的关键字 查找表按照操作方式可分为: 1.静态查找表(Static Search Table):只做查找操作的查找表.它的主要操作是: ①查询某个“特定的”数据元素是否在表中 …

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,…

目录 一.初始递归 二.递归示例讲解 二分查找算法 一.初始递归 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…

什么是递归函数? 简单来说就是在一个函数中重复的调用自己本身的函数 递归函数在调用的时候会不断的开内存的空间直到程序结束或递归到一个次数时会报错 计算可递归次数: i = 0 def func(): global i print('i = {}'.format(i)) i += 1 return func() func() #.....i = 994 i = 995 RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a…

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…

day10 python       1.冒泡算法         冒泡排序,把列表竖起来看,就像一个个气泡往上去(时间复杂度大) lst = [12,3,3,2424,14,3567,534,324,324,23,4,23,42,4324]   for num in range(len(lst)):     for i in range(len(lst)-1):         if lst[i] > lst[i+1]:             lst[i], lst[i+1] = lst[i…

之前分析了好多排序算法,可难理解了呢!!(泣不成声)这次我要把二分查找总结一下,这个算法不算难度特别大,欢迎大家参考借鉴我不喜欢太官方的定义,太晦涩的语言,让人看了就头晕.我希望加入我自己的理解,能帮助大家更好的理解算法的原理同时也欢迎大家批评指正二分查找: 我们手里有一个长度为n的正序数列,当我们想查找一个数 x是否在这个数列当中的时候 1 取数列正中间的数mid, 如果mid和x相等,则找到结果,查找成功 返回True 如果mid比x大,则x应该在mid的左侧,我们把mid左侧当作一个新的数…

).称为哈希查找. 要做到这种性能,我们要知道元素的可能位置.假设每一个元素就在他应该在的位置上,那么要查找的时候仅仅须要一次比較得到有没有的答案,但以下将会看到.不是这么回事. 到10. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcHl0aG9uMjAxNA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">…

查找算法是用来检索序列数据(群体)中是否存在给定的数据(关键字),常用查找算法有: 线性查找: 线性查找也称为顺序查找,用于在无序数列中查找. 二分查找: 二分查找也称为折半查找,其算法用于有序数列. 插值查找: 插值查找是对二分查找算法的改进. 分块查找: 又称为索引顺序查找,它是线性查找的改进版本. 树表查找: 树表查找又可分二叉查找树.平衡二叉树查找. 哈希查找: 哈希查找可以直接通过关键字查找到所需要数据. 因树表查找.哈希查找的所需篇幅较多,就不在本文讲解.本文将详细介绍除树表.哈希之…

查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类——插值查找.插值查找和斐波那契查找是在二分查找的基础上的优化查找算法.树表查找和哈希查找会在后续的博文中进行详细介绍. 查找定义:根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录). 查找算法分类: 1)静态查找和动态查找: 注:静态或者动态都是针对查找表而言…

preface 常见的算法包括: 递归算法 二分法查找算法 冒泡算法 插入排序 快速排序 二叉树排序 下面就开始挨个挨个的说说原理,然后用Python去实现: 递归算法 一个函数(或者程序)直接或者间接调用自己,每调用一次后返回的值当作下一次执行的输入值,调用要有停止条件的(称为递归出口),不然不停的调用会造成栈溢出的. 递归算法运行效率,我们一般写程序的时候很少使用这样的算法. 算法的详解请看这里百度百科. 算法代码如下: def test(a): while a > 10: #递归终止条件(…

你真的理解Python中MRO算法吗? MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序. Python语言包含了很多优秀的特性,其中多重继承就是其中之一,但是多重继承会引发很多问题,比如二义性,Python中一切皆引用,这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题,但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生二义性,Python中处理这种问题的方法就是MRO. [历史中的MRO] 如果不想了解历史,只想知道现在的MRO可以直接看最后的C3算法,不过C3所解决的问题…

来自:Poll的笔记 - 博客园 链接:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4715035.html 阅读目录 1.顺序查找 2.二分查找 3.插值查找 4.斐波那契查找 5.树表查找 6.分块查找 7.哈希查找 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类--插值查找.插值查找和斐波那契查找是…

近期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西.百度和谷歌都有提供以图搜图的功能,有兴趣可以找一下.当然,不是很深入.深入的话,得运用到深度学习这货.Python深度学习当然不在话下. 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片. 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法.这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash).dHash是我自己命名的,为了和pHash区分.这里两种方法,我都用Python实现了^_^ 哈希感知算法基本原理如下: 1.…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52186307 )选择特征(坐标轴)的方法  (2)以该特征的哪一个为界 (3)达到什么条件算法结束. (1)选择特征的方法 计算当前观测点集合中每个特征的方差,选择方差最大的一个特征,然后画一个垂直于这个特征的超平面将所有观测点分为两个集合. (2)以该特征的哪一个值为界 即垂直选择坐标轴的超平面的具体位置. 第一种是以各个点的方差的中值(median)为界.这样会使建好的树非常地平衡,会均匀地分开…