bisect模块用于二分查找,非常方便. Bisect模块提供的函数有: 1.查找 bisect.bisect_left(a,x, lo=0, hi=len(a)) : 查找在有序列表a中插入x的index.lo和hi用于指定列表的区间,默认是使用整个列表. bisect.bisect_right(a,x, lo=0, hi=len(a)) bisect.bisect(a, x,lo=0, hi=len(a)) 返回值:要插在哪里就返回那个位置的序号. 这2个和bisect_left类似,但如果…

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…

python 3.6.5 import bisect bisect_list=dir(bisect)print(bisect_list)bisect_list = ['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'bisect', 'bisect_left', 'bisect_right', 'insort', 'insort_le…

Python 的列表(list)内部实现是一个数组,也就是一个线性表.在列表中查找元素可以使用 list.index() 方法,其时间复杂度为O(n).对于大数据量,则可以用二分查找进行优化.二分查找要求对象必须有序,其基本原理如下: 1.从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束: 2.如果某一特定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中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较. 3.如果在某一步骤数组为空,则代表找不到. 二分查找也成为折半查找,…

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…

(非递归实现) def binary_search(alist, item): first = 0 last = len(alist)-1 while first<=last: midpoint = (first + last)/2 if alist[midpoint] == item: return True elif item < alist[midpoint]: last = midpoint-1 else: first = midpoint+1 return False testlis…

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…

二分查找的条件是必须是排好的数字 """二分查找""" def binary_searhc(arr, target): n = len(arr) left = 0 right = n-1 while left <= right : mid = (left + right)//2 if arr[mid] < target: left = mid + 1 elif arr[mid] > target: right = mid - 1…