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…

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…

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…

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…

(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…

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…

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…

代码: 时间复杂度:O(log2n) #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import copy from copy import deepcopy ''' def erfen(x,n,l): for i in range(n): mid = len(l)//2 if (x == l[mid]): print(mid) break elif (x < l[mid]): for i in range(mid,n): l.pop(l[i]) erfen(x, mi…

@source_data:数据集 @binary_num:要查找的数 @mid:中间数的键值 def binary_search(source_data,search_num): #传入数据集计算中间数键值 mid = int(len(source_data)/2) #确认数据集的数据个数大于1 if int(len(source_data)) >1: #判断要找的数与中间数比较,如果中间数大于要找的数,要找的数在中间数左边 if source_data[mid] > search_num:…

一.列表查找:从列表中查找指定元素 输入:列表.待查找元素 输出:元素下标或未查找到元素 二.列表查找方式 顺序查找 : 从列表的第一个元素开始遍历,知道找到为止.时间复杂度O(n) 二分查找 :从有序的列表的候选区L[0:n]开始,通过堆待查找的值与候选区中间值进行比较,每次候选区数减少一半,时间复杂度O(logn) 顺序查找 def linear_search(data_set, value): for i in range(range(data_set)): if data_set[i]…

一.排序思想 二分(折半)查找思想请参见:https://www.cnblogs.com/luomeng/p/10585291.html 二.python实现 def binarySearchDemo(arr, key): """ python二分查找非递归方式 :param arr:待排序列,有序集合 :param key:带查找元素 """ low = 0 high = len(arr) - 1 while low <= high: m…

二分查找实现(Jon Bentley:90%程序员无法正确实现)作者:July出处:结构之法算法之道引言Jon Bentley:90%以上的程序员无法正确无误的写出二分查找代码.也许很多人都早已听说过这句话,但我还是想引用<编程珠玑>上的如下几段文字:“二分查找可以解决(预排序数组的查找)问题:只要数组中包含T(即要查找的值),那么通过不断缩小包含T 的范围,最终就可以找到它.一开始,范围覆盖整个数组.将数组的中间项与T 进行比较,可以排除一半元素,范围缩小一半.就这样反复比较,反复缩小范围,…

二分查找在面试中经常被遇到,这个方法十分优雅 介绍 二分查找可以解决(预排序数组的查找)问题:只要数组中包含T(即要查找的值),那么通过不断缩小包含T的范围,最终就可以找到它.一开始,范围覆盖整个数组.将数组的中间项与T进行比较,可以排除一半元素,范围缩小一半.就这样反复比较,反复缩小范围,最终就会在数组中找到T,或者确定原以为T所在的范围实际为空.对于包含N个元素的表,整个查找过程大约要经过log(2)N次比较.(引自编程珠玑) 趣闻 Jon Bentley:90%以上的程序员无法正确无误的写…

http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=86 找球号(一) 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 在某一国度里流行着一种游戏.游戏规则为:在一堆球中,每个球上都有一个整数编号i(0<=i<=100000000),编号可重复,现在说一个随机整数k(0<=k<=100000100),判断编号为k的球是否在这堆球中(存在为"YES",否则为"NO"…

二分查找实现 非常详细的解释,简单但是细节很重要 https://www.cnblogs.com/kyoner/p/11080078.html 正常实现 Input : [1,2,3,4,5] key : 3 return the index : 2 public int binarySearch(int[] nums, int key) { int l = 0, h = nums.length - 1; while (l <= h) { int m = l + (h - l) / 2; if…

题目描述与背景介绍 背景题目: [674. 最长连续递增序列]https://leetcode-cn.com/problems/longest-continuous-increasing-subsequence/ [300. 最长递增子序列]https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/ 这两个都是DP的经典题目,674比较简单. 代码: class Solution { public int findLength…

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…

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 = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,…

导读 曾几何时学好数据结构与算法是我们从事计算机相关工作的基本前提,然而现在很多程序员从事的工作都是在用高级程序设计语言(如Java)开发业务代码,久而久之,对于数据结构和算法就变得有些陌生了,由于长年累月的码砖的缘故,导致我们都快没有这方面的意识了,虽然这种论断对于一些平时特别注重学习和思考的人来说不太适用,但的确是有这样的一个现象. 而在要出去面试找工作的时候,才发现这些基础都快忘光光了,所以可能就“杯具”了!实际上,对于数据结构和算法相关的知识点的学习,是程序员必须修炼的一门内功,而要掌握…

一.递归函数 江湖上流传这这样一句话叫做:人理解循环,神理解递归.所以你可别小看了递归函数,很多人被拦在大神的门槛外这么多年,就是因为没能领悟递归的真谛. 递归函数:在一个函数里执行再调用这个函数本身.递归的默认最大深度:998 举例,先来一个死循环 def func1(): print(666) while True: func1() 执行输出: 666 ... 递归函数 def func1(): print(666) func1() func1() 执行输出: 666 ... Recursi…

[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…

s12-20160123-day04 *:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin…

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 +=…

本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&…

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…

二分查找 为什么使用二分查找: python中的列表,一般取值为遍历这个列表,直到取到你想要的值,但是如果你的列表是一个有着百万元素的列表呢,那样for循环遍历列表就会很慢,可能会循环几十万次,才能找到你需要的对应的值,那样不是很浪费资源嘛,所以为了更加快速的找到对应的值以及节省系统的资源,就有人发明了这种二分算法. 原理: 注意:二分查找必须是一个有序的列表,递增或递减都可以,但必须是一个有序列表. 二分查找也叫折半查找,是一种效率较高的查找方法,首先,假设表中元素是按升序排列,将表中> 间位…