这里要注意的是//向下取整,下次循环时,如果大于查找的数字,start+1. 并且,只能向下取整,如果向上取整. 那么,在比较第一个数时,start = 0 .end = 1.mid = 1.就会进入死循环了. 切记切记. import math a_list = [2, 5, 23, 45, 67, 89, 90, 123, 234, 345, 567, 7890, 12132] guess_no = 67 answer = -1 start, end = 0, len(a_list) whi

Python实现二分查找法(基于顺序表) class List: elem=[] #存储顺序表元素 last=-1 #设置初始为-1 SeqList = List() #创建一个顺序表 print("欢迎来到我的二分查找(停止输入……Y,继续输入……N),回车开始下一次输入") while True: end = input() #python3.0以后没有raw_input if end == "Y": break else: SeqList.elem.appen

[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

——参考自<算法图解> 我们假设需要查找的数组是有序的(从大到小或者从小到大),如果无序,可以在第四行后插入一句 my_list.sort() 完整代码如下 def binary_search(my_list, item): # low和high用于跟踪要在其中查找到的列表的部分 low = 0 high = len(my_list)-1 while low <= high: mid = (low+high)//2 # 地板除,保证mid为整数 guess = my_list[mid]

约12年年底的时候,接触了python不到半年的样子,入门是直接实现GUI测试case的.今天面试地平线机器人,发现忘得差不多了- -. 当时的问题是这样的 写一个二分查找是实现,我好像不记得二分查找是个啥- -面试官很nice的解释了一遍.当时的写法是这样的. #!/bin/usr/env python inputArr=[1,2,3,4,4,5,5,5,6,6,6,7,77,77] destStr=sys.argv[1] if inputArr.find(destStr) == -1: pr

#!/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)

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

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

老生常谈的算法了. #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- # Filename: demo.py # 用python实现二分查找 def binarySearch(a, ll, rr, val): while ll <= rr: mid = int((ll + rr) / 2) if a[mid] == val: return mid elif a[mid] > val: rr = mid - 1 else: ll = mid + 1 return

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

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

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]

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

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

一.今日内容总览 1.内置函数补充 repr() 显示出字符串的官方表示形式 chr() arscii码中的字,转换成位置 ord() arscii码中的位置,转换成字2.递归 自己调用自己 两个口:递归的入口(参数) 和 出口(return) 属性结构的遍历 3.二分法 掐头去尾取中间 查找效率非常高 二.今日内容大纲 1.内置函数(2) 2.递归 3.二分查找 三.今日内容详解 1.内置函数(2) (1)字符串强转list或者tuple,注意这里是迭代强转 print(list("胡辣汤&q

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 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: