二分查找又称折半查找,只对有序的数组有效. 优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好,占用系统内存较少: 缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难. 因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表.   一.算法思想 首先,将表中间位置记录的值与查找值比较,如果两者相等,则查找成功:否则利用中间位置将表分成前.后两个子表,如果中间位置的值大于查找值,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. 具

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 =

算法说明:取中间位置的值与待查字比较.如果比待查字更大,则去列表的前半部分查找,如果比待查字小,则去列表的后半部分查找,直到找到这个待查字,或者返回没有找到这个待查字.其中给定的列表是从大到小排列的有序表 // 二分查找算法,待查的有序数组.待查的数字 public static int biSearch(int []array,int a) { int lo = 0; // 左边下标 int hi = array.length - 1; int mid; while(lo<=hi) { mid

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 +=

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

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

二分查找又称折半查找,它是一种效率较高的查找方法. 折半查找的算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列,查找过程中采用跳跃式方式查找,即先以有序数列的中点位置为比较对象,如果要找的元素值小 于该中点元素,则将待查序列缩小为左半部分,否则为右半部分.通过一次比较,将查找区间缩小一半. 折半查找是一种高效的查找方法.它可以明显减少比较次数,提高查找效率.但是,折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序. 折半查找法的优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删

折半搜索,也称二分查找算法.二分搜索,是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法. A 搜素过程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: B 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. C 如果在某一步骤数组为空,则代表找不到.这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半. 时间复杂度折半搜索每次把搜索区域减少一半,时间复杂度为. (n代表集合中元素的个数)空间复杂度 /// <summary>

1.二分查找又称折半查找,它是一种效率较高的查找方法. 2.二分查找要求:(1)必须采用顺序存储结构 (2).必须按关键字大小有序排列 3.原理:将数组分为三部分,依次是中值(所谓的中值就是数组中间位置的那个值)前,中值,中值后:将要查找的值和数组的中值进行比较,若小于中值则在中值前 面找,若大于中值则在中值后面找,等于中值时直接返回.然后依次是一个递归过程,将前半部分或者后半部分继续分解为三部分. 4.实现:二分查找的实现用递归和循环两种方式 5.代码: package other; publ

今天看了一下JDK里面的二分法是实现,觉得有点小问题.二分法的实现有多种今天就给大家分享两种.一种是递归方式的,一种是非递归方式的.先来看看一些基础的东西. 1.算法概念. 二分查找算法也称为折半搜索.二分搜索,是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法.请注意这种算法是建立在有序数组基础上的. 2.算法思想. ①搜素过程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

好久没写算法了.只记得递归方法..结果测试下爆栈了. 思路就是取范围的中间点,判断是不是要找的值,是就输出,不是就与范围的两个临界值比较大小,不断更新临界值直到找到为止,给定的集合一定是有序的. 自己写的代码: package com.gh; import java.util.Arrays; /** * 二分查找算法实现 * @author ganhang * */ public class Search { public static void main(String[] args) { se

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

剑指Offer--二分查找算法 前言 本片博文主要讲解查找算法的相关知识.重点介绍二分查找. 二分查找算法是在有序数组中用到的较为频繁的一种查找算法,在未接触二分查找算法时,最通用的一种做法是,对数组进行遍历,跟每个元素进行比较,其时间为O(n).但二分查找算法则更优,因为其查找时间为O(lgn). 在面试的时候二分查找是用的比较多一种查找算法,如何在面试官面前快速准确得的写出代码决定你是否能够被录取.以前一直以为二分查找很简单,所以就没怎么重视,但是真要在面试官面前对着黑板手写出来,还是漏洞百

如下内容段是关于C++二分查找算法演示的内容. #include <cstdio>{ int l = 0, r = n-1; int mid; while (l <= r){ mid = (l + r) >> 1; if (a[mid] == key) return mid; if (a[mid] > key) r = mid - 1; else l = mid + 1; } return -1;}{ int l = 0, r = n-1; while (l <

自学Python之路-Python基础+模块+面向对象自学Python之路-Python网络编程自学Python之路-Python并发编程+数据库+前端自学Python之路-django 自学Python3.6-算法 二分查找算法 ....

C#二分查找算法设计实现 1.介绍 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.(记住了前提要求是顺序存储结构,而且要有序排序,所以说对于一个无序的是没法用二分查找的) 2.查找算法过程 举例就一个int类型数组为例 比如int[] intArray: 假设数组中元素是按升序排列,将数组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

二分查找算法:<维基百科> 在计算机科学中,二分搜索(英语:binary search),也称折半搜索(英语:half-interval search)[1].对数搜索(英语:logarithmic search)[2],是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法.搜索过程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,则搜索过程结束: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.如果在某一步骤数组为空,则代表找不到.

[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

二分查找算法是在有序数组中用到的较为频繁的一种算法. 在未接触二分查找算法时,最通用的一种做法是,对数组进行遍历,跟每个元素进行比较,其时间复杂度为O(n),但二分查找算法则更优,因为其查找时间复杂度为O(log2 n). 比如数组{0,1,2,3,4,5,6,7,8 9},查找元素6,用二分查找的算法执行的话,其顺序为: 1.第一步查找中间元素,即4,由于4<6,则6必然在4之后的数组元素中,那么就在{5,6,7,8,9}中查找, 2.寻找{5,6,7,8,9}的中位数,为7,7>6,则6应

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

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