问题描述 在长度为n的数组中,所有的元素都是0到n-1的范围内. 数组中的某些数字是重复的,但不知道有几个重复的数字,也不知道重复了几次,请找出任意重复的数字. 例如,输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3},那么对应的输出为2或3. 解题思路 1.判断输入数组有无元素非法 2.从头扫到尾,只要当前元素值与下标不同,就做一次判断,numbers[i]与numbers[numbers[i]],相等就认为找到了重复元素,返回true,否则就交换两者,继续循环.直到最后还没找到认为没找到重复元

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

(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

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

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

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.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

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

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

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