二分查找算法的Python实现 原创

1001-高同学

发表文章数:265

首页 » 数据结构 » 正文

二分

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;其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。首先,假设表中元素是按升序排列,将表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、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,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。
比如在有序列表:1 3 4 6 7 8 10 13 14中查找4,操作过程如下图:
二分查找算法的Python实现            原创
二分查找有两种实现,一种是递归实现,一种是非递归实现。
1、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
testlist = [0, 1, 2, 8, 13, 17, 19, 32, 42,]
print(binary_search(testlist, 3))
print(binary_search(testlist, 13))

2、递归实现

def binary_search(alist, item):
    if len(alist) == 0:
        return False
    else:
        midpoint = len(alist)//2
        if alist[midpoint]==item:
          return True
        else:
          if item<alist[midpoint]:
            return binary_search(alist[:midpoint],item)
          else:
            return binary_search(alist[midpoint+1:],item)

testlist = [0, 1, 2, 8, 13, 17, 19, 32, 42,]
print(binary_search(testlist, 3))
print(binary_search(testlist, 13))

算法分析

  • 时间复杂度 o(longn)

二分答案

二分答案也就是说,将要获得的答案进行二分查找,通常这些答案满足:最大值最小、最小值最大。二分答案有两个条件:单调、有界。下面放几道二分查找的题目(题目来自洛谷,纯粹是为了练习二分思想):
木材加工路标设置跳石头

拜师教育学员文章:作者:1001-高同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《二分查找算法的Python实现 原创》 发布于2020-09-11

分享到:
赞(0) 打赏

评论 抢沙发

评论前必须登录!

  注册



长按图片转发给朋友

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

微信扫一扫打赏

Vieu3.3主题
专业打造轻量级个人企业风格博客主题!专注于前端开发,全站响应式布局自适应模板。

登录

忘记密码 ?

您也可以使用第三方帐号快捷登录

Q Q 登 录
微 博 登 录