python编写函数实现二分法查找,二分查找法Python

　　本文主要介绍python动手案例练习。本文分享的案例主要讲解二分法搜索，需要的朋友可以参考一下。

　　00-1010如果写在前面，问题描述原理分析1。实施步骤2。插图参考代码

　　学习了Python的一些基础知识，相信大家对Python的用法也有了一定的了解。如果你想追求更深层次的东西，那就要认真慢慢学。Python的基础课程更新到今天，基础语法讲完了。本专栏稍后将更新面向对象模块。在面向对象更新之前，会有一集Python系列。主要功能是用Python刷算法题，让你的基础更稳固。更新期间得到了广大小伙伴的喜爱，博主的知识水平也得到了提升。让我们言归正传，解释一下我们今天要学习的二分搜索法方法。

写在前面的话

　　在学习语言的时候，我们做的最多的一件事情就是对数据进行增删查，而除此之外最常做的事情就是查，因为一个软件的主要功能就是向亲爱的用户展示信息，只有少数管理员或者有权限的用户才能对数据进行操作。例如，要在链表和数组中查找内容，我们需要从头开始遍历它们，并逐个进行搜索。当数据量巨大时，这可能是一个令人头疼的问题。今天介绍的二分法搜索(或称半搜索)主要是针对有序序列(即数据要先排序)。然后每次取中间值进行比较，依次减半缩小搜索范围。

问题描述

原理分析

　　1)确定区间的中间位置k，将区间的左右边界l加到数组的两边，R2)将搜索到的值t与数组[k]进行比较。如果相等，则搜索成功返回该位置；否则，确定新的搜索区域并继续二分搜索法。区域确定如下：

　　每次搜索都与中间值进行比较，以确定搜索是否成功，如果不成功，则当前搜索间隔将减半。根据情况，重新定义左右边界和中间索引k的时间复杂度为：O(log2n)。

1.实现步骤

　　图片来自网络

2.图解

　　这里，在编写代码时，对系统内置的搜索关键字in和二分搜索法的运行效果进行了比较。打印结果如下：

　　这说明Python的底层搜索算法还是超级快的。用起来也很方便。

　　在这个实验中，二分搜索法迷失在对列表排序的需要中。

　　对于大数据量的数据，二分搜索法的优势可以体现出来。

　　导入时间，数学，随机

　　# Timer(使用前面谈到函数时提到的函数装饰器)

　　定义时间表(函数):

　　def wapper(*s):

　　start=time.perf_counter()

　　法官=函数(*s)

　　end=time.perf_counter()

　　返回裁判，开始-结束

　　返回wapper

　　#使用内置的查找方法

　　@timeT

　　def serch1(列表，e):

　　在列表中返回e

　　#二分法

　　@ timeT

　　def serch2(列表，e):

　　标志=假

　　列表=已排序(列表)

　　#打印(列表)

　　#左光标

　　lo=0

　　#右光标

　　ma=len(列表)-1

　　#中间位置

　　mid=len(列表)//2

　　#不在列表中

　　if列表[ma]e:

　　返回False

　　if列表[lo]e:

　　返回False

　　#依次缩小左右光标，直到loma

　　而lo=ma:

　　如果列出[mid]e:

　　ma=中间值

　　mid=(lo ma)//2

　　elif列表[mid]e:

　　lo=中间值

　　mid=(lo ma)//2

　　else:

　　#标志位，真表示找到了。

　　标志=真

　　破裂

　　返回标志

　　定义主():

　　#生成10，000个元素的列表

　　numar=[x代表范围内的x(10000)]

　　#打乱列表顺序

　　随机洗牌

　　print(* serch 1(numar，23))

　　print(* serch 2(numar，223))

　　印刷(223 in numarr)

　　#打印(numarr)

　　if __name__==__main__:

　　主()

　　关于Python二分法案例搜索的详细解释，本文到此为止。关于Python二分法搜索的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！

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