二分法,主要应用于有序序列中,原理是每次查找都将原序列折半,逐渐缩小查找范围的一种算法. 需求 要求在一个有序序列中,例如[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99],查找一个数字,如果找到则打印该数字,如果找不到,则输出“not found!” 递归方式 递归,是在函数中自身调

基于Python3 普通二分法查找目标值的index 二分法查找的思路很简单,先确定好列表nums的一头start一尾end,中间值middle根据头尾数值之和用地板除法除以2,即(start + end) // 2.将目标值target与nums[middle]进行比对,这时候有3种结果: nums[middle] > target nums[middle] < target nums[middle] = target 以上3种情况前2种不断循环,直到满足第3种跳出循环. 情况1 说明tar

首先说一下二分法查找的思路.这是面向小白的课程,大佬请让步谢谢 给定一个有序的序列(必须是排好序的)例如[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,20,30,400],然后我们查询一个元素出现的坐标位置,默认是0开始. 比如我们查询20出现的位置. 首先,获取元素的总个数[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,20,30,400] ,13个元素,然后获取元素的首和尾的下标数 0和13 然后二分法查找,又叫折半查找,顾名思义就是一半一半的查找,那么我们就把上面的元素分成二份,如果出现小数则向

这个也是之前写的程序,现在把它贴上来 #!/usr/bin/python import os os.system('clear') def binsearch(seq,x,low,high): mid=(low+high)//2 if x==seq[mid]: print 'i find it' elif low>=high: print "i can't find it" elif x>seq[mid]: binsearch(seq,x,mid+1,high) else:

1.1二分前提是有序,,否则不可以2分,2分查找的时间复杂度是O(log n):排序后二分查找到适当的位置插入数值 lst = [37,99,73,48,47,40,40,25,99,51] def insert_sort(orderlist,i): low = 0 high = len(orderlist) while low < high: mid = (low + high) // 2 print('mid={}'.format(mid)) if i < orderlist[mid]:

import time #引入time库,后续计算时间. inform_m = {} #创建母字典 inform_s = {} #母字典下嵌套的子字典 #给母字典添加键-值 for i in range(1,100001): inform_m.setdefault(str(i),inform_s.fromkeys(['name','sex','age'],'Undefined')) def search(dic = inform_m, content = 'Undefined'): #设置dic

#二分法查找 #方法1 循环+左右边界变动,两者差减半 #方法2 递归+新列表长度减半 #方法3 递归+左右边界变动,两者差减半 #方法1 循环+左右边界变动,两者差减半 def recursion1(n1,li1): #1 简洁 推荐 left = 0 right = len(li1)-1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if n1 < li1[mid]: right = mid -1 elif n1 > li1[mid]:

1,lambda:  匿名函数 2.sorgted()  排序函数 3,filter()   过滤函数 筛选 4,map()  映射函数 5.递归 6.二分法 一. 匿名函数: lambda lambda 表示的是匿名函数,不用def 来声明,一句话就可以声明一个函数. 例如:我们为力了解决一些简单的需求而设计了一句话函数: 但是我们用匿名函数就会相对来说方便一些 匿名函数语法: 函数名= lambda  参数 : 返回值 例: 同上 匿名函数的操作方法 a = 笔试题 def func(x,y

def func(x): #普通函数 return x*x ret1 = func(10) #匿名函数 f = lambda x:x*x # 匿名函数写法: 匿名函数名=lambda 参数:返回值 '''''' ''' sorted()函数 写法:sorted(iterable,key=func,reverse=False) 原理:把iterable中的每一个元素,依次作为参数,传递给自定义函数,返回值是数字-int,然后进行排序(默认升序) 比如:列表中是int,字符串等元素 列表中是字典--

一.递归 1.函数自己调用自己 2.官方说明最大深度1000,但跑不到1000,要看解释器, 实测998 3.使⽤递归来遍历各种树形结构 二.    二分法查找 掐头结尾取中间 ,  必须是有序序列 1. 2. 3. 4.

一.概念 二分查找算法也称折半查找,是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法. 二.算法思想 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: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.这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半. 三.优缺点 二分查找算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,且插入删除困难.因此,二分查找

一 . 递归 自己调用自己, 递归的入口(参数)  和  出口(return),  树形结构的遍历. def func(): print("我是递归") func() func() 树形结构的遍历 import os def func(lujing, n): # "d:/a/" lst = os.listdir(lujing) # 打开文件夹. 列出该文件夹内的所有文件名 for el in lst: # el是文件的名字. b, c # 还原文件路径 path =

二分法查找主要的作用就是查找元素 规则. 掐头结尾取中间, 必须是有序列 # 二分法查找 (需要你明白和掌握) # lst = [1,3,5,7,12,36,68,79] # n = int(input("请输入一个数")) # # left = 0 # right = len(lst) - 1 # # while left <= right: # mid = (left + right)//2 # if n > lst[mid]: # left = mid + 1 # e

承接上一篇:查找:顺序查找与二分法查找,将二分法更多详细的python实现解题写下笔记. 简单方法 ''' 二分法查找在列表中的用户输入值,返回index 三种情况跳出循环体: LR相邻 LR位置重合 RL 算法时间复杂度为O(logn) ''' def bi_search(lis,num): if len(lis) == 0: #判断边界条件 return -1 left, right = 0, len(lis)-1 #列表的起始点和终点 while left <= right: mid =

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import bisect import sys #将一个元素插入到一个有序列表的合适位置 #使用这个模块的函数前先确保操作的列表是已排序的. list=[2,1,3,4,2,4,6,6,62,1] list.sort() new_list=bisect.insort(list,7)#后面的这个参数表示 元素7应该出现在列表的位置, left_list=bisect.insort_left(list,7)#后面的这个

最近开始学习mit的python课程,其中手工实现的一个关于二分法查找的练习代码个人感觉比较有参考价值,贴上来分享交流一下. 主要功能是在1-100中自己猜测一个数值,随后系统产生数值看是否符合猜测,如果不符合选择高于或者低于猜测数值,系统继续产生随机数,最后成功找到猜测值. 实现方法为采用二分法,每次取中值,如果高了则继续取下半部分的中值,如果低了则取上半部分的中值,以此类推,最后找到正确猜测值. from pip.backwardcompat import raw_input print("

python练习:使用二分法查找求近似平方根,使用二分法查找求近似立方根. 重难点:原理为一个数的平方根一定在,0到这个数之间,那么就对这之间的数,进行二分遍历.精确度的使用.通过最高值和最低值确定二分的范围.考虑判断数字的正负情况.while abs(ans**2-x)>=epsilon:这一个判断最关键.求立方根的时候,判断数为负数的时候,情况会有很大不同. print("————————————————————————————") #使用二分法查找求近似平方根 x=0.9#

二分法是一种快速查找的方法,时间复杂度低,逻辑简单易懂,总的来说就是不断的除以2除以2... 例如需要查找有序数组arr里面的某个关键字key的位置,那么首先确认arr的中位数或者中点center,下面分为三种情况: 假如arr[center]>key,说明key在arr中心左边范围: 假如arr[center]<key,说明key在arr中心右边范围: 假如arr[center]=key,说明key在arr中心. 范围每次缩小一半,写个while的死循环知道找到为止. 二分法查找非常快且非常

原文出处:https://blog.csdn.net/yort2016/article/details/68065728 冒泡排序 主要是拿一个数与列表中所有的数进行比对,若比此数大(或者小),就交换位置 #encoding:utf-8 l=[5,3,6,2,1,4,8,7,9] for j in range(len(l)-1): if l[j] > l[j+1]: l[j],l[j+1] = l[j+1],l[j] print(l) 运行上面的代码会发现最大的已经跑到最后一个位置了,那再加一次

1.什么是二分法查找: 1.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元素开始比较. 3.如果在某一步骤数组为空,则代表找不到. 每次都是i减半查找,其时间消耗为O(logn) 最简单的一个循环算法就是: def binary_search_loop(lst,value): low,high=0,len(value)-1 while low<=high: mid=