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

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

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

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

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 =

[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

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

什么是递归函数? 简单来说就是在一个函数中重复的调用自己本身的函数 递归函数在调用的时候会不断的开内存的空间直到程序结束或递归到一个次数时会报错 计算可递归次数: i = 0 def func(): global i print('i = {}'.format(i)) i += 1 return func() func() #.....i = 994 i = 995 RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a

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

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,

摘要: 小程序中的递归运算/二分查找算法/Maximum call stack size exceeded 场景:最近做一个车贷计算器, 其中存在一个公式如下: /**** 总金额 * 月利率 * (1+月利率)^贷款期限 / ( (1+月利率)^贷款期限 — 1) = 月还款额 totalmoney --- 总金额 month_rate --- 月利率 year_rate ---- 月利率*12 --- month_rate*12 limit --- 贷款期限 monthsup --- 月还款

二分查找算法也称折半查找,基本思想就是折半,和平时猜数字游戏一样,比如猜的数字时67,猜测范围是0-100,则会先猜测中间值50,结果小了,所以就会从50-100猜测,中间值为75,结果大了,又从50-75猜测中间值,一直到猜中为止.因此,二分查找有一个限制就是原先数组需要是一个有序数组.代码如下: ##二分查找算法 def binarysearch(a, num): length = len(a) low = 0 high = length - 1 while low <= high: mid

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

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

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