#include<stdio.h> #include<algorithm> using namespace std; //小于x的最大 //大于x的最小 //x的第一个 //x的第二个 int main() { ]= {,,,,,,,,,}; sort(a,a+); //sort(a,a+10,cmp); int x; while(scanf("%d",&x)!=EOF) { ,high=,mid; ;i<;i++) printf("%d

查找功能是数据处理的一个基本功能.数据查找并不复杂,但是如何实现数据又快又好地查找呢?前人在实践中积累的一些方法,值得我们好好学些一下.我们假定查找的数据唯一存在,数组中没有重复的数据存在. (1)顺序查找(普通的数据查找)           设想有一个1M的数据,我们如何在里面找到我们想要的那个数据.此时数据本身没有特征,所以我们需要的那个数据可能出现在数组的各个位置,可能在数据的开头位置,也可能在数据的结束位置.这种性质要求我们必须对数据进行遍历之后才能获取到对应的数据. int find

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#

--摘要:二分法的介绍已经很多了,但并不直观,因此此文诞生,希望批评指正. 二分查找是在有序数组中查找一个元素的算法,通过比较目标元素与数组中间元素来查找,如果目标值是中间元素则将返回中间元素位置. 如果目标元素较小,则继续查找小于中间元素部分,如果目标元素较大,则继续查找大于中间元素部分.直到查找成功并返回其位置,或查到失败返回. 例在 2,5,7,8,10,15,18,20,22,25,28中查找18,简要图示,下文有更详细分布图例: C语言实现 函数原型: int binary_searc

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

插入排序 思想:将一个记录插入到已排序好的有序表中,从而得到一个新,记录数增1的有序表.即:先将序列的第1个记录看成是一个有序的子序列,然后从第2个记录逐个进行插入,直至整个序列有序为止. 要点:设立哨兵,作为临时存储和判断数组边界之用.  function insertSort($arr){ $count=count($arr); for($i=1;$i<$count;$i++){ $j=$i-1; $temp=$arr[$i]; while($j>=0){ if($arr[$j]>$

1.插入排序 在要排序的一组数中,假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数也是排好顺序的.如此反复循环,直到全部排好顺序. 直接插入排序是稳定的.算法时间复杂度O(n2)--[n的平方] main() { int  a[10],j,i,m; for(j=1;j<10;j++) { m=a[j]; for(i=j-1;i>=0;i--) { if(a[i]<m) break; else a[i+1]=a[i]; } a[

#!/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

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

算法:当数组的数据量很大适宜采用该方法.采用二分法查找时,数据需是有序不重复的,如果是无序的也可通过选择排序.冒泡排序等数组排序方法进行排序之后,就可以使用二分法查找. 基本思想:假设数据是按升序排序的,对于给定值 x,从序列的中间位置开始比较,如果当前位置值等于 x,则查找成功:若 x 小于当前位置值,则在数列的前半段中查找:若 x 大于当前位置值则在数列的后半段中继续查找,直到找到为止,但是如果当前段的索引最大值小于当前段索引最小值,说明查找的值不存在,返回-1,不继续查找. import

1.解一元二次方程 注:求根公式为(-b+根号德尔塔)/2a,(-b-根号德尔塔)/2a Scanner sc=new Scanner(System.in); System.out.println("输入a:"); double a=sc.nextFloat(); System.out.println("输入b:"); double b=sc.nextFloat(); System.out.println("输入c:"); double c=sc

程序要求: 先输入一个数n(0<n<=100),再输入n个无符号数K(0<=K<=65535),找出这n个数的最大值并输出 测试实例保证输入每个数之后,都会以回车结束 代码: ;程序要求:先输入一个数n(0<n<=100),再输入n个无符号数K(0<=K<=65535),找出这n个数的最大值并输出 ;实例保证输入的每个数都以回车结束 STACK SEGMENT STACK 'STACK' STAK DW DUP(?) STACK ENDS DATA SEGM

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

//二分法查数据 var arr=[41,43,45,53,44,95,23]; var b=44; var min=0; var max=arr.length; for(var i=1;i<arr.length;i++){ //外层循环控制排序的次数 for(var j=0;j<arr.length-i;j++){//内层循环控制循环的个数 if(arr[j]<arr[j+1]){ z=arr[j]; arr[j]=arr[j+1]; arr[j+1]=z; } } } // aler

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

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

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

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 =

<?php 1.插入排序 思想: 每次将一个待排序的数据元素插入到前面已经排好序的数列中,使数列依然有序,知道待排序数据元素全部插入完为止. 示例: [初始关键字] [49] 38 65 97 76 13 27 49J=2(38) [38 49] 65 97 76 13 27 49J=3(65) [38 49 65] 97 76 13 27 49J=4(97) [38 49 65 97] 76 13 27 49J=5(76) [38 49 65 76 97] 13 27 49J=6(13) [1

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=

算法:当数据量很大适宜采用该方法.采用二分法查找时,数据需是有序不重复的. 基本思想:假设数据是按升序排序的,对于给定值 x,从序列的中间位置开始比较,如果当前位置值等于 x,则查找成功:若 x 小于当前位置值,则在数列的前半段中查找:若 x 大于当前位置值则在数列的后半段中继续查找,直到找到为止. 假设有一个数组 { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 },现要求采用二分法找出指定的数值并将其在数组的索引返回,如果没有找到则返回 -1.代码如下: public class Dichoto