python查找算法的实现-二分法
1.算法:(设查找的数组期间为array[low, high])
(1)确定该期间的中间位置K
(2)将查找的值T与array[k]比较。若相等,查找成功返回此位置;否则确定新的查找区域,继续二分查找。区域确定如下:
a.array[k]>T 由数组的有序性可知array[k,k+1,……,high]>T;故新的区间为array[low,……,K-1]
b.array[k]<T 类似上面查找区间为array[k+1,……,high]。每一次查找与中间值比较,可以确定是否查找成功,不成功当前查找区间缩小一半。递归找,即可。
2.python代码:
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def BinarySearch(array,t): low = 0 height = len(array)-1 while low < height: mid = (low+height)/2 if array[mid] < t: low = mid + 1 elif array[mid] > t: height = mid - 1 else: return array[mid] return -1 if __name__ == "__main__": print BinarySearch([1,2,3,34,56,57,78,87],57)
结果:57
3.时间复杂度:O(log2n);
注意:二分查找的前提必须待查找的序列有序。
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 探究高空视频全景AR技术的实现原理
· 理解Rust引用及其生命周期标识(上)
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· 单线程的Redis速度为什么快?
· 展开说说关于C#中ORM框架的用法!
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· AI编程工具终极对决:字节Trae VS Cursor,谁才是开发者新宠?