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Python详细解析之二分查找算法

WBOY

发布： 2022-06-28 15:23:46

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本篇文章给大家带来了关于 python的相关知识，其中主要整理了二分查找算法的相关问题，包括了算法描述、算法分析、算法思路等等内容，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。

Python详细解析之二分查找算法

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1. 算法描述

二分法是一种效率比较高的搜索方法

回忆之前做过的猜数字的小游戏，预先给定一个小于100的正整数x，让你猜猜测过程中给予大小判断的提示，问你怎样快速地猜出来?

我们之前做的游戏给定的是10次机会，如果我们学会.二分查找法以后，不管数字是多少，最多只需要7次就能猜到数字。

2. 算法分析

1、必须是有序的序列。

2、对数据量大小有要求。

数据量太小不适合二分查找，与直接遍历相比效率提升不明显。

数据量太大也不适合用二分查找，因为数组需要连续的存储空间，若数据量太大，往往找不到存储如此大规模数据的连续内存空间。.

3. 算法思路

假设有一个有序列表如下:

请问数字11是否在此列表中，如果在它的索引值为多少?

4. 代码实现

纯算法实现

实现代码：

arr_list = [5, 7, 11, 22, 27, 33, 39, 52, 58]# 需要查找的数字seek_number = 11# 保存一共查找了几次count = 0# 列表左侧索引left = 0# 列表右侧索引right = len(arr_list) - 1# 当左侧索引小于等于右侧索引时while left  arr_list[middle]:
        # 左侧索引为中间位置索引+1
        left = middle + 1
    # 如果查找的数字小于中间位置的数字时
    elif seek_number <p>运行结果：</p><p><img src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/067/ab7ca007166584d2196443b3030f239a-4.png" alt="在这里插入图片描述"></p><h2>递归法实现</h2><blockquote><p>在循环中定义了一个变量count，如果第一次循环后count没有变化，就说明输入的是有序序列，这时我们直接return退出循环，这时候的时间复杂度为O(n)</p></blockquote><p>实现代码：</p><pre class="brush:php;toolbar:false">arr_list = [5, 7, 11, 22, 27, 33, 39, 52, 58]def binary_search(seek_number, left, right):
    if left  arr_list[middle]:
            left = middle + 1
        else:
            return middle        # 进行递归调用
        return binary_search(seek_number, left, right)
    # 当左侧索引大于右侧索引时，说明没有找到
    else:
        return -1# 查找的数字seek_number = 11# 列表左侧索引left = 0# 列表右侧索引right = len(arr_list) - 1print("查找的数字：%s，索引为：%s" % (seek_number, binary_search(seek_number, left, right)))

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运行结果：

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