线性搜索是一种简单的搜索算法,逐个检查列表中的每个元素,直到找到目标元素或遍历完整个列表。
下面是用Python编写的线性搜索算法示例:
def linear_search(arr, target):
for i in range(len(arr)):
if arr[i] == target:
return i
return -1 # 如果目标元素不在数组中,返回-1
# 测试示例
nums = [11, 22, 25, 34, 64, 90]
target = 34
index = linear_search(nums, target)
if index != -1:
print("目标元素", target, "的索引为", index)
else:
print("目标元素", target, "未找到")
在这个示例中,我们定义了一个函数linear_search,它接受一个列表arr和目标元素target作为输入,并返回目标元素在列表中的索引(如果存在)。
我们使用for循环逐个比较列表中的元素与目标元素,如果找到目标元素,则返回其索引;如果遍历完整个列表仍未找到目标元素,则返回-1。
二分搜索是一种高效的搜索算法,用于在有序列表中查找特定元素的位置。与线性搜索相比,它通过反复将查找范围减半来快速缩小搜索范围。
下面是用Python编写的二分搜索算法示例:
def binary_search(arr, target):
low = 0
high = len(arr) - 1
while low <= high:
mid = (low + high) // 2
if arr[mid] == target:
return mid
elif arr[mid] > target:
high = mid - 1
else:
low = mid + 1
return -1 # 如果目标元素不在数组中,返回-1
# 测试示例
nums = [11, 22, 25, 34, 64, 90]
target = 34
index = binary_search(nums, target)
if index != -1:
print("目标元素", target, "的索引为", index)
else:
print("目标元素", target, "未找到")
在这个示例中,我们定义了一个函数binary_search,它接受一个有序列表arr和目标元素target作为输入,并返回目标元素在列表中的索引(如果存在)。
我们使用low和high两个指针来表示查找范围的起始点和终点,然后通过计算中间元素的索引mid来进行比较。根据比较结果,我们更新low和high的值,并重复执行直到找到目标元素或查找范围为空。
现在让我们通过可视化展示线性搜索和二分搜索算法的执行过程,以加深对算法的理解。
以下是线性搜索的可视化示例:
目标元素: 34
列表: [11, 22, 25, 34, 64, 90]
查找索引: 0 1 2 3 4 5
当前索引: 0,元素: 11,不匹配
当前索引: 1,元素: 22,不匹配
当前索引: 2,元素: 25,不匹配
当前索引: 3,元素: 34,匹配
以下是二分搜索的可视化示例:
目标元素: 34
列表: [11, 22, 25, 34, 64, 90]
查找索引: 0 1 2 3 4 5
查找范围: 0 - 5,中间元素索引: 2,元素: 25
目标元素大于中间元素,更新查找范围为: 3 - 5
查找范围: 3 - 5,中间元素索引: 4,元素: 64
目标元素小于中间元素,更新查找范围为: 3 - 3
查找范围: 3 - 3,中间元素索引: 3,元素: 34
目标元素等于中间元素,找到目标元素,索引为: 3
通过这些可视化示例,你可以更好地理解「线性搜索和二分搜索」算法的执行过程。
这就是第四天的教学内容,关于线性搜索和二分搜索的算法原理、示例代码以及可视化展示。如果你有任何问题,请随时留言。