文章目录 二分查找Binary Search 二分查找Binary Search 终于做出来了，实在太生疏了，就一个=号，要了我的亲命！
碎碎念念 假设我们要在一个升序排序的整型数组中查找某个特定的整数，如果找到了，返回该整数在数组中的索引号，如果没有找到，则返回-1。...我们首先看要找的数和数组中间的数的大小关系，如果相等，那么说明找到了，如果要找的数小于数组中间的数，那么我们再在数组的前半部分继续查找，如果大于，那么我们再在数组的后半部分继续查找，每次查找都将范围缩小一半...，称为二分查找。
假期无聊，在家无网络，就看了看传说中的算法，一个字难 下面都是本人的愚见，如有不对请谅解： 二分查找的前提是有序其次是排除一半，比如1..100之间猜一个数值的大小，从50猜起，去掉一半，大了还是小了...，这样会快很多 接下来是我写的python示例 ?
right += 1 count += 1 return count else: return 0 LeetCode34 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
http://blog.csdn.net/vipygd/article/details/7555759 这么晚，没事干，写个程序练练手，最近在看Python，就拿Python开刀吧；上...oschina看有人写了个二分查找的东西，看了下有问题，所以自己忍不住也拿出来写写；纯练手！！！...[python] view plaincopyprint?...'fileName--BinarySearch.py' src = [] def BinarySearch(low, high, target, *src): '二分查找'
一、概述 1、条件 不是所有数据类型都可以应用二分查找法,他需要满足以下的条件: 是一个有序序列(索引数组),且是已经排好序的序列. 2、查找原理 在一个有序序列中查找一个指定的数,如果首先和这个序列的中间数相比如果相等就找到返回...二、python代码实现 知道了条件和原理后,其他任何一门语言都可实现,以下是python代码的简单实现....参考代码 import math L = [1,56,58,60,66,70,7,98,100,111,49999,99999] count = 0 #定义统计查找次数 #查找是否在列表中 def...%num 查找66是否在列表中 并统计查找次数 print(bin_search(L,66)) 如图: ? 再来查找88时提示没有找到,如图: print(bin_search(L,88)) ?...总结: 通过二分查找法去查找一个数是否在列表中,要查找的数是中间数时,只要一次就能找到,最差的情况就是n/2 =0时,n为序列长度 但最后等于0时要么找到要么没有找到.不管怎么样比冒泡排序效率要高的多
今天说一下二分查找，后面还会有数据结构的相关总结，这样也逼自己好好学一下，理解不好地方，希望大家可以多多指正。...直接的方法是从头开始，一个个比较，如果相等就返回，先拿5和12比， 不相等就继续下一个，12 = 12， 所以返回1，但是如果这个列表很大， 这样查找起来就比较慢，时间复杂度是O（n），而二分查找是一个比较高效的查找方法...二分查找的时间复杂度是O（logn）。 二分查找的一般过程为先找到数组的中间数据，然后对比目标数据和中间数据，如果相等则返回中间数据，如果目标数据大于中间数据，则继续在列表的右边按照相同方法去寻找。...下面是用Python实现二分查找的一个栗子 def binary_search(array, query_value): low, high = 0, len(array) - 1 while...，二分查找也有很多别的实现，有机会再试试。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/84997106 算法描述： 二分查找（Binary Search），也被称为折半查找...，是在一个有序数组中查找特定元素位置的查找算法。...二分查找要求查找序列必须采用顺序存储，且表中元素按关键字有序排列。...首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表...如果不等，则在大于或者小于要搜索元素的那一半执行二分查找。 如果在某一步后要查找的数组为空，则代表找不到。
目录 查找过程 算法要求 比较次数 算法复杂度 ---- 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。...其实这个二分法是左侧的查询方式，当数据在右侧的时候也会与左侧的类似进行查找，依据还是大于号与小于号。...我用的示例是python菜鸟教程的示例，这个示例还是很专业的，希望能给大家带来一定的帮助。...，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。...算法复杂度 二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两部分，取a[n/2]与x做比较，如果x=a[n/2],则找到x,算法中止；如果xa[
介绍 二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。...前提 必须待查找的序列有序 时间复杂度 O(log2n) 原理 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。...3）区域确定过程： 若array[k]>t，由于数组有序，所以array[k,k+1,……,high]>t；故新的区间为array[low, ..., K-1]； 反之，若array[k]<t对应查找区间为.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2020-07-10 # @Author : 流柯 # @desc : 二分查找算法，...python版 def serach(array, t): array.sort() #排序，保证列表是有序的 low = 0 height = len(array) - 1
二分查找模板 def binarySearch(nums, target): left = 0 right = len(nums) - 1 while left <= right...right = mid - 1 return False nums = [1,2,3,4,5,7] res = binarySearch(nums, 7) print(res) 寻找左侧边界的二分查找...return -1 return left nums = [1,1,2,2,2,3] res = binarySearch(nums, 2) print(res) 寻找右侧边界的二分查找...- 1 nums = [1,2,2,2,2,3,3,4] res = binarySearch(nums, -2) print(res) 当数组中存在重复的元素的时候，我们要返回左右边界的时候，当查找到该元素时...：如果要求最小值就是搜索左侧边界的二分，如果要求最大值就用搜索右侧边界的二分。
二分查找的递归与非递归实现 实际上，简单的二分查找并不难写，注意我这里的“简单”二字。下一节，我们会讲到二分查找的变体问题，那才是真正烧脑的。今天，我们来看如何来写最简单的二分查找。...不过，并不是什么情况下都可以用二分查找，它的应用场景是有很大局限性的。那什么情况下适合用二分查找，什么情况下不适合呢？ 首先，二分查找依赖的是顺序表结构，简单点说就是数组。...其次，二分查找针对的是有序数据。 再次，数据量太小不适合二分查找。 最后，数据量太大也不适合二分查找。 解答开篇 二分查找的理论知识你应该已经掌握了。...四种常见的二分查找变形问题 上面介绍的二分查找是最简单的一种，即有序数据集合中不存在重复的数据，我们在其中查找值等于某个给定值的数据。...实际上，求“值等于给定值”的二分查找确实不怎么会被用到，二分查找更适合用在“近似”查找问题，在这类问题上，二分查找的优势更加明显。
折半查找基本要求：待查找数组必须是有序的（以下代码是基于递增有序） /** * 折半查找 * @param a 给定数组 * @param low * @param high...* @param k 需要查找的数字 * @return */ public static int bSearch(int[] a, int low, int high, int k){...high)/2; // 取表中间位置 if(a[mid]==k){ return mid; }else if(a[mid]>k){ // 说明需要在a[low...mid-1] 中查找...， 即左边查找 high = mid-1; } else{ // 说明需要在a[mid+1...high] 中查找， 即右边查找 low = mid +1; } }...{1, 2, 3, 4, 5}; System.out.println(bSearch(a, 0, a.length-1, 5)); } 输出结果： 4 时间复杂度：O(logn) 平均查找长度
可以通过线性查找和二分查找来完成，但是要猜测哪个更快。 ? 为什么？ 如果你最近参加过面试，你就会知道二分查找是面试官的最爱。 您为什么要花时间学习二分查找？C ++编程朋友可能已经告诉过您。...Python很慢。您想确保自己的程序不会比所需的速度慢。 学习Python时，您将学习进行线性查找以检查元素是否在列表中。当您学习编码时很好，但是如果列表中有60.000.000个元素会发生什么呢？...开始学习Python时，您很可能已经使用了一百次列表。...为了检验哪种查找更快，我们可以计算二分查找相对于线性查找的时间。 ?...如果你还不知道二分查找，现在你有了另一个工具来做查找。只要你觉得它有用，就使用它。 我希望我们能在一件事上达成一致。二分查找是相当酷的!
本文记录 python 二分查找库 bisect 用法。 bisect 此模块支持按排序顺序维护列表，而不必在每次插入后对列表进行排序。...查找方法 bisect_left 在 a 中找到 x 的插入点以维持排序顺序。...示例 查找 import bisect a = [[1, 'asdf'], [2, 'asdf'], [4, 'asdf'], [6, 'asdf'], [8, 'asdf'], [45, 'asdf'..., [6, '###'], [6, 'asdf'], [8, 'asdf'], [45, 'asdf'], [67, 'asdf'], [7, 'asdf']] 参考资料 https://docs.python.org.../3/library/bisect.html 文章链接： https://www.zywvvd.com/notes/coding/python/python-bisect/python-bisect
参考链接： Python中的二分搜索binary search 二分查找 二分查找又叫折半查找，二分查找应该属于减治技术的成功应用。...不断重复上述过程，直到查找成功，或所查找的区域无记录，查找失败。 二分查找的时间复杂度是O(log(n))，最坏情况下的时间复杂度是O(n)。 ...下图是二分查找的减治思想： 如果k rmid查找这边 例如： 在有序列表list1中[1, 3, 8, 12, 23, 31, 37, 42, 48, 58]中查找值为...，转2； 3.3 若k=r[mid]，则查找成功，返回记录在表中位置mid； Python实现二分查找算法，代码如下： #!.../usr/bin/python #coding=utf-8 #自定义函数，实现二分查找，并返回查找结果 def binary_search(find, list1) : low = 0 high
} } 当中间值大于目标值时，最大角标移动到中间角标-1位置 当中间值小于目标值时，最小角标移动到中间角标+1位置 中间角标继续二分...keySearch(arr,7));//索引:3 System.out.println("索引:"+helfSearch(arr,7));//索引:3 } /** * 二分查找...keySearch($arr,7);//索引:3 echo "索引:".ArrayDemo::helfSearch($arr,7);//索引:3 } /** * 二分查找
定义mid = (low+high) / 2,即顺序表的中间位置，然后用所查找的值与mid所在位置处的值比较，由于列表有序，若所查找的值比mid小，则只需在表的前半部分查找，否则只需在表的后半部分查找（...若第一次比较就发现两值相等则直接返回当前值所在的位置），以此类推，直至查找到所寻找的值或确定所查找的值不在该列表内为止（即查找失败）。...有序数组中没有重复元素的情况下 #include using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test...我们只需对else语句略作修改 #include using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test...递归方法实现 #include using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test(int arr
目录 二分查找是什么？ 二分查找和普通查找的速度有什么区别？ 如何实现二分查找? ---- 二分查找是什么？ 假设你在玩一个猜数游戏，我会告诉你大了，正确，小了且范围为1~100。...用普通方法（一个一个猜）最多需要猜100次，而二分查找却快得多。那么什么是二分查找呢？ 二分查找是一种算法，输入必须为有序的元素列表。我先猜了50，小了，那么我就排除了一半，这就是二分查找！...接下来可以重复二分查找直到找到正确值。 二分查找和普通查找的速度有什么区别？ 普通查找的速度为n（n为需要执行的操作数） 二分查找的速度为log n 如何实现二分查找?...def binary_search(list,item): low=0 hight=len(list-1)#用于跟踪要查找的部分 while low<=hight:#只要范围没有缩小到只包含一个元素
具体参考 文章 import bisect #查找指定区间中包含的元素个数 A = [1,2,2.5,3,3.5,4,5] lindex = bisect.bisect_left(A,2.5) rindex...breakpoints, score) return grades[i] print([grade(score) for score in [33, 99, 77, 70, 89, 90, 100]]) #二分查找
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