在Python中使用二分搜索处理分数的问题,可以通过以下步骤实现:
下面是一个示例代码:
def binary_search(scores, target, start):
end = len(scores) - 1
while start <= end:
mid = (start + end) // 2
mid_score = scores[mid]
if target == mid_score:
return mid
elif target < mid_score:
end = mid - 1
else:
start = mid + 1
return -1
scores = [60, 70, 80, 90, 95, 98, 99]
target_score = 95
result = binary_search(scores, target_score, 0)
if result != -1:
print("目标分数在列表中的位置是:", result)
else:
print("目标分数未找到")
这段代码中,我们定义了一个名为binary_search
的函数,它接受分数列表、目标分数和起始索引作为参数。然后,我们定义了start
和end
变量来表示搜索范围的起始和结束索引。在while循环中,我们计算中间索引mid
和对应的中间分数mid_score
。然后,我们将目标分数与中间分数进行比较,并根据比较结果更新搜索范围的起始和结束索引。如果目标分数等于中间分数,则返回中间索引。如果目标分数小于中间分数,则在列表的左半部分进行递归二分搜索。如果目标分数大于中间分数,则在列表的右半部分进行递归二分搜索。如果目标分数不在列表中,则返回-1表示未找到。
这个算法的时间复杂度是O(log n),其中n是分数列表的长度。由于分数列表是有序的,二分搜索算法可以快速定位目标分数的位置。
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