算法:是高效解决问题的办法
需求:有一个按照从小到大顺序排列的数字列表
需要从该数字列表中找到我们想要的那个一个数字
如何做更高效???
# 如何将一个列表按从小到大的顺序排
nums=[-3,4,13,10,-2,7,89]
nums.sort()
print(nums)
方案一:整体遍历效率太低
nums=[-3,4,7,10,13,21,43,77,89]
find_num=10
for num in nums:
if num == find_num:
print('find it')
break
方案二:二分法
# 算法思想
def binary_search(find_num,列表):
mid_val=找列表中间的值
if find_num > mid_val:
# 接下来的查找应该是在列表的右半部分
列表=列表切片右半部分
binary_search(find_num,列表)
elif find_num < mid_val:
# 接下来的查找应该是在列表的左半部分
列表=列表切片左半部分
binary_search(find_num,列表)
else:
print('find it')
二分法代码实现:
# 递归法:
def binary_search(ls, num, lower=0, high=None):
if high is None:
high = len(ls) - 1
mid = (lower + high) // 2
if mid == 0 and num != ls[0]:
return "不存在"
if mid == len(ls) - 1 and num != ls[-1]:
return "不存在"
if num == ls[mid]:
return mid, ls[mid]
elif num < ls[mid]:
return binary_search(ls, num, lower, mid)
else:
return binary_search(ls, num, mid + 1, high)
nums=[-3,4,7,10,21,43,77,89,123]
print(binary_search(nums,-3))
# 递推法
def binary_search(ls, num):
low = 0
high = len(ls) - 1
while low <= high:
mid = (low + high) // 2
if num == ls[mid]:
return mid, ls[mid]
elif num < ls[mid]:
high = mid - 1
else:
low = mid + 1
return
nums=[-3,4,7,10,21,43,77,89,123]
print(binary_search(nums,125)) # 不存在,返回None
编程思想
面向过程的编程思想:
核心是"过程"二字,过程即流程,指的是做事的步骤:先什么、再什么、后干什么
基于该思想编写程序就好比在设计一条流水线
优点:复杂的问题流程化、进而简单化
缺点:扩展性非常差
面向过程的编程思想应用场景解析:
1、不是所有的软件都需要频繁更迭:比如编写脚本
2、即便是一个软件需要频繁更迭,也不并不代表这个软件所有的组成部分都需要一起更迭