• 数据结构与算法—搜索(二分法)


    搜索

    搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的,因为该项目是否存在。 搜索的几种常见方法:顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找

    二分法查找

    二分查找又称折半查找,优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。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,否则进一步查找后一子表。重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。

    二分法代码实现

    (1)非递归方法

    # import pdb
    # pdb.set_trace()
    def binary_search(alist, item):
        first = 0            # 子序列的头下标
        last = len(alist)-1  # 子序列的尾下标
        while first <=last :
            mid = (first+last)//2  # 子序列下标的中间数
            if alist[mid] == item:
                return True
            elif alist[mid] >item :
                last = mid -1     # mid 已经判过了所以尾部-1
            else:
                first = mid + 1   # mid 已经判过了所以头部+1
        return False
    
    testlist = [0, 1, 2, 8, 13, 17, 19, 32, 42,45]
    print(binary_search(testlist, 3))
    print(binary_search(testlist, 45))
    
    False
    True
    

    (2)递归方法

    def binary_search(alist, item): 
        # 该递归的终止条件
        if len(alist) == 0:
            return False
        else:
            mid = (len(alist)-1)//2    # 取子序列下标的中间数
            if alist[mid] == item:
                return True
            elif alist[mid] < item:
                return binary_search(alist[mid+1:], item)
            else:
                return binary_search(alist[:mid], item)     # 切片右边为开区间,相当于取mid-1
    testlist = [0, 1, 2, 8, 13, 17, 19, 32, 42,45]
    print(binary_search(testlist, 3))
    print(binary_search(testlist, 42))
    
    False
    True
    

    时间复杂度

    • 最优时间复杂度:O(1)
    • 最坏时间复杂度:O(logn)
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/laiyaling/p/13890029.html
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