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什么是列表查找；
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顺序查找(线性查找)；
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二分查找；
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顺序查找与二分查找比较；
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运行时间；
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增速问题
一：什么是查找
二：顺序查找(线性查找)：从列表中查找指定的元素
定义：从列表的第一个元素开始，顺序进行搜索，直到找到元素或搜索到列表最后一个元素为止。
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输入：列表、带查找的元素
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输出：元素下标（未找到元素是一般返回None/-1）
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内置列表查找函数：index()
1 #线性查找的代码实现 2 #enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。 3 #教程：https://www.runoob.com/python3/python3-func-enumerate.html 4 def linear_search(li,var): 5 for index,v enumerate(li): 6 if v == var: 7 return index 8 else: 9 return None 10 复杂度：范围是列表（n）,一个for循环====》O(n) 从头到尾遍历每个元素
三：二分查找定义
又叫折半查找，从有序列表(必须为有序)的初始候选区list[o:n]开始，通过对待查找的值与候选区中间值的比较，可以使候选区减少一半。(仅当列表为有序的时候，二分查找才管用)
举例：从下面列表中查找3元素：
首先我们需要对候选区做一个了解，这样有助于我们更好的理解，
在上面的列表中我们使1所在的位置为left,9所在的位置为right,这样从left-right就是候选区，
候选区中间值(mid) =（left-right）// 2;如果我们需要查找的值(val)大于候选区中间值(mid),则左边的值为：left = mid+1 ,right不变,候选区为：【(mid+1),right】；相反：查找的值(val)小于候选区中间值(mid)，则left不变，右边值为：right = mid - 1,候选区为【left, ( mid -1)】
然后依次进行取值，其中left、mid、right都是指的值的下标；如果最后left>right,则表示该范围没有所需要的值。
代码如下：
1 def Binary_search(li,val): #li传入的列表，val所需要的值 2 '''定义值''' 3 left = 0 4 right = len(li) - 1 5 while left <= right: #候选区有值 6 mid = (right+left) // 2 #候选区中间值 7 if li[mid] == val: 8 return mid 9 elif li[mid] > val: #带查找的值在中间值(mid)的左侧 10 right = mid -1 11 else: #li[mid] < val 带查找的值在中间值(mid)的右侧 12 left = mid + 1 13 else: 14 return None
四：顺序查找与二分查找比较
我们在使用大O表示法讨论运行时间时，log指的都是log2。使用简单查找法查 找元素时，在最糟情况下需要查看每个元素。
因此，如果列表包含8个数字，你最多需要检查8 个数字。而使用二分查找时，最多需要检查log n个元素。如果列表包含8个元素，你最多需要 检查3个元素，因为log 8 = 3（2^3 = 8）。如果列表包含1024个元素，你最多需要检查10个元素， 因为log 1024 = 10（2^10 =1024）。
五：两者运行时间
选择算法的时候我们本能的选择效率最高的，以最大限度的减少运行时间或者占用空间。
如果列表包含100个数字，顺序查找最多需要猜100次，40亿个数字，则最多需要才40亿次；顺序查找最多需要猜测的次数与列表长度相同==》运行时间线性时间。
二分查找的话最多猜7次，40亿最多猜32（log2^32）次===>运行时间表示为对数时间。
六：增速问题 (算法的运行时间以不同的速度增加 )