# -*- coding: utf-8 -*-def main():
# 二分查詢
a = [1, 3, 9, 34, 56, 78]
b = binary_search_1(56, a, 0, len(a) - 1)
print b
# 順序查詢
# 時間複雜度o(n)
def sequence_search(num, a):
for _index, _value in enumerate(a):
if num == _value:
return _index
# 二分查詢，使用遞迴， 要求列表有序
# 期望時間複雜度為o(log2n)
def binary_search_1(num, a, low, high):
middle = (low + high) // 2
if num > a[middle]:
low = middle + 1
return binary_search_1(num, a, low, high)
elif num == a[middle]:
return middle
else:
high = middle - 1
return binary_search_1(num, a, low, high)
# 二分查詢，使用迴圈， 要求列表有序
def binary_search_2(a, item):
low = 0
high = len(a) - 1
while low <= high:
mid = (low + high) / 2
guess = a[mid]
if guess == item:
return mid
elif guess > item:
high = mid - 1
elif guess < item:
low = mid + 1
return -1
# 插值查詢
# mid=(low+high)/2, 即mid=low+1/2*(high-low)
# mid=low+(key-a[low])/(a[high]-a[low])*(high-low)，
# 基於二分查詢演算法，但是會自適應查詢，如果乙個元素較小不用折半找小的部分而是根據關鍵字位置，讓mid的變化更靠近關鍵字
# 時間複雜度o(log2(log2n))
def insertion_search_1(num, a, low, high):
mid = low + (num - a[low]) / (a[high] - a[low])
if num == a[mid]:
return mid
elif num > a[mid]:
low = mid + 1
return insertion_search_1(num, a, low, high)
elif num < a[mid]:
high = mid - 1
return insertion_search_1(num, a, low, high)
if __name__ == "__main__":
main()
Python實現二分查詢
二分查詢 二分查詢又稱折半查詢，優點是比較次數少，查詢速度快，平均效能好 其缺點是要求待查表為有序表，且插入刪除困難。因此，折半查詢方法適用於不經常變動而查詢頻繁的有序列表。首先，假設表中元素是按公升序排列，將表中間位置記錄的關鍵字與查詢關鍵字比較，如果兩者相等，則查詢成功 否則利用中間位置記錄將表...
Python實現二分查詢
二分查詢 每次能夠排除掉一半的資料，查詢的效率非常高，但是侷限性比較大。必須是有序序列才可以使用二分查詢。1.非遞迴演算法 def binary search lis,nun left 0 right len lis 1 while left right 迴圈條件 mid left right 2 ...
二分查詢 Python實現
二分查詢也稱折半查詢 binary search 它是一種效率較高的查詢方法。但是，折半查詢要求線性表必須採用順序儲存結構，而且表中元素按關鍵字有序排列。首先，假設表中元素是按公升序排列，將表中間位置記錄的關鍵字與查詢關鍵字比較，如果兩者相等，則查詢成功 否則利用中間位置記錄將表分成前 後兩個子表，...