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
二分查詢即搜尋過程從陣列的中間元素開始,如果中間元素正好是要查詢的元素,則搜尋過程結束;如果中間元素大於或小於要查詢元素,則在小於或大於中間元素的那一半進行搜尋,而且跟開始一樣從中間元素開始比較. 如果在某一步驟陣列為空,則代表找不到.這種演算法每一次比較都會使搜尋範圍縮小一半.
適用條件:
二分查詢是有條件的,首先是有序的,其次因為二分查詢操作的是下標,所以要求是順序
最優時間複雜度:o(1), 最壞時間複雜度:o(logn)
下面我們假設陣列是公升序的情況下寫二分查詢:
def binary_chop(alist, data):"""非遞迴解決二分查詢
""" n =len(alist)
first = 0
last = n - 1
while first <=last:
mid = (last+first)//
2if alist[mid] >data:
last = mid - 1
elif alist[mid]
first = mid + 1
else
:
return
true
return
false
def binary_chop2(alist, data):
"""遞迴解決二分查詢
""" n =len(alist)
if n < 1
:
return
false
mid = n //
2if alist[mid] >data:
return binary_chop2(alist[0
:mid], data)
elif alist[mid]
return binary_chop2(alist[mid+1
:], data)
else
:
return
true
if __name__ == "
__main__":
lis = [2,4, 5, 12, 14, 23
]
if binary_chop(lis, 12
): print('ok
')else
: print(
'false
')
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,...