将数据存储在不同的数据结构中时，搜索是非常基本的必需条件。最简单的方法是遍历数据结构中的每个元素，并将其与您正在搜索的值进行匹配。这就是所谓的线性搜索。它效率低下，很少使用，但为它创建一个程序给出了我们如何实现一些高级搜索算法的想法。

线性搜索

在这种类型的搜索中，逐个搜索所有值。每个值都会被检查，如果找到匹配项，那么返回该特定值，否则搜索将继续到数据结构的末尾。代码如下：

[Python] 纯文本查看

def linear_search(data, search_for):

"""线性搜索"""

search_at = 0

search_res = False

while search_at < len(data) and search_res is False:

if data[search_at] == search_for:

search_res = True

else:

search_at += 1

return search_res

lis = [5, 10, 7, 35, 12, 26, 41]

print(linear_search(lis, 12))

print(linear_search(lis, 6))

插值搜索

该搜索算法适用于所需值的探测位置。为了使该算法正常工作，数据收集应该以排序形式并平均分布。最初，探针位置是集合中最大项目的位置。如果匹配发生，则返回项目的索引。如果中间项目大于项目，则再次在中间项目右侧的子数组中计算探针位置。否则，该项目将在中间项目左侧的子数组中搜索。这个过程在子数组上继续，直到子数组的大小减小到零。代码如下：

[Python] 纯文本查看

def insert_search(data,x):

"""插值搜索"""

idx0 = 0

idxn = (len(data) - 1)

while idx0 <= idxn and x >= data[idx0] and x <= data[idxn]:

mid = idx0 +int(((float(idxn - idx0)/(data[idxn] - data[idx0])) * (x - data[idx0])))

if data[mid] == x:

return "在下标为"+str(mid) + "的位置找到了" + str(x)

if data[mid] < x:

idx0 = mid + 1

return "没有搜索到" + str(x)

lis = [2, 6, 11, 19, 27, 31, 45, 121]

print(insert_search(lis, 31))

print(insert_search(lis, 3))

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python实现搜索算法的实例代码，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对IIS7站长之家网站的支持！

如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！