python实现搜索之二分查找

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。
二分查找

二分查找实现

注意: 二分查找必须是有序的序列

递归实现二分查找

def binary_search(alist, item):if len(alist) == 0:return Falseelse:mid = len(alist)//2if alist[mid]==item:return Trueelse:if item < alist[mid]:return binary_search(alist[:midpoint],item)else:return binary_search(alist[midpoint+1:],item)testlist = [0, 1, 2, 8, 13, 17, 19, 32, 42,]
print(binary_search(testlist, 3))
print(binary_search(testlist, 13))

非递归实现二分查找

def binary_search(alist, item):first = 0last = len(alist)-1while first<=last:mid = (first + last)//2if alist[mid] == item:return Trueelif item < alist[mid]:last = mid-1else:first = mid+1return False
testlist = [0, 1, 2, 8, 13, 17, 19, 32, 42,]
print(binary_search(testlist, 3))
print(binary_search(testlist, 13))

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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