什麼是列表查詢；
順序查詢(線性查詢)；
二分查詢；
順序查詢與二分查詢比較；
執行時間；
增速問題
一：什麼是查詢
二：順序查詢(線性查詢)：從列表中查詢指定的元素
定義：從列表的第乙個元素開始，順序進行搜尋，直到找到元素或搜尋到列表最後乙個元素為止。
#線性查詢的**實現
#enumerate() 函式用於將乙個可遍歷的資料物件(如列表、元組或字串)組合為乙個索引序列，同時列出資料和資料下標，一般用在 for 迴圈當中。
#教程：
deflinear_search
(li,var)
:for index,v enumerate
(li)
:if v == var:
return index
else
:return
none
三：二分查詢定義
又叫折半查詢，從有序列表(必須為有序)的初始候選區list[o:n]開始，通過對待查詢的值與候選區中間值的比較，可以使候選區減少一半。(僅當列表為有序的時候，二分查詢才管用)
舉例：從下面列表中查詢3元素：
首先我們需要對候選區做乙個了解，這樣有助於我們更好的理解，
在上面的列表中我們使1所在的位置為left,9所在的位置為right,這樣從left-right就是候選區，
候選區中間值(mid) =（left-right）// 2;如果我們需要查詢的值(val)大於候選區中間值(mid),則左邊的值為：left = mid+1 ,right不變,候選區為：【(mid+1),right】；相反：查詢的值(val)小於候選區中間值(mid)，則left不變，右邊值為：right = mid - 1,候選區為【left, ( mid -1)】
然後依次進行取值，其中left、mid、right都是指的值的下標；如果最後left>right,則表示該範圍沒有所需要的值。
**如下：
def
binary_search
(li,val)
:#li傳入的列表，val所需要的值
'''定義值'''
left =
0 right =
len(li)-1
while left <= right:
#候選區有值
mid =
(right+left)//2
#候選區中間值
if li[mid]
== val:
return mid
elif li[mid]
> val:
#帶查詢的值在中間值(mid)的左側
right = mid -
1else
:#li[mid] < val 帶查詢的值在中間值(mid)的右側
left = mid +
1else
:return
none
我們在使用大o表示法討論執行時間時，log指的都是log2。使用簡單查詢法查 找元素時，在最糟情況下需要檢視每個元素。
因此，如果列表包含8個數字，你最多需要檢查8 個數字。而使用二分查詢時，最多需要檢查log n個元素。如果列表包含8個元素，你最多需要 檢查3個元素，因為log 8 = 3（2^3 = 8）。如果列表包含1024個元素，你最多需要檢查10個元素， 因為log 1024 = 10（2^10 =1024）。
五：兩者執行時間
選擇演算法的時候我們本能的選擇效率最高的，以最大限度的減少執行時間或者占用空間。
如果列表包含100個數字，順序查詢最多需要猜100次，40億個數字，則最多需要才40億次；順序查詢最多需要猜測的次數與列表長度相同==》執行時間線性時間。
二分查詢的話最多猜7次，40億最多猜32（log2^32）次===>執行時間表示為對數時間。
六：增速問題 (演算法的執行時間以不同的速度增加 )
時間線性時間。
二分查詢的話最多猜7次，40億最多猜32（log2^32）次===>執行時間表示為對數時間。
六：增速問題 (演算法的執行時間以不同的速度增加 )
隨著元素數量的增加，二分查詢需要的額外時間並不多， 而順序查詢需要的額外時間卻很多。因此，隨著列表的增長，二分查詢的速度比順序查詢快得多,但如果是無序列表，使用二分查詢的話需要進行排序，兩者各有優缺點。
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