一、演算法什麼是演算法？演算法是高效解決問題的辦法。
演算法之二分法針對遞迴的例項
需求：有乙個按照從小到大順序排列的數字列表，查詢某乙個數字
#定義乙個無序的列表
nums = [3,4,5,67,8,9,124,1541,56,23637,7,37,321,21,61,515,1]
nums.sort()
#給列表排序
(nums)
#執行結果：[1, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 21, 37, 56, 61, 67, 124, 321, 515, 1541, 23637]
#nums = [-2,3,4,6,13,23,56,74,251,562,7437]
#find_num = 13
#方案一：整體遍歷效率太低
#for num in nums:
#if num == find_num:
#print("find it")
#break
#for迴圈的弊端：效率低，得看運氣。
#使用二分法：從中間開始找，偽**
#def binary_search(find_num,列表):
#mid_val=找列表中間的值
#if find_num > mid_val:
## 應該在列表的右半部分查詢
## （1）新列表 = 列表切片右半部分
## （2）重複本身的**（列表）
#elif find_num < mid_val:
## 應該在列表的左半部分
## （3）新列表 = 列表切片左半部分
## （4）重複本身的**（列表）
#else: # find_num= mid_val
## 找到了
#print('find it')
#使用二分法具體實現需求
#nums = [-2,3,4,6,13,23,56,74,251,562,7437]
#find_num = 13
#def binary_search(find_num,l):
#mid_index = len(l) // 2 # 獲取列表中間值的索引
## mid_val=找列表中間的值
#mid_val = l[mid_index]
#if find_num > mid_val:
## 應該在列表的右半部分查詢
## （1）新列表 = 列表切片右半部分
#l = l[mid_index + 1:] # 列表切片，從中間索引加1處到列表最後。
## （2）重複本身的**（列表）
#binary_search(find_num,l)
#elif find_num < mid_val:
## 應該在列表的左半部分
## （3）新列表 = 列表切片左半部分
#l = l[:mid_index] # 列表切片，從列表頭到中間索引處。
## （4）重複本身的**（列表）
#binary_search(find_num,l)
#else: # find_num= mid_val
## 找到了
#print('find it')
#binary_search(find_num,nums)
#使用互動式程式獲取乙個列表的索引值
#>>> nums = [1,2,3,4,5] # 定義乙個含有奇數個的列表
#>>> len(nums) // 2 # 獲取這個列表的中間索引值
#2 # 這個列表的中間索引值是2
#>>> nums = [1,2,3,4,5,6] #定義乙個含有偶數個的列表
#>>> len(nums) // 2 # 獲取這個列表的中間索引值
#3 # 這個列表的中間索引值是3
#優化：二分法+遞迴解決需求
nums = [-2,3,4,6,13,23,56,74,251,562,7437]
find_num = 15
defbinary_search(find_num,l):
#檢視呼叫列表的次數
(l)
#針對列表索引值超出範圍：indexerror: list index out of range
if len(l) ==0:
print("
找的值不存在！！")
return
mid_index = len(l) // 2 #
獲取列表中間值的索引
if find_num >l[mid_index]:
l = l[mid_index + 1:] #
列表切片，從中間索引加1處到列表最後。
binary_search(find_num,l)
elif find_num l = l[:mid_index] #
列表切片，從列表頭到中間索引處。
binary_search(find_num,l)
else
:
print('
find it')
binary_search(find_num,nums)
#第二次優化遞迴實現二分法：加入返回值
nums = [-3,4,7,10,13,21,43,77,89]
#find_num = 3
defbinary_search(find_num,l):
(l)
if len(l) ==0:
print("
該值不存在！！！")
return
false
mid_index = len(l) // 2
if find_num >l[mid_index]:
l = l[mid_index:1]
return
binary_search(find_num,l)
elif find_num l =l[:mid_index]
return
binary_search(find_num,l)
else
:
print('
find it')
return
true
res = binary_search(7,nums)
(res)
"""執行結果;沒有return返回none
[-3, 4, 7, 10, 13, 21, 43, 77, 89]
[-3, 4, 7, 10]
find it
none
"""#
獲取結果的返回值：執行返回值是none？為啥？這要追溯到函式執行時的執行結果，沒有return返回none
"""加入return後執行結果：
[-3, 4, 7, 10, 13, 21, 43, 77, 89]
[-3, 4, 7, 10]
find it
true
"""
演算法之二分法
演算法 是是一種高效解決問題的辦法 需求 有乙個按照從小到大順序排列的數字列表 需要從該數字列表中找到我們想要的那個乙個數字 如何做更高效？nums 3,4,7,10,13,21,43,77,89 find num 10nums 3,4,13,10,2,7 89 nums.sort 首先進行排序 p...
python二分法查詢 python之二分法查詢
二分法查詢主要的作用就是查詢元素 規則.掐頭結尾取中間,必須是有序列 二分法查詢 需要你明白和掌握 lst 1,3,5,7,12,36,68,79 n int input 請輸入乙個數 left 0 right len lst 1 while left right mid left right 2 ...
python二分法查詢 Python 二分法查詢
二分法查詢主要的作用就是查詢元素 lst 1,3,5,7,12,36,68,79 資料集 百萬級資料 num int input 請輸入你要查詢的元素資訊 for el in lst if num el print 存在 break else print 不存在 len lst 0 1 2 3 4 ...