Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie implementiert man einen binären Suchalgorithmus mit Python?

Wie implementiert man einen binären Suchalgorithmus mit Python?

Sep 20, 2023 pm 01:24 PM
python 实现 二分查找

Wie implementiert man einen binären Suchalgorithmus mit Python?

Wie verwende ich Python, um den binären Suchalgorithmus zu implementieren?

Der binäre Suchalgorithmus, auch binärer Suchalgorithmus genannt, ist ein effizienter Suchalgorithmus. Es funktioniert bei geordneten Arrays oder Listen und grenzt die Suche ein, indem der Zielwert mit Elementen in der Mitte des Arrays verglichen wird. Im Folgenden wird die Implementierung des binären Suchalgorithmus in Python vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

  1. Algorithmusidee:
  2. Vergleichen Sie den Zielwert mit dem Element in der Mitte des Arrays.
  3. Wenn gleich, geben Sie die Elementposition zurück.
  4. Wenn der Zielwert größer als das Element in der Mitte ist, fahren Sie mit der Suche fort die rechte Hälfte;
  5. Wenn der Zielwert kleiner ist als das Element in der mittleren Position, suchen Sie in der linken Hälfte weiter.
  6. Reduzieren Sie den Suchbereich kontinuierlich um die Hälfte, bis der Zielwert gefunden wird oder der Suchbereich leer ist.
  7. Code-Implementierung:
    Das Folgende ist ein Codebeispiel mit Python zur Implementierung des binären Suchalgorithmus:
def binary_search(arr, target):
    left = 0
    right = len(arr) - 1
    
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    
    return -1
Nach dem Login kopieren
  1. Verwendungsbeispiel:
    Als nächstes verwenden wir ein geordnetes Array, um den eigentlichen Suchvorgang durchzuführen. Angenommen, es gibt ein Array arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], das in aufsteigender Reihenfolge angeordnet ist, und wir möchten die Position der Zahl 10 ermitteln.
arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
target = 10

result = binary_search(arr, target)

if result != -1:
    print("目标值在数组中的位置是:", result)
else:
    print("数组中不存在目标值。")
Nach dem Login kopieren

Nachdem der obige Code ausgeführt wurde, lautet das Ausgabeergebnis: „Die Position des Zielwerts im Array ist: 9“.

  1. Zusammenfassung:
    Durch die Einleitung dieses Artikels haben wir gelernt, wie man Python zur Implementierung des binären Suchalgorithmus verwendet. Dieser Algorithmus weist eine hohe Effizienz bei der Suche nach Zielwerten in geordneten Arrays oder Listen auf und kann die Suchgeschwindigkeit erheblich verbessern. In praktischen Anwendungen können wir den binären Suchalgorithmus nach Bedarf entsprechend optimieren, um den Anforderungen weiterer Szenarien gerecht zu werden. Gleichzeitig können wir auch rekursive Methoden verwenden, um den binären Suchalgorithmus zu implementieren. Achten Sie jedoch darauf, Stapelüberlaufprobleme zu vermeiden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie implementiert man einen binären Suchalgorithmus mit Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Beste grafische Einstellungen
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. So reparieren Sie Audio, wenn Sie niemanden hören können
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Chat -Befehle und wie man sie benutzt
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

PHP und Python: Code Beispiele und Vergleich PHP und Python: Code Beispiele und Vergleich Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Wie man ein Pytorch -Modell auf CentOS trainiert Wie man ein Pytorch -Modell auf CentOS trainiert Apr 14, 2025 pm 03:03 PM

Effizientes Training von Pytorch -Modellen auf CentOS -Systemen erfordert Schritte, und dieser Artikel bietet detaillierte Anleitungen. 1.. Es wird empfohlen, YUM oder DNF zu verwenden, um Python 3 und Upgrade PIP zu installieren: Sudoyumupdatepython3 (oder sudodnfupdatepython3), PIP3Install-upgradepip. CUDA und CUDNN (GPU -Beschleunigung): Wenn Sie Nvidiagpu verwenden, müssen Sie Cudatool installieren

Wie ist die GPU -Unterstützung für Pytorch bei CentOS? Wie ist die GPU -Unterstützung für Pytorch bei CentOS? Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Detaillierte Erklärung des Docker -Prinzips Detaillierte Erklärung des Docker -Prinzips Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Python gegen JavaScript: Community, Bibliotheken und Ressourcen Python gegen JavaScript: Community, Bibliotheken und Ressourcen Apr 15, 2025 am 12:16 AM

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

So wählen Sie die Pytorch -Version unter CentOS aus So wählen Sie die Pytorch -Version unter CentOS aus Apr 14, 2025 pm 02:51 PM

Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

So installieren Sie Nginx in CentOS So installieren Sie Nginx in CentOS Apr 14, 2025 pm 08:06 PM

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.

So machen Sie Datenvorverarbeitung mit Pytorch auf CentOS So machen Sie Datenvorverarbeitung mit Pytorch auf CentOS Apr 14, 2025 pm 02:15 PM

Effizient verarbeiten Pytorch-Daten zum CentOS-System, die folgenden Schritte sind erforderlich: Abhängigkeit Installation: Aktualisieren Sie zuerst das System und installieren Sie Python3 und PIP: Sudoyumupdate-Judoyuminstallpython3-Tysudoyuminstallpython3-Pip-y, Download und installieren Sie Cudatoolkit und Cudnn-Model von der NVIDIA-offiziellen Website. Konfiguration der virtuellen Umgebung (empfohlen): Verwenden Sie Conda, um eine neue virtuelle Umgebung zu erstellen und zu aktivieren, zum Beispiel: condacreate-n

See all articles