Python二分查找详解
先来看个实例
#!/usr/bin/env python import sys def search2(a,m): low = 0 high = len(a) - 1 while(low <= high): mid = (low + high)/2 midval = a[mid] if midval < m: low = mid + 1 elif midval > m: high = mid - 1 else: print mid return mid print -1 return -1 if __name__ == "__main__": a = [int(i) for i in list(sys.argv[1])] m = int(sys.argv[2]) search2(a,m)
运行:
administrator@ubuntu:~/Python$ python test_search2.py 123456789 4
3
注:
1.'__':由于python的类成员都是公有、公开的被存取public,缺少像正统面向对象语言的私有private属性。
于是就用__来将就一下,模拟私有属性。这些__属性往往是内部使用,通常情况下不用改写。也不用读取。
加上2个下划线的目的,一是不和普通公有属性重名冲突,二是不让对象的使用者(非开发者)随意使用。
2.__name__ == "__main__"表示程序脚本是直接被执行的.
如果不等于表示脚本是被其他程序用import引入的.则其__name__属性被设为模块名
Python采用二分查找找出数字的下标
要考虑有重复数字的情况
class Solution(object): def searchRange(self, nums, target): """ :type nums: List[int] :type target: int :rtype: List[int] """ def binary_search(start,end,value): while end>=start: mid = (start+end)//2 print(mid) if nums[mid]>target: end = mid-1 elif nums[mid]<target: start = mid+1 else: if value==-1: if mid-1>=start and nums[mid+value] == target: end = mid+value else: return mid else: if mid+1<=end and nums[mid+value] == target: start = mid+value else: return mid return -1 a=binary_search(0,len(nums)-1,-1) b=binary_search(0,len(nums)-1,1) return [a,b] a = Solution() l = [2,2] print(a.searchRange(l,2))
二分算法的定义不在多说了,百度一下就知道(支持国产大笑)
import sys source = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] #must be in order des = int(sys.argv[1]) low = 0 high = len(source) - 1 targetIndex = -1 print "des=",des while low <= high: middle = (low + high)/2 if des == source[middle]: targetIndex = middle break elif des < source[middle]: high = middle -1 print "middle element[index=",middle,",value=",source[middle],"] is bigger than des, continue search from[",low,"to",high,"]" else: low = middle + 1 print "middle element[index=",middle,",value=",source[middle],"] is smaller than des, continue search from[",low,"to",high,"]" print "search complete, target element's index in source list is ",targetIndex
最后在分享一个
'fileName--BinarySearch.py' src = [] def BinarySearch(low, high, target, *src): '二分查找' while low <= high: mid = (low + high) // 2 midVal = src[mid] if target < midVal: high = mid - 1 elif target > midVal: low = mid + 1 else: return mid BinarySearch(low, high, target, *src) print('Please input 10 number:') for number in range(10): src.append(int(input('Num %d:' % number))) sortList = tuple(src) key = int(input('Please input key:')) location = BinarySearch(0, len(src) - 1, key, *sortList) if location != None: print('Find target at %d' % (location + 1)) else: print('No target!')

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MySQLには、無料のコミュニティバージョンと有料エンタープライズバージョンがあります。コミュニティバージョンは無料で使用および変更できますが、サポートは制限されており、安定性要件が低く、技術的な能力が強いアプリケーションに適しています。 Enterprise Editionは、安定した信頼性の高い高性能データベースを必要とするアプリケーションに対する包括的な商業サポートを提供し、サポートの支払いを喜んでいます。バージョンを選択する際に考慮される要因には、アプリケーションの重要性、予算編成、技術スキルが含まれます。完璧なオプションはなく、最も適切なオプションのみであり、特定の状況に応じて慎重に選択する必要があります。

この記事では、MySQLデータベースの操作を紹介します。まず、MySQLWorkBenchやコマンドラインクライアントなど、MySQLクライアントをインストールする必要があります。 1. mysql-uroot-pコマンドを使用してサーバーに接続し、ルートアカウントパスワードでログインします。 2。CreatedAtaBaseを使用してデータベースを作成し、データベースを選択します。 3. createTableを使用してテーブルを作成し、フィールドとデータ型を定義します。 4. INSERTINTOを使用してデータを挿入し、データをクエリし、更新することでデータを更新し、削除してデータを削除します。これらの手順を習得することによってのみ、一般的な問題に対処することを学び、データベースのパフォーマンスを最適化することでMySQLを効率的に使用できます。

MySQLは、基本的なデータストレージと管理のためにネットワーク接続なしで実行できます。ただし、他のシステムとのやり取り、リモートアクセス、または複製やクラスタリングなどの高度な機能を使用するには、ネットワーク接続が必要です。さらに、セキュリティ対策(ファイアウォールなど)、パフォーマンスの最適化(適切なネットワーク接続を選択)、およびデータバックアップは、インターネットに接続するために重要です。

MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。

hadidb:軽量で高レベルのスケーラブルなPythonデータベースHadIDB(HadIDB)は、Pythonで記述された軽量データベースで、スケーラビリティが高くなっています。 PIPインストールを使用してHADIDBをインストールする:PIPINSTALLHADIDBユーザー管理CREATEユーザー:CREATEUSER()メソッド新しいユーザーを作成します。 Authentication()メソッドは、ユーザーのIDを認証します。 fromhadidb.operationimportuseruser_obj = user( "admin"、 "admin")user_obj。

Hash値として保存されているため、Navicatを介してMongoDBパスワードを直接表示することは不可能です。紛失したパスワードを取得する方法:1。パスワードのリセット。 2。構成ファイルを確認します(ハッシュ値が含まれる場合があります)。 3.コードを確認します(パスワードをハードコードできます)。

MySQLワークベンチは、構成が正しい場合、MariadBに接続できます。最初にコネクタタイプとして「mariadb」を選択します。接続構成では、ホスト、ポート、ユーザー、パスワード、およびデータベースを正しく設定します。接続をテストするときは、ユーザー名とパスワードが正しいかどうか、ポート番号が正しいかどうか、ファイアウォールが接続を許可するかどうか、データベースが存在するかどうか、MariadBサービスが開始されていることを確認してください。高度な使用法では、接続プーリングテクノロジーを使用してパフォーマンスを最適化します。一般的なエラーには、不十分な権限、ネットワーク接続の問題などが含まれます。エラーをデバッグするときは、エラー情報を慎重に分析し、デバッグツールを使用します。ネットワーク構成を最適化すると、パフォーマンスが向上する可能性があります

生産環境の場合、パフォーマンス、信頼性、セキュリティ、スケーラビリティなどの理由により、通常、MySQLを実行するためにサーバーが必要です。サーバーには通常、より強力なハードウェア、冗長構成、より厳しいセキュリティ対策があります。小規模で低負荷のアプリケーションの場合、MySQLはローカルマシンで実行できますが、リソースの消費、セキュリティリスク、メンテナンスコストを慎重に考慮する必要があります。信頼性とセキュリティを高めるには、MySQLをクラウドまたは他のサーバーに展開する必要があります。適切なサーバー構成を選択するには、アプリケーションの負荷とデータボリュームに基づいて評価が必要です。
