怎么使用Python实现二分法查找
首先,先创建一个名称为 binary_search 的函数:传递两个参数,元素列表和要查找的值。
def binary_search(_list, value):
接下来,在函数内部定义所需的变量,二分法的关键在于从列表的中间向两侧查找(表述可能不严谨,大概这个意思),所以为了直观起见,定义 left,right, mid 三个变量,分别代表:列表的起始索引,结束索引和中间索引。
left = 0 # 列表的起始索引 right = len(_list) # 列表的结束索引 mid = int((left + right)/2) # 采用此方法,通过四舍五入刚好可以定位到列表的中间位置
接下来是实现二分查找的关键部分,先定义一个while循环,使得查找可以顺利进行,while函数内嵌套 if 分支语句实现条件判断,共有三种情况:
1. _list[mid] == value: 中间值恰好是我们需要查找的值,那么直接返回对应的索引就可以了。
2. _list[mid] > value: 要查找的值在mid的左侧,更新right 的值为mid,缩小查找范围。
3._list[mid] < value:要查找的值在mid的右侧,更新left 的值为mid,到 mid 右侧进行查找。
最后,对mid的值做一下更新,以便开始下一轮查找,同时采用 while-else语句针对没有查找到的情况进行判断,并给定一个返回值。
while left < right: if _list[mid] == value: return mid elif _list[mid] > value: right = mid else: left = mid mid = int((right + left)/2) else: return -1
最后,完整代码,以及测试运行表现如下:
""" a demo realize binary search""" def binary_search(_list, value): left = 0 # 列表的起始索引 right = len(_list) # 列表的结束索引 mid = int((left + right)/2) # 采用此方法,通过四舍五入刚好可以定位到列表的中间位置 while left < right: if _list[mid] == value: return mid elif _list[mid] > value: right = mid else: left = mid mid = int((right + left)/2) else: return -1 index = "the index of value in the list: {}" print(index.format(binary_search([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 1)))
运行结果:
没有要查找的值的情况:
以上是怎么使用Python实现二分法查找的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

MySQL 有免费的社区版和收费的企业版。社区版可免费使用和修改,但支持有限,适合稳定性要求不高、技术能力强的应用。企业版提供全面商业支持,适合需要稳定可靠、高性能数据库且愿意为支持买单的应用。选择版本时考虑的因素包括应用关键性、预算和技术技能。没有完美的选项,只有最合适的方案,需根据具体情况谨慎选择。

HadiDB:轻量级、高水平可扩展的Python数据库HadiDB(hadidb)是一个用Python编写的轻量级数据库,具备高度水平的可扩展性。安装HadiDB使用pip安装:pipinstallhadidb用户管理创建用户:createuser()方法创建一个新用户。authentication()方法验证用户身份。fromhadidb.operationimportuseruser_obj=user("admin","admin")user_obj.

直接通过 Navicat 查看 MongoDB 密码是不可能的,因为它以哈希值形式存储。取回丢失密码的方法:1. 重置密码;2. 检查配置文件(可能包含哈希值);3. 检查代码(可能硬编码密码)。

MySQL 可在无需网络连接的情况下运行,进行基本的数据存储和管理。但是,对于与其他系统交互、远程访问或使用高级功能(如复制和集群)的情况,则需要网络连接。此外,安全措施(如防火墙)、性能优化(选择合适的网络连接)和数据备份对于连接到互联网的 MySQL 数据库至关重要。

MySQL Workbench 可以连接 MariaDB,前提是配置正确。首先选择 "MariaDB" 作为连接器类型。在连接配置中,正确设置 HOST、PORT、USER、PASSWORD 和 DATABASE。测试连接时,检查 MariaDB 服务是否启动,用户名和密码是否正确,端口号是否正确,防火墙是否允许连接,以及数据库是否存在。高级用法中,使用连接池技术优化性能。常见错误包括权限不足、网络连接问题等,调试错误时仔细分析错误信息和使用调试工具。优化网络配置可以提升性能

MySQL数据库性能优化指南在资源密集型应用中,MySQL数据库扮演着至关重要的角色,负责管理海量事务。然而,随着应用规模的扩大,数据库性能瓶颈往往成为制约因素。本文将探讨一系列行之有效的MySQL性能优化策略,确保您的应用在高负载下依然保持高效响应。我们将结合实际案例,深入讲解索引、查询优化、数据库设计以及缓存等关键技术。1.数据库架构设计优化合理的数据库架构是MySQL性能优化的基石。以下是一些核心原则:选择合适的数据类型选择最小的、符合需求的数据类型,既能节省存储空间,又能提升数据处理速度

无法连接 MySQL 可能是由于以下原因:MySQL 服务未启动、防火墙拦截连接、端口号错误、用户名或密码错误、my.cnf 中的监听地址配置不当等。排查步骤包括:1. 检查 MySQL 服务是否正在运行;2. 调整防火墙设置以允许 MySQL 监听 3306 端口;3. 确认端口号与实际端口号一致;4. 检查用户名和密码是否正确;5. 确保 my.cnf 中的 bind-address 设置正确。

作为数据专业人员,您需要处理来自各种来源的大量数据。这可能会给数据管理和分析带来挑战。幸运的是,两项 AWS 服务可以提供帮助:AWS Glue 和 Amazon Athena。
