Python中的查找算法代码实例
一. 顺序查找
条件:无序或有序队列。
原理:按顺序比较每个元素,直到找到关键字为止。
时间复杂度:O(n)
def sequential_search(lis, key): length = len(lis) for i in range(length): print(lis[i], key) if lis[i] == key: return i return False if __name__ == '__main__': LIST = [1, 5, 8, 123, 22, 54, 7, 99, 300, 222] result = sequential_search(LIST, 123) print(result)
二. 二分查找
条件:有序数组
原理:查找过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束;
如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。
如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。
这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
时间复杂度:O(logn)
lst = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 123, 234, 345, 456, 567, 678, 789] def func(alist, data): first = 0 last = len(alist) - 1 while first <= last: mid = (last + first) // 2 if alist[mid] > data: last = mid - 1 elif alist[mid] < data: first = mid + 1 else: return mid return -1 print(func(lst, 678))
三. 插值查找
应用: 根据关键字的分布估计被查元素的位置,能更精确定位到被查找元素的位置,但应用有限
公式:mid = low + (key - low) / (a[high] - a[low]) * (high - low)
对于数据量较大,关键字分布比较均匀的查找表来说,采用插值查找, 速度较快
关键字分布不均匀的情况下,该方法不一定比折半查找要好
def binary_search(lis, key): low = 0 high = len(lis) - 1 while low < high: mid = low + int((high - low) * (key - lis[low]) / (lis[high] - lis[low])) if key < lis[mid]: high = mid - 1 elif key > lis[mid]: low = mid + 1 else: return mid return False LIST = [1, 5, 7, 8, 22, 54, 99, 123, 200, 222, 444] result = binary_search(LIST, 99) print(result)
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