python中两种方法实现二分法查找,细致分析二分法查找算法

时间:2023-03-08 22:20:35
之前分析了好多排序算法,可难理解了呢!!(泣不成声)
这次我要把二分查找总结一下,这个算法不算难度特别大,欢迎大家参考借鉴 我不喜欢太官方的定义,太晦涩的语言,让人看了就头晕。我希望加入我自己的理解,能帮助大家更好的理解算法的原理
同时也欢迎大家批评指正 二分查找:
我们手里有一个长度为n的正序数列,当我们想查找一个数 x是否在这个数列当中的时候
1 取数列正中间的数mid,
如果mid和x相等,则找到结果,查找成功 返回True
如果mid比x大,则x应该在mid的左侧,我们把mid左侧当作一个新的数列li
如果mid比x小,则x应该在mid的右侧,我们把mid右侧当作一个新的数列li
2 对于新的数列li 进行1的查找工作 3 一直重复上面查找,生成新的数列li为空的时候则 数列当中没有数x 返回False 时间复杂度:最优O(1) 我们取第一次中间数mid 找到了 这种概率很低
最坏O(log n) 假设n个数的数列,每次把数列分成两半,n除以多少次2 等于1 呢? log n次 首先我们用递归的方式实现二分查找算法:
 #递归实现二分查找 li是列表   item是要查找的元素
def merge_search( li ,item ):
#传来的列表每次都是新生成的,如果发现里面没有元素,则是查找到尽头都没找到
if not li :
return False mid = len(li)//2 #mid记录li的中间位置
#检查一下 如果中间这个数就是要找的元素 返回真
if li[mid] == item :
return True
# 如果mid比item大,说明item可能会出现在mid左边,对左边再查找
elif li[mid]> item :
return merge_search( li[:mid] ,item )
# mid 比item小,说明item有可能在mid右边,对右边再查找
else :
return merge_search( li[mid+1:] , item ) if __name__ == '__main__':
li = [1,2,3,4,5,6,7]
print( merge_search(li , 0) ) #False
print( merge_search(li , 1) ) #True

下面我们尝试用while循环去实现二分查找:

 def merge_search( li , item ):
#获取li的开始 结束
start = 0
end = len(li)-1 #只要start和end 还没错开 就一直找
while start <= end :
#通过计算获取当前查找范围的中间位置
mid = (start + end)//2
#如果中间数就是item则返回True
if li[mid] == item :
return True
#如果mid比item大,说明item可能会出现在mid左边,对左边再查找
elif li[mid]> item :
end = mid - 1
# mid 比item小,说明item有可能在mid右边,对右边再查找
else :
start = mid + 1
#跳出循环说明没找到 返回错误
return False if __name__ == '__main__':
li = [1,2,3,4,5,6,7,8]
print( merge_search(li , 8) ) #True
print( merge_search(li , 0) ) #False

OK 以上就是两种实现二分查找的方法。

因为思想相同,他们的时间复杂度是一样的。

但是递归的方式,每次都要开新的列表,实际上空间复杂度会更大一些。


谢谢你的观赏~欢迎大家批评指正!