数据结构与算法

目录

1. 二分查找

  • 想象你在玩一个猜数字的游戏,数字范围是1到100。如果每次都猜中间的数字,然后根据提示(比如"猜大了"或"猜小了")来调整你的猜测范围,那么很快就可以找到正确的数字。
  • 二分查找就是这样的原理,每次都猜中间的数字,然后根据结果来缩小查找范围。这样的查找方法非常高效,因为每次都可以排除一半的可能性。

二分查找是一种在有序列表 中查找特定元素的算法。其基本思想是,通过与中间元素比较,将待查找的范围缩小一半,从而达到快速查找的目的。

为什么叫"二分"查找?

因为每次我们都把列表分成两部分,只在其中一个部分里继续查找,这样查找范围每次都减少一半。

原理:

  1. 先找到有序列表的中间元素。
  2. 比较中间元素与要查找的元素。
  3. 如果它们相等,就返回中间元素的位置。
  4. 如果要查找的元素比中间元素大,那么我们就在列表的右半部分(中间元素之后的部分)继续查找。
  5. 如果要查找的元素比中间元素小,那么我们就在列表的左半部分(中间元素之前的部分)继续查找。
  6. 重复上述过程,直到找到元素或者查找范围为空。

举例:

假设我们有一个有序的数字列表:1, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 14, 15,我们想要找数字8。

  1. 首先,我们找到中间的数字,它是8。
  2. 8正好是我们要找的数字,所以我们找到了并返回它的位置。

如果我们要找的是数字4:

  1. 我们首先找到中间的数字,它是8。
  2. 4比8小,所以我们只在左半部分1, 3, 4, 5, 7继续查找。
  3. 在这个新的子列表中,中间的数字是4。
  4. 4正好是我们要找的数字,所以我们找到了并返回它的位置。

python举例

python 复制代码
def binary_search(arr, x):
    """
    Perform binary search on a sorted list to find the position of element x.
    
    :param arr: A sorted list.
    :param x: The element to search for.
    :return: The position of x in arr, or -1 if x is not found.
    """
    
    # Define initial low and high pointers
    low, high = 0, len(arr) - 1
    
    # While the low pointer does not surpass the high pointer
    while low <= high:
        
        # Calculate the middle index
        mid = (low + high) // 2
        
        # If the element at the middle index is the one we're looking for
        if arr[mid] == x:
            return mid
        
        # If the element at the middle index is greater than x, we look in the left half
        elif arr[mid] > x:
            high = mid - 1
        
        # If the element at the middle index is less than x, we look in the right half
        else:
            low = mid + 1
    
    # If we've exhausted the search space and haven't found x, return -1
    return -1

# Example
arr_example = [1, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 14, 15]
x1 = 8
x2 = 4
position1 = binary_search(arr_example, x1)
position2 = binary_search(arr_example, x2)

position1, position2
python 复制代码
RESULT
(5, 2)

在我们的示例中:

  1. 当我们在列表 (1, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 14, 15) 中查找数字 8 时,我们找到它位于第 5 个位置(注意,这里的索引从 0 开始)。
  2. 当我们在同一个列表中查找数字 4 时,我们找到它位于第 2 个位置。

这就是二分查找在 Python 中的实现。

相关推荐
文丑颜不良啊4 小时前
LeetCode1~50题目解析
leetcode
Pniubi4 小时前
力扣146.LRU缓存机制
算法·leetcode·缓存
Nil2081 天前
leetcode 49字母异位分组
算法·leetcode·哈希算法
Nil2082 天前
leetcode 5最长回文子串
算法·leetcode·职场和发展
m0_674571972 天前
力扣 hot 100 python
python·算法·leetcode
圣保罗的大教堂2 天前
leetcode 3727. 最大交替平方和 中等
leetcode
Xin7702 天前
LeetCode 200. 岛屿数量(DFS 深度优先遍历法)
leetcode
alphaTao2 天前
LeetCode 每日一题 2026/10/12-2026/10/18
算法·leetcode
Cccp.1232 天前
【leetcode】(十三)大数据处理
数据结构·算法·leetcode