Python排序——二分查找
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二分搜索是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索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,则搜索过程结束;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。
其实这个二分法是左侧的查询方式,当数据在右侧的时候也会与左侧的类似进行查找,依据还是大于号与小于号。
代码中的注释非常的全,我们可以在debug的过程中一次的看步骤,其中在递归的过程中可以看几个来回就够了,我测试的数据不多,甚至可以直接算的过来。我用的示例是python菜鸟教程的示例,这个示例还是很专业的,希望能给大家带来一定的帮助。
# 返回 x 在 arr 中的索引,如果不存在返回 -1
def binarySearch(arr, l, r, x):
# 基本判断
if r >= l:
mid = int(l + (r - l) / 2)
# 元素整好的中间位置
if arr[mid] == x:
return mid
# 元素小于中间位置的元素,只需要再比较左边的元素
elif arr[mid] > x:
return binarySearch(arr, l, mid - 1, x)
# 元素大于中间位置的元素,只需要再比较右边的元素
else:
return binarySearch(arr, mid + 1, r, x)
else:
# 不存在
return -1
# 测试数组
arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]
x = 3
# 函数调用
result = binarySearch(arr, 0, len(arr) - 1, x)
if result != -1:
print("元素在数组中的索引为:{0}".format(result))
else:
print("元素不在数组中")
查找过程
首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表。重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。
算法要求
1.必须采用顺序存储结构。 2.必须按关键字大小有序排列。
比较次数
计算公式:
a<
<b(a,b,n,∈
) 当顺序表有n个关键字时: 查找失败时,至少比较a次关键字;查找成功时,最多比较关键字次数是b。 注意:a,b,n均为正整数。
算法复杂度
二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两部分,取a[n/2]与x做比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法中止;如果x<a[n/2],则只要在数组a的左半部分继续搜索x,如果x>a[n/2],则只要在数组a的右半部搜索x.
时间复杂度即是while循环的次数。
总共有n个元素,
渐渐跟下去就是n,n/2,n/4,....n/2^k(接下来操作元素的剩余个数),其中k就是循环的次数
由于你n/2^k取整后>=1
即令n/2^k=1
可得k=log2n,(是以2为底,n的对数)
所以时间复杂度可以表示O(h)=O(log2n)。
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