二分法
需求
# 需求:有一个按照从小到大顺序排列的数字列表 # 需要从该数字列表中找到我们想要的那一个数字 # 如何做更高效? nums = [-3,4,7,10,21,43,77,89] find_num = 77 # 代表本次要查找的数字
常规方法
# 需求:有一个按照从小到大顺序排列的数字列表 # 需要从该数字列表中找到我们想要的那一个数字 # 如何做更高效? nums = [-3,4,7,10,21,43,77,89] find_num = 77 # 代表本次要查找的数字 count = 1 for i in nums: if i == find_num: print("找到了,查找次数为:{}次".format(count)) break count += 1 else: print("没找到,共查找了:{}次".format(count)) # 平常的做法,只能靠运气来找。如果被排列的数值在整个列表的后面,刚好列表又十分庞大, # 那么花费的时间是非常久的。 # ==== 执行结果 ==== """ 找到了,查找次数为:7次 """
while循环实现二分法
# 需求:有一个按照从小到大顺序排列的数字列表 # 需要从该数字列表中找到我们想要的那一个数字 # 如何做更高效? nums = [-3,4,7,10,21,43,77,89] find_num = 77 # 代表本次要查找的数字 left = 0 right = len(nums) - 1 # 代表列表索引范围 count = 1 while (left<=right): mid = (left+right) // 2 # 代表列表中间索引 if find_num < nums[mid]: right = mid - 1 elif find_num > nums[mid]: left = mid + 1 else: print("找到了,查找次数为:{}次".format(count)) break count += 1 else: print("没找到,查找次数为:{}次".format(count)) # ==== 执行结果 ==== """ 找到了,查找次数为:3次 """
递归实现二分法
# 需求:有一个按照从小到大顺序排列的数字列表 # 需要从该数字列表中找到我们想要的那一个数字 # 如何做更高效? nums = [-3,4,7,10,21,43,77,89] find_num = 77 # 代表本次要查找的数字 count = 1 def binary_search(find_num,li): global count # 传入计数器 count+=1 if not len(li): # 判断新切分的列表长度 print("没找到,查找次数为:{}次".format(count)) return li.sort() # 进行排序 mid_index = len(li) // 2 mid_val = li[mid_index] if find_num > mid_val: new_l = li[mid_index+1:] res = binary_search(find_num,new_l) return res # 由于是递归,所以地推阶段时要每一层都返回 elif find_num < mid_val: new_l = li[:mid_index] res = binary_search(find_num,new_l) return res else: print("找到了,查找次数为:{}次".format(count)) return find_num binary_search(find_num,nums) # 二分法,传入的列表必须是有序的。每次查找都先拿到中间值, # 判断中间值与查找值的大小。如果查找值较大则切分右边列表,继续拿中间值 # 重复比较步骤... # ==== 执行结果 ==== """ 找到了,查找次数为:3次 """
二分法图解