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python二分法查找算法实现方法【递归与非递归】

更新时间:2020-08-12 12:36:01 作者:startmvc
本文实例讲述了python二分法查找算法实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:二分法

本文实例讲述了python二分法查找算法实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

二分法查找

二分查找又称折半查找,优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。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。

二分法查找实现

(非递归实现)


def binary_search(alist, item):
 first = 0
 last = len(alist)-1
 while first<=last:
 midpoint = (first + last)/2
 if alist[midpoint] == item:
 return True
 elif item < alist[midpoint]:
 last = midpoint-1
 else:
 first = midpoint+1
 return False
testlist = [0, 1, 2, 8, 13, 17, 19, 32, 42,]
print(binary_search(testlist, 3))
print(binary_search(testlist, 13))

(递归实现)


def binary_search(alist, item):
 if len(alist) == 0:
 return False
 else:
 midpoint = len(alist)//2
 if alist[midpoint]==item:
 return True
 else:
 if item<alist[midpoint]:
 return binary_search(alist[:midpoint],item)
 else:
 return binary_search(alist[midpoint+1:],item)
testlist = [0, 1, 2, 8, 13, 17, 19, 32, 42,]
print(binary_search(testlist, 3))
print(binary_search(testlist, 13))

运行结果:

False True

时间复杂度

  • 最优时间复杂度:O(1)
  • 最坏时间复杂度:O(logn)