数据结构之搜索

搜索：搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。

搜索通常的答案是真的或假的，表示该项目是否存在。

搜索的几种常见方法：顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找。

搜索 – 二分法查找：

二分法查找：二分查找又称折半查找优点：比较次数少，查找速度快，平均性能好；缺点：要求待查表为有序表，且插入删除困难。使用场景：适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。

搜索 – 二分法查找 – 过程：

假设要搜索的表中元素是按升序排列： 1、将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较

2、如果两者相等，则查找成功；

3、否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表

4、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。

5、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。

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搜索 – 二分法查找 –非递归实现---------------------- 示例：

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))

搜索 – 二分法查找 – 递归实现------------------示例：

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))

搜索 – 二分法查找：

时间复杂度：

最优时间复杂度：O(1)

最坏时间复杂度：O(logn)

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