将数据存储在不同的数据结构中时，搜索是非常基本的必需条件。最简单的方法是遍历数据结构中的每个元素，并将其与您正在搜索的值进行匹配。这就是所谓的线性搜索。它效率低下，很少使用，但为它创建一个程序给出了我们如何实现一些高级搜索算法的想法。
线性搜索
在这种类型的搜索中，逐个搜索所有值。每个值都会被检查，如果找到匹配项，那么返回该特定值，否则搜索将继续到数据结构的末尾。代码如下：
[Python]
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def
linear_search(data, search_for):
"""线性搜索"""
search_at
=
0
search_res
=
False
while
search_at <
len
(data)
and
search_res
is
False
:
if
data[search_at]
=
=
search_for:
search_res
=
True
else
:
search_at
+
=
1
return
search_res
lis
=
[
5
,
10
,
7
,
35
,
12
,
26
,
41
]
print
(linear_search(lis,
12
))
print
(linear_search(lis,
6
))
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插值搜索
该搜索算法适用于所需值的探测位置。为了使该算法正常工作，数据收集应该以排序形式并平均分布。最初，探针位置是集合中最大项目的位置。如果匹配发生，则返回项目的索引。如果中间项目大于项目，则再次在中间项目右侧的子数组中计算探针位置。否则，该项目将在中间项目左侧的子数组中搜索。这个过程在子数组上继续，直到子数组的大小减小到零。代码如下：
[Python]
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def
insert_search(data,x):
"""插值搜索"""
idx0
=
0
idxn
=
(
len
(data)
-
1
)
while
idx0 <
=
idxn
and
x >
=
data[idx0]
and
x <
=
data[idxn]:
mid
=
idx0
+
int
(((
float
(idxn
-
idx0)
/
(data[idxn]
-
data[idx0]))
*
(x
-
data[idx0])))
if
data[mid]
=
=
x:
return
"在下标为"
+
str
(mid)
+
"的位置找到了"
+
str
(x)
if
data[mid] < x:
idx0
=
mid
+
1
return
"没有搜索到"
+
str
(x)
lis
=
[
2
,
6
,
11
,
19
,
27
,
31
,
45
,
121
]
print
(insert_search(lis,
31
))
print
(insert_search(lis,
3
))
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