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""" 一、列表查找 1、列表查找：从列表中查找指定元素 输入：列表、待查找元素 输出：元素下标或未查找到元素 2、顺序查找：从列表第一个元素开始，顺序进行搜索，直到找到为止。 返回找到的那个索引 3、二分查找：从有序列表的候选区data[0:n]开始，通过对待查找的值与候选区中间值的比较，可以使候选区减少一半。 二分查找：时间复杂度是O(logn) 二分查找的前提:列表是有序的 切片的复杂读是O(n) #因为切的时候是赋值的 """
################## 二分查找 #######################
# 二分查找，
# 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
# 适用于不经常变动而查找频繁的有序列表
# 如果判断是中间位置，计算公式是下标之和除以2，
# 代码逻辑，最好的办法是使用递归实现，
# 第一种方式，使用递归来实现
def binary_search(alist, item):
n= len(alist)
mid = n //2
if n>0:
if alist[mid] == item: # 如果找的数字和中间值一样，就直接返回true了，
return True
elif item <alist[mid]: # 如果查找到的数字比中间值小，就对左边的子表进行递归，
return binary_search(alist[:mid],item)
else: # 如果查找到的数字比中间值大 ，就对右边的子表进行递归，
return binary_search(alist[mid+1:], item)
return False # 如果递归结束了，还没有找到就是没有这个内容，
# 第二种方式非递归方式，
def binary_search2(alist, item):
n=len(alist)
first = 0
last = n-1
while first <= last : # 如果找的时候，开始的坐标小于结束了，就结束了，等于的时候就是一个元素的时候，
mid = (first + last) // 2
if alist[mid] == item:
return True
elif item<alist[mid]:
last = mid - 1
else:
first = mid + 1
return False
if __name__ == '__main__':
testlist = [0, 1, 2, 8, 13, 17, 19, 32, 42,]
print(binary_search(testlist, 3))
print(binary_search(testlist, 19))
print(binary_search2(testlist, 3))
print(binary_search2(testlist, 19))
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