python二分法查找算法实现方法【递归与非递归】

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)

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python列表(list)操作技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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