【从0到1学算法】二分查找法
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说到算法,大家应该都会脑壳疼吧。除了应付一下面试,准备过算法,也接触过不少算法,但是面试完了,基本上就忘光了。但不得不说,算法真的很重要,算法是解决问的方法,你可能会说根本用不上,那只是因为你根本没有算法的思维,又如何说得上使用呢。
在这里,我会和大家一起重学算法,阅读《图解算法》入门算法经典书籍,然后根据个人知识进行整理与补充而编写的文章。今天讲的二分查找法,如果你对这个算法很熟请忽略或者复习一下也未尝不可。
二分查找法
先来看看最简单的查找算法,简单查找法,也可以说是美嘉算法(美嘉经常用到的算法)
假设我在1~100的数字中查找56
使用美嘉算法是这样的
需要经过56次才能得到结果!
当我们使用二分查找法的时候是这样的
从中间50开始猜
小了,排除了半的数字! 查找范围缩小至51-100,接下来猜75
大了,又排除了一半数字!查找范围缩小到51-74,接下来猜62。又大了,再猜56
只猜了4次便找到了正确答案,这就是算法的力量啊! 100个元素里,最多只需要7次便能找到答案
这就是二分查找法,每次从中间开始猜,每次可排除一半的数量
再举个例子,假设要在包含240000个单词的字典中查找一个单词,最多需要找到少步?
使用二分查找法是这样的,最多17步
简单查找法呢,最多240000步
一般而言,对于包含n个元素的列表中,用二分查找法最多需要log2n步,而简单查找最多需要n步
即二分查找法的时间复杂度为O(logn),简单查找的时间复杂度为O(n),这里的log指的是log2,大O表示法用来表示算法快慢(下集提前预告)
二分查找算法python代码
def binary_search(list, item):
low = 0
high = len(list) - 1
while low <= high:
# //表示整除
mid = (low + high) // 2
guess = list[mid]
if guess == item:
return mid
elif guess > item:
high = mid - 1
else:
low = mid + 1
return None
ps:二分查找法只能用于有序列表
学会了没?学会可以自己动手,码一码,用什么都语言无所谓。
参考:《算法图解》
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