python折半查找例子

❶ python,定義匿名函數,它的功能是計算一個輸入值x的2倍數的值,然後輸入一個數

摘要 1. 匿名函數的定義

❷ python基礎教程 10-11例子如何執行

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若資源有問題歡迎追問~

❸ python折半查找，如果待查找的元素在數組中有多個則返回第一個

懶一點就從找到的位置往前遞減index，如果前一個數值==找到的數值，index=index-1，不等就返回index就行
如果再想提高速度就2次折半：從找到的位置到start位置中間再次折半，如果相等就修改結果index。start位置就是第一次折半最後保留的范圍的起始位置。

❹ python如何在官網上找相關的例子

Python的例子都是和文檔在一起的，文檔里會介紹各個模塊的功能，函數的功能以及基本的使用方法等等。舉幾個例子吧：
Python基礎教程：https://docs.python.org/3/tutorial/index.html
math包的文檔：https://docs.python.org/3/library/math.html

❺ python 二分查找演算法函數bi_search(),該函數實現檢索任意一個整數在 prime() 函數生成的

defprime(n):
ifn<=2:
return[]
result=[False,False]+[True]*(n-2)
foriinrange(len(result)):
ifresult[i]==True:
forjinrange(2*i,len(result),i):
result[j]=False
return[iforiinrange(len(result))ifresult[i]==True]
defbi_search(prime,primelist,start,end):
ifstart>end:
return-1
mid=(start+end)//2
ifprimelist[mid]==prime:
returnmid
elifprimelist[mid]>prime:
end=mid-1
else:
start=mid+1
returnbi_search(prime,primelist,start,end)
if__name__=='__main__':
n=int(raw_input())
primelist=prime(n)
num=raw_input()
whilenum:
num=int(num)
index=bi_search(num,primelist,0,len(primelist)-1)
print(index)
num=raw_input()

❻ python編程例子有哪些

python編程經典例子：

1、畫愛心表白、圖形都是由一系列的點(X，Y)構成的曲線，由於X，Y滿足一定的關系，所以就可以建立模型，建立表達式expression，當滿足時，兩個for循環（for X in range；for Y in range）就會每行每列的列印。

(6)python折半查找例子擴展閱讀：

Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。

Python開發者有意讓違反了縮進規則的程序不能通過編譯，以此來強制程序員養成良好的編程習慣。並且Python語言利用縮進表示語句塊的開始和退出，而非使用花括弧或者某種關鍵字。增加縮進表示語句塊的開始，而減少縮進則表示語句塊的退出，縮進成為了語法的一部分。

❼ python的簡單問題

要把代碼發現來才知道，以下是常見的錯誤下面終於要講到當你用到更多的Python的功能（數據類型，函數，模塊，類等等）時可能碰到的問題了。由於篇幅有限，這里盡量精簡，尤其是對一些高級的概念。要想了解更多的細節，敬請閱讀Learning Python, 2nd Edition的逗小貼士地以及逗Gotchas地章節。 打開文件的調用不使用模塊搜索路徑當你在Python中調用open()來訪問一個外部的文件時，Python不會使用模塊搜索路徑來定位這個目標文件。它會使用你提供的絕對路徑，或者假定這個文件是在當前工作目錄中。模塊搜索路徑僅僅為模塊載入服務的。不同的類型對應的方法也不同列表的方法是不能用在字元串上的，反之亦然。通常情況下，方法的調用是和數據類型有關的，但是內部函數通常在很多類型上都可以使用。舉個例子來說，列表的reverse方法僅僅對列表有用，但是len函數對任何具有長度的對象都適用不能直接改變不可變數據類型記住你沒法直接的改變一個不可變的對象（例如，元組，字元串）： T = (1, 2, 3) T[2] = 4 # 錯誤 用切片，聯接等構建一個新的對象，並根據需求將原來變數的值賦給它。因為Python會自動回收沒有用的內存，因此這沒有看起來那麼浪費： T = T[:2] + (4,) # 沒問題了: T 變成了 (1, 2, 4) 使用簡單的for循環而不是while或者range 當你要從左到右遍歷一個有序的對象的所有元素時，用簡單的for循環（例如，for x in seq:）相比於基於while-或者range-的計數循環而言會更容易寫，通常運行起來也更快。除非你一定需要，盡量避免在一個for循環里使用range：讓Python來替你解決標號的問題。在下面的例子中三個循環結構都沒有問題，但是第一個通常來說更好；在Python里，簡單至上。 S = "lumberjack" for c in S: print c # 最簡單 for i in range(len(S)): print S[i] # 太多了 i = 0 # 太多了 while i len(S): print S[i]; i += 1 不要試圖從那些會改變對象的函數得到結果諸如像方法list.append()和list.sort()一類的直接改變操作會改變一個對象，但不會將它們改變的對象返回出來（它們會返回None）；正確的做法是直接調用它們而不要將結果賦值。經常會看見初學者會寫諸如此類的代碼： mylist = mylist.append(X) 目的是要得到append的結果，但是事實上這樣做會將None賦值給mylist，而不是改變後的列表。更加特別的一個例子是想通過用排序後的鍵值來遍歷一個字典里的各個元素，請看下面的例子： D = {...} for k in D.keys().sort(): print D[k] 差一點兒就成功了——keys方法會創建一個keys的列表，然後用sort方法來將這個列表排序——但是因為sort方法會返回None，這個循環會失敗，因為它實際上是要遍歷None（這可不是一個序列）。要改正這段代碼，將方法的調用分離出來，放在不同的語句中，如下： Ks = D.keys() Ks.sort() for k in Ks: print D[k] 只有在數字類型中才存在類型轉換在Python中，一個諸如123+3.145的表達式是可以工作的——它會自動將整數型轉換為浮點型，然後用浮點運算。但是下面的代碼就會出錯了： S = "42" I = 1 X = S + I # 類型錯誤 這同樣也是有意而為的，因為這是不明確的：究竟是將字元串轉換為數字（進行相加）呢，還是將數字轉換為字元串（進行聯接）呢看在Python中，我們認為逗明確比含糊好地（即，EIBTI（Explicit is better than implicit）），因此你得手動轉換類型： X = int(S) + I # 做加法: 43 X = S + str(I) # 字元串聯接: "421" 循環的數據結構會導致循環盡管這在實際情況中很少見，但是如果一個對象的集合包含了到它自己的引用，這被稱為循環對象（cyclic object）。如果在一個對象中發現一個循環，Python會輸出一個[…]，以避免在無限循環中卡住： >>> L = ['grail'] # 在 L中又引用L自身會 >>> L.append(L) # 在對象中創造一個循環 >>> L ['grail', [...]] 除了知道這三個點在對象中表示循環以外，這個例子也是很值得借鑒的。因為你可能無意間在你的代碼中出現這樣的循環的結構而導致你的代碼出錯。如果有必要的話，維護一個列表或者字典來表示已經訪問過的對象，然後通過檢查它來確認你是否碰到了循環。賦值語句不會創建對象的副本，僅僅創建引用這是Python的一個核心理念，有時候當行為不對時會帶來錯誤。在下面的例子中，一個列表對象被賦給了名為L的變數，然後L又在列表M中被引用。內部改變L的話，同時也會改變M所引用的對象，因為它們倆都指向同一個對象。 >>> L = [1, 2, 3] # 共用的列表對象 >>> M = ['X', L, 'Y'] # 嵌入一個到L的引用 >>> M ['X', [1, 2, 3], 'Y'] >>> L[1] = 0 # 也改變了M >>> M ['X', [1, 0, 3], 'Y'] 通常情況下只有在稍大一點的程序里這就顯得很重要了，而且這些共用的引用通常確實是你需要的。如果不是的話，你可以明確的給他們創建一個副本來避免共用的引用；對於列表來說，你可以通過使用一個空列表的切片來創建一個頂層的副本： >>> L = [1, 2, 3] >>> M = ['X', L[:], 'Y'] # 嵌入一個L的副本 >>> L[1] = 0 # 僅僅改變了L，但是不影響M >>> L [1, 0, 3] >>> M ['X', [1, 2, 3], 'Y'] 切片的范圍起始從默認的0到被切片的序列的最大長度。如果兩者都省略掉了，那麼切片會抽取該序列中的所有元素，並創造一個頂層的副本（一個新的，不被公用的對象）。對於字典來說，使用字典的dict.()方法。靜態識別本地域的變數名 Python默認將一個函數中賦值的變數名視作是本地域的，它們存在於該函數的作用域中並且僅僅在函數運行的時候才存在。從技術上講，Python是在編譯def代碼時，去靜態的識別本地變數，而不是在運行時碰到賦值的時候才識別到的。如果不理解這點的話，會引起人們的誤解。比如，看看下面的例子，當你在一個引用之後給一個變數賦值會怎麼樣： >>> X = 99 >>> def func(): ... print X # 這個時候還不存在 ... X = 88 # 在整個def中將X視作本地變數 ... >>> func( ) # 出錯了！ 你會得到一個逗未定義變數名地的錯誤，但是其原因是很微妙的。當編譯這則代碼時，Python碰到給X賦值的語句時認為在這個函數中的任何地方X會被視作一個本地變數名。但是之後當真正運行這個函數時，執行print語句的時候，賦值語句還沒有發生，這樣Python便會報告一個逗未定義變數名地的錯誤。事實上，之前的這個例子想要做的事情是很模糊的：你是想要先輸出那個全局的X，然後創建一個本地的X呢，還是說這是個程序的錯誤看如果你真的是想要輸出這個全局的X，你需要將它在一個全局語句中聲明它，或者通過包絡模塊的名字來引用它。默認參數和可變對象在執行def語句時，默認參數的值只被解析並保存一次，而不是每次在調用函數的時候。這通常是你想要的那樣，但是因為默認值需要在每次調用時都保持同樣對象，你在試圖改變可變的默認值（mutable defaults）的時候可要小心了。例如，下面的函數中使用一個空的列表作為默認值，然後在之後每一次函數調用的時候改變它的值： >>> def saver(x=[]): # 保存一個列表對象 ... x.append(1) # 並每次調用的時候 ... print x # 改變它的值 ... >>> saver([2]) # 未使用默認值 [2, 1] >>> saver() # 使用默認值 [1] >>> saver() # 每次調用都會增加！ [1, 1] >>> saver() [1, 1, 1] 有的人將這個視作Python的一個特點——因為可變的默認參數在每次函數調用時保持了它們的狀態，它們能提供像C語言中靜態本地函數變數的類似的一些功能。但是，當你第一次碰到它時會覺得這很奇怪，並且在Python中有更加簡單的辦法來在不同的調用之間保存狀態（比如說類）。要擺脫這樣的行為，在函數開始的地方用切片或者方法來創建默認參數的副本，或者將默認值的表達式移到函數裡面；只要每次函數調用時這些值在函數里，就會每次都得到一個新的對象： >>> def saver(x=None): ... if x is None: x = [] # 沒有傳入參數看 ... x.append(1) # 改變新的列表 ... print x ... >>> saver([2]) # 沒有使用默認值 [2, 1] >>> saver() # 這次不會變了 [1] >>> saver() [1] 其他常見的編程陷阱下面列舉了其他的一些在這里沒法詳述的陷阱：在頂層文件中語句的順序是有講究的：因為運行或者載入一個文件會從上到下運行它的語句，所以請確保將你未嵌套的函數調用或者類的調用放在函數或者類的定義之後。 reload不影響用from載入的名字：reload最好和import語句一起使用。如果你使用from語句，記得在reload之後重新運行一遍from，否則你仍然使用之前老的名字。在多重繼承中混合的順序是有講究的：這是因為對superclass的搜索是從左到右的，在類定義的頭部，在多重superclass中如果出現重復的名字，則以最左邊的類名為准。在try語句中空的except子句可能會比你預想的捕捉到更多的錯誤。在try語句中空的except子句表示捕捉所有的錯誤，即便是真正的程序錯誤，和sys.exit()調用，也會被捕捉到。

❽ 請問怎麼用python寫折半查找的程序

deffind(array,value):
start,end=0,len(array)-1

whilestart<=end:
mid=(start+end)//2
ifa[mid][0]==value:
returnmid;
elifa[mid][0]>value:
end=mid-1
else:
start=mid+1

returnNone
if__name__=="__main__":
array=[['201801','張三'],['201822','AndyLee'],...,['20189X','AustinHu']],省略數據請自行補充
studentno=input("請輸入指定學號")
index=find(array,studentno)
ifindexisNone:
print("未找到學號:%s"%studentno)
else:print(array[index])

❾ python實現折半查找和歸並排序演算法

python實現折半查找和歸並排序演算法
今天依舊是學演算法，前幾天在搞bbs項目，界面也很醜，評論功能好像也有BUG。現在不搞了，得學下演算法和數據結構，筆試過不了，連面試的機會都沒有……
今天學了折半查找演算法，折半查找是蠻簡單的，但是歸並排序我就挺懵比，看教材C語言寫的歸並排序看不懂，後來參考了別人的博客，終於搞懂了。
折半查找
先看下課本對於 折半查找的講解。注意了，折半查找是對於有序序列而言的。每次折半，則查找區間大約縮小一半。low,high分別為查找區間的第一個下標與最後一個下標。出現low>high時，說明目標關鍵字在整個有序序列中不存在，查找失敗。

看我用python編程實現:
defBinSearch(array, key, low, high): mid=int((low+high)/2) ifkey==array[mid]:# 若找到 returnarray[mid] iflow > high: returnFalse ifkey < array[mid]: returnBinSearch(array, key, low, mid-1)#遞歸 ifkey > array[mid]: returnBinSearch(array, key, mid+1, high) if__name__=="__main__": array=[4,13,27,38,49,49,55,65,76,97] ret=BinSearch(array,76,0,len(array)-1)# 通過折半查找，找到65 print(ret)
輸出: 在列表中查找76.
76
時間復雜度：O(logn)
歸並排序演算法
先闡述一下排序思路：
首先歸並排序使用了二分法，歸根到底的思想還是分而治之。歸並排序是指把無序的待排序序列分解成若干個有序子序列，並把有序子序列合並為整體有序序列的過程。長度為1的序列是有序的。因此當分解得到的子序列長度大於1時，應繼續分解，直到長度為1.
(下圖是分解過程，圖自python編程實現歸並排序)

合並的過程如下:

很好，你現在可以和別人說，老子會歸並排序了。但是讓你寫代碼出來，相信你是不會的……
來來來，看我用python寫的歸並排序演算法:
defmerge_sort(array):# 遞歸分解 mid=int((len(array)+1)/2) iflen(array)==1:# 遞歸結束的條件，分解到列表只有一個數據時結束 returnarray list_left=merge_sort(array[:mid]) list_right=merge_sort(array[mid:]) print(">>>list_left:", list_left) print(">>>list_right:", list_right) returnmerge(list_left, list_right)# 進行歸並 defmerge(list_left, list_right):# 進行歸並 final=[] whilelist_leftandlist_right: iflist_left[0] <=list_right[0]:# 如果將"<="改為"<",則歸並排序不穩定 final.append(list_left.pop(0)) else: final.append(list_right.pop(0)) returnfinal+list_left+list_right# 返回排序好的列表 if__name__=="__main__": array=[49,38,65,97,76] print(merge_sort(array))輸出:
輸出：
>>>list_left: [49]
>>>list_right: [38]
>>>list_left: [38, 49]
>>>list_right: [65]
>>>list_left: [97]
>>>list_right: [76]
>>>list_left: [38, 49, 65]
>>>list_right: [76, 97]
[38, 49, 65, 76, 97]
時間度雜度: 平均情況＝最好情況＝最壞情況＝O(nlogn)
空間復雜度:O(n)
穩定性:穩定
對序列{ 6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4 }進行歸並排序的實例如下:

使用歸並排序為一列數字進行排序的宏觀過程:

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助

❿ 試用遞歸法編寫python程序實現折半查找演算法

defbinary_search(A,value):
len_A=len(A)
mid_i=len_A/2
ifmid_i==0:
returnA[mid_i]

ifA[mid_i]>value:
binary_search(A[0:mid_i],value)
else:
binary_search(A[mid_i:len_A],value)


if__name__=='__main__':
a=[5,2,4,6,1,3]
a.sort()
printbinary_search(a,2)
printbinary_search(a,9)

python2.x環境

該例子詳細講解在我的雲課堂視頻課程中有講