python折半查找例子

❶ python,定义匿名函数,它的功能是计算一个输入值x的2倍数的值,然后输入一个数

摘要 1. 匿名函数的定义

❷ python基础教程 10-11例子如何执行

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❸ python折半查找，如果待查找的元素在数组中有多个则返回第一个

懒一点就从找到的位置往前递减index，如果前一个数值==找到的数值，index=index-1，不等就返回index就行
如果再想提高速度就2次折半：从找到的位置到start位置中间再次折半，如果相等就修改结果index。start位置就是第一次折半最后保留的范围的起始位置。

❹ python如何在官网上找相关的例子

Python的例子都是和文档在一起的，文档里会介绍各个模块的功能，函数的功能以及基本的使用方法等等。举几个例子吧：
Python基础教程：https://docs.python.org/3/tutorial/index.html
math包的文档：https://docs.python.org/3/library/math.html

❺ python 二分查找算法函数bi_search(),该函数实现检索任意一个整数在 prime() 函数生成的

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编程例子有哪些

python编程经典例子：

1、画爱心表白、图形都是由一系列的点(X，Y)构成的曲线，由于X，Y满足一定的关系，所以就可以建立模型，建立表达式expression，当满足时，两个for循环（for X in range；for Y in range）就会每行每列的打印。

(6)python折半查找例子扩展阅读：

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出，而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出，缩进成为了语法的一部分。

❼ python的简单问题

要把代码发现来才知道，以下是常见的错误下面终于要讲到当你用到更多的Python的功能（数据类型，函数，模块，类等等）时可能碰到的问题了。由于篇幅有限，这里尽量精简，尤其是对一些高级的概念。要想了解更多的细节，敬请阅读Learning Python, 2nd Edition的逗小贴士地以及逗Gotchas地章节。 打开文件的调用不使用模块搜索路径当你在Python中调用open()来访问一个外部的文件时，Python不会使用模块搜索路径来定位这个目标文件。它会使用你提供的绝对路径，或者假定这个文件是在当前工作目录中。模块搜索路径仅仅为模块加载服务的。不同的类型对应的方法也不同列表的方法是不能用在字符串上的，反之亦然。通常情况下，方法的调用是和数据类型有关的，但是内部函数通常在很多类型上都可以使用。举个例子来说，列表的reverse方法仅仅对列表有用，但是len函数对任何具有长度的对象都适用不能直接改变不可变数据类型记住你没法直接的改变一个不可变的对象（例如，元组，字符串）： T = (1, 2, 3) T[2] = 4 # 错误 用切片，联接等构建一个新的对象，并根据需求将原来变量的值赋给它。因为Python会自动回收没有用的内存，因此这没有看起来那么浪费： T = T[:2] + (4,) # 没问题了: T 变成了 (1, 2, 4) 使用简单的for循环而不是while或者range 当你要从左到右遍历一个有序的对象的所有元素时，用简单的for循环（例如，for x in seq:）相比于基于while-或者range-的计数循环而言会更容易写，通常运行起来也更快。除非你一定需要，尽量避免在一个for循环里使用range：让Python来替你解决标号的问题。在下面的例子中三个循环结构都没有问题，但是第一个通常来说更好；在Python里，简单至上。 S = "lumberjack" for c in S: print c # 最简单 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 不要试图从那些会改变对象的函数得到结果诸如像方法list.append()和list.sort()一类的直接改变操作会改变一个对象，但不会将它们改变的对象返回出来（它们会返回None）；正确的做法是直接调用它们而不要将结果赋值。经常会看见初学者会写诸如此类的代码： mylist = mylist.append(X) 目的是要得到append的结果，但是事实上这样做会将None赋值给mylist，而不是改变后的列表。更加特别的一个例子是想通过用排序后的键值来遍历一个字典里的各个元素，请看下面的例子： D = {...} for k in D.keys().sort(): print D[k] 差一点儿就成功了——keys方法会创建一个keys的列表，然后用sort方法来将这个列表排序——但是因为sort方法会返回None，这个循环会失败，因为它实际上是要遍历None（这可不是一个序列）。要改正这段代码，将方法的调用分离出来，放在不同的语句中，如下： Ks = D.keys() Ks.sort() for k in Ks: print D[k] 只有在数字类型中才存在类型转换在Python中，一个诸如123+3.145的表达式是可以工作的——它会自动将整数型转换为浮点型，然后用浮点运算。但是下面的代码就会出错了： S = "42" I = 1 X = S + I # 类型错误 这同样也是有意而为的，因为这是不明确的：究竟是将字符串转换为数字（进行相加）呢，还是将数字转换为字符串（进行联接）呢看在Python中，我们认为逗明确比含糊好地（即，EIBTI（Explicit is better than implicit）），因此你得手动转换类型： X = int(S) + I # 做加法: 43 X = S + str(I) # 字符串联接: "421" 循环的数据结构会导致循环尽管这在实际情况中很少见，但是如果一个对象的集合包含了到它自己的引用，这被称为循环对象（cyclic object）。如果在一个对象中发现一个循环，Python会输出一个[…]，以避免在无限循环中卡住： >>> L = ['grail'] # 在 L中又引用L自身会 >>> L.append(L) # 在对象中创造一个循环 >>> L ['grail', [...]] 除了知道这三个点在对象中表示循环以外，这个例子也是很值得借鉴的。因为你可能无意间在你的代码中出现这样的循环的结构而导致你的代码出错。如果有必要的话，维护一个列表或者字典来表示已经访问过的对象，然后通过检查它来确认你是否碰到了循环。赋值语句不会创建对象的副本，仅仅创建引用这是Python的一个核心理念，有时候当行为不对时会带来错误。在下面的例子中，一个列表对象被赋给了名为L的变量，然后L又在列表M中被引用。内部改变L的话，同时也会改变M所引用的对象，因为它们俩都指向同一个对象。 >>> L = [1, 2, 3] # 共用的列表对象 >>> M = ['X', L, 'Y'] # 嵌入一个到L的引用 >>> M ['X', [1, 2, 3], 'Y'] >>> L[1] = 0 # 也改变了M >>> M ['X', [1, 0, 3], 'Y'] 通常情况下只有在稍大一点的程序里这就显得很重要了，而且这些共用的引用通常确实是你需要的。如果不是的话，你可以明确的给他们创建一个副本来避免共用的引用；对于列表来说，你可以通过使用一个空列表的切片来创建一个顶层的副本： >>> L = [1, 2, 3] >>> M = ['X', L[:], 'Y'] # 嵌入一个L的副本 >>> L[1] = 0 # 仅仅改变了L，但是不影响M >>> L [1, 0, 3] >>> M ['X', [1, 2, 3], 'Y'] 切片的范围起始从默认的0到被切片的序列的最大长度。如果两者都省略掉了，那么切片会抽取该序列中的所有元素，并创造一个顶层的副本（一个新的，不被公用的对象）。对于字典来说，使用字典的dict.()方法。静态识别本地域的变量名 Python默认将一个函数中赋值的变量名视作是本地域的，它们存在于该函数的作用域中并且仅仅在函数运行的时候才存在。从技术上讲，Python是在编译def代码时，去静态的识别本地变量，而不是在运行时碰到赋值的时候才识别到的。如果不理解这点的话，会引起人们的误解。比如，看看下面的例子，当你在一个引用之后给一个变量赋值会怎么样： >>> X = 99 >>> def func(): ... print X # 这个时候还不存在 ... X = 88 # 在整个def中将X视作本地变量 ... >>> func( ) # 出错了！ 你会得到一个逗未定义变量名地的错误，但是其原因是很微妙的。当编译这则代码时，Python碰到给X赋值的语句时认为在这个函数中的任何地方X会被视作一个本地变量名。但是之后当真正运行这个函数时，执行print语句的时候，赋值语句还没有发生，这样Python便会报告一个逗未定义变量名地的错误。事实上，之前的这个例子想要做的事情是很模糊的：你是想要先输出那个全局的X，然后创建一个本地的X呢，还是说这是个程序的错误看如果你真的是想要输出这个全局的X，你需要将它在一个全局语句中声明它，或者通过包络模块的名字来引用它。默认参数和可变对象在执行def语句时，默认参数的值只被解析并保存一次，而不是每次在调用函数的时候。这通常是你想要的那样，但是因为默认值需要在每次调用时都保持同样对象，你在试图改变可变的默认值（mutable defaults）的时候可要小心了。例如，下面的函数中使用一个空的列表作为默认值，然后在之后每一次函数调用的时候改变它的值： >>> def saver(x=[]): # 保存一个列表对象 ... x.append(1) # 并每次调用的时候 ... print x # 改变它的值 ... >>> saver([2]) # 未使用默认值 [2, 1] >>> saver() # 使用默认值 [1] >>> saver() # 每次调用都会增加！ [1, 1] >>> saver() [1, 1, 1] 有的人将这个视作Python的一个特点——因为可变的默认参数在每次函数调用时保持了它们的状态，它们能提供像C语言中静态本地函数变量的类似的一些功能。但是，当你第一次碰到它时会觉得这很奇怪，并且在Python中有更加简单的办法来在不同的调用之间保存状态（比如说类）。要摆脱这样的行为，在函数开始的地方用切片或者方法来创建默认参数的副本，或者将默认值的表达式移到函数里面；只要每次函数调用时这些值在函数里，就会每次都得到一个新的对象： >>> def saver(x=None): ... if x is None: x = [] # 没有传入参数看 ... x.append(1) # 改变新的列表 ... print x ... >>> saver([2]) # 没有使用默认值 [2, 1] >>> saver() # 这次不会变了 [1] >>> saver() [1] 其他常见的编程陷阱下面列举了其他的一些在这里没法详述的陷阱：在顶层文件中语句的顺序是有讲究的：因为运行或者加载一个文件会从上到下运行它的语句，所以请确保将你未嵌套的函数调用或者类的调用放在函数或者类的定义之后。 reload不影响用from加载的名字：reload最好和import语句一起使用。如果你使用from语句，记得在reload之后重新运行一遍from，否则你仍然使用之前老的名字。在多重继承中混合的顺序是有讲究的：这是因为对superclass的搜索是从左到右的，在类定义的头部，在多重superclass中如果出现重复的名字，则以最左边的类名为准。在try语句中空的except子句可能会比你预想的捕捉到更多的错误。在try语句中空的except子句表示捕捉所有的错误，即便是真正的程序错误，和sys.exit()调用，也会被捕捉到。

❽ 请问怎么用python写折半查找的程序

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','张三'],['201822','AndyLee'],...,['20189X','AustinHu']],省略数据请自行补充
studentno=input("请输入指定学号")
index=find(array,studentno)
ifindexisNone:
print("未找到学号:%s"%studentno)
else:print(array[index])

❾ python实现折半查找和归并排序算法

python实现折半查找和归并排序算法
今天依旧是学算法，前几天在搞bbs项目，界面也很丑，评论功能好像也有BUG。现在不搞了，得学下算法和数据结构，笔试过不了，连面试的机会都没有……
今天学了折半查找算法，折半查找是蛮简单的，但是归并排序我就挺懵比，看教材C语言写的归并排序看不懂，后来参考了别人的博客，终于搞懂了。
折半查找
先看下课本对于 折半查找的讲解。注意了，折半查找是对于有序序列而言的。每次折半，则查找区间大约缩小一半。low,high分别为查找区间的第一个下标与最后一个下标。出现low>high时，说明目标关键字在整个有序序列中不存在，查找失败。

看我用python编程实现:
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)#递归 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)# 通过折半查找，找到65 print(ret)
输出: 在列表中查找76.
76
时间复杂度：O(logn)
归并排序算法
先阐述一下排序思路：
首先归并排序使用了二分法，归根到底的思想还是分而治之。归并排序是指把无序的待排序序列分解成若干个有序子序列，并把有序子序列合并为整体有序序列的过程。长度为1的序列是有序的。因此当分解得到的子序列长度大于1时，应继续分解，直到长度为1.
(下图是分解过程，图自python编程实现归并排序)

合并的过程如下:

很好，你现在可以和别人说，老子会归并排序了。但是让你写代码出来，相信你是不会的……
来来来，看我用python写的归并排序算法:
defmerge_sort(array):# 递归分解 mid=int((len(array)+1)/2) iflen(array)==1:# 递归结束的条件，分解到列表只有一个数据时结束 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)# 进行归并 defmerge(list_left, list_right):# 进行归并 final=[] whilelist_leftandlist_right: iflist_left[0] <=list_right[0]:# 如果将"<="改为"<",则归并排序不稳定 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))输出:
输出：
>>>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]
时间度杂度: 平均情况＝最好情况＝最坏情况＝O(nlogn)
空间复杂度:O(n)
稳定性:稳定
对序列{ 6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4 }进行归并排序的实例如下:

使用归并排序为一列数字进行排序的宏观过程:

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助

❿ 试用递归法编写python程序实现折半查找算法

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环境

该例子详细讲解在我的云课堂视频课程中有讲