python中二分查找

① 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()

② python中的数据结构分析

1.Python数据结构篇

数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录，当然，也结合了部分[算法导论](Introction to Algorithms)
中的内容，此外还有不少wikipedia上的内容，所以内容比较多，可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构，例
如堆栈、队列、二叉树等等，也有Python内置的数据结构性能的分析，同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文
章都有实现代码，内容比较多，简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程，复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。

**这一部分是下
面算法设计篇的前篇，如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇，遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电一下，我个人认为直接读算法设计篇比
较好，因为大家时间也都比较宝贵，如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了，后面的算法设计篇中更多的是思想，这里更多的是代码而已，嘿嘿。**

(1)[搜索](Python Data Structures)

简述顺序查找和二分查找，详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突)

(2)[排序](Python Data Structures)

简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现

(3)[数据结构](Python Data Structures)

简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构：栈、队列和二叉堆

(4)[树总结](Python Data Structures)

简述二叉树，详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现

2.Python算法设计篇

算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**点击链接可进入Springer免费下载原书电子版**]之后写下的读书总结，原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introction to Algorithms)，
内容更加细致深入，主要是介绍了各种常用的算法设计思想，以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法，这里有别于前面的数据结构篇，部分算法例如排
序就不会详细介绍它的实现细节，而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块，因为这篇的重点是算法的思想以及实现，所以并
没有去重新实现每个数据结构，但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点，也就意味着该篇比前面都要难不少，但
是我想我的介绍应该还算简单明了，因为我用的都是比较朴实的语言，并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理，主要是对着某个问题一步步思考然后算法就出来
了，嘿嘿，除此之外，里面还有很多关于python开发的内容，精彩真的不容错过！

这里每篇文章都有实现代码，但是代码我一般都不会分
析，更多地是分析算法思想，所以内容都比较多，即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容，因为内容实在太丰富了，所以我只是选择经典的算法实例来介绍算
法核心思想，除此之外，还有不少内容是原书没有的，部分是来自算法导论，部分是来自我自己的感悟，嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜，请一笑而过，对于菜鸟
们来说可能有点难啃，所以最适合的是和我水平差不多的，对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。

本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟)，为了节省时间以及保持原着的原滋原味，部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原着英文内容。

**1.
你也许觉得很多内容你都知道嘛，没有看的必要，其实如果是我的话我也会这么想，但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤，那这个总结也就没有意义了，我觉得这
个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的，有哪些需要注意的，如何进行优化的等等，采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解，每篇
文章之后都还有一两道小题练手哟**

**2.你也许还会说算法导论不是既权威又全面么，基本上每个算法都还有详细的证明呢，读算法导论岂
不更好些，当然，你如果想读算法导论的话我不拦着你，读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟，嘻嘻嘻，左一个性质右一个定理实在不适合算法科
普的啦，没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟，呵呵呵**

**3.如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的，需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的，嘿嘿。温馨提示，前面三节内容都是介绍基础知识，所以精彩内容从第4节开始哟，么么哒 O(∩_∩)O~**

(1)[Python Algorithms - C1 Introction](Python Algorithms)

本节主要是对原书中的内容做些简单介绍，说明算法的重要性以及各章节的内容概要。

(2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms)

**本节主要介绍了三个内容：算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。**

(3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms)

原书主要介绍了一些基础数学，例如排列组合以及递归循环等，但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法

(4)[Python Algorithms - C4 Inction and Recursion and Rection](Python Algorithms)

**本节主要介绍算法设计的三个核心知识：Inction(推导)、Recursion(递归)和Rection(规约)，这是原书的重点和难点部分**

(5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms)

**本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS，以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法**

(6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)

**本节主要介绍分治法策略，提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法**

(7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms)

**本节主要通过几个例子来介绍贪心策略，主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等**

(8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)

**本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式，并对这两种方式进行对比**

(9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms)

**本节主要介绍图算法中的各种最短路径算法，从不同的角度揭示它们的内核以及它们的异同**

③ 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])

④ python算法设计的步骤有三步分别是

1. 弄清楚题目的意思，列出题目的输入、输出、约束条件
其中又一道题目是这样的：“有一个mxn的矩阵，每一行从左到右是升序的，每一列从上到下是升序的。请实现一个函数，在矩阵中查找元素elem，找到则返回elem的位置。”题设只说了行和列是升序的，我在草稿纸上画了一个3x4的矩阵，里面的元素是1~12，于是我就想当然的认为矩阵的左上角是最小的元素，右下角是最大的元素。于是整个题目的思考方向就错了。
2. 思考怎样让算法的时间复杂度尽可能的小
继续以上面的题目为例子。可以有如下几种算法：
a. 遍历整个矩阵进行查找，那么复杂度为O(m*n)；
b. 因为每一行是有序的，所以可以对每一行进行二分查找，复杂度为O(m*logn)。但是这样只用到了行有序的性质。
c. 网上查了一下，最优的算法是从矩阵的左下角开始，比较左下角的元素（假设为X）与elem的大小，如果elem比X大，那么X所在的那一列元素就都被排除了，因为X是该列中最大的了，比X还大，那么肯定比X上面的都大；如果elem比X小，那么X所在的那一行就可以排除了，因为X是这一行里最小的了，比X还小那么肯定比X右边的都小。每迭代一次，矩阵的尺寸就缩小一行或一列。复杂度为O(max(m,n))。
可以先从复杂度较高的实现方法入手，然后再考虑如何利用题目的特定条件来降低复杂度。
3. 编写伪代码或代码

⑤ 如何用python实现各种数据结构

Hi,大家好

我将分享如何用python实现各种数据结构~

快速排序

选择排序

插入排序

归并排序

堆排序heapq模块

栈

队列

二分查找

以上，我的分享就到这里了。

⑥ python 算法有哪些比赛

算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。简单来讲，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。包括这几类：
1.
选择排序算法：选择排序是一种简单直观的排序算法。原理：首先在未排序序列中找到最小或最大元素，存放到排序序列的起始位置;然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最大最小元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推直到所有元素均排序完毕。
2.
快速排序算法：快速排序的运行速度快于选择排序。原理：设要排序的数组为N，首先任意选取一个数据作为关键数据，然后将所有比它小的数放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称之为快速排序。
3. 二分查找算法：二分查找的输入是一个有序的列表，如果要查找的元素包含在一个有序列表中，二分查找可以返回其位置。
4.
广度优先搜索算法：属于一种图算法，图由节点和边组成。一个节点可以与多个节点连接，这些节点称为邻居。它可以解决两类问题：第一类是从节点A出发，在没有前往节点B的路径;第二类问题是从节点A出发，前往B节点的哪条路径最短。使用广度优先搜索算法的前提是图的边没有权值，即该算法只用于非加权图中，如果图的边有权值的话就应该使用狄克斯特拉算法来查找最短路径。
5.
贪婪算法：又叫做贪心算法，对于没有快速算法的问题，就只能选择近似算法，贪婪算法寻找局部最优解，并企图以这种方式获得全局最优解，它易于实现、运行速度快，是一种不错的近似算法。

⑦ 我想问下python中 逻辑与：“&”和“and”的区别

1、“&”和“and”有本质区别，属于不同类型的运行符号。& 是位运算；and 是逻辑运算。

2、首先是&：该运输符属于字符串的连接运算符，例如，“w“&”c“结果为字符串”wc“。

3、and属于逻辑运算符，表示逻辑与运算，其规则是有假取假，全真为真。例如，true and false结果为false，true and true结果为true。

(7)python中二分查找扩展阅读

Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此，Perl语言中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。

在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。

由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。所以很多人认为Python很慢。

不过，根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。

Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”（script language），但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。

Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言，原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。

Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。

因此，很多人还把Python作为一种“胶水语言”（glue language）使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google Engine使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。

《Python技术手册》的作者马特利（Alex Martelli）说：“这很难讲，不过，2004 年，Python 已在Google内部使用，Google 召募许多 Python 高手，但在这之前就已决定使用Python，

他们的目的是 Python where we can, C++ where we must，在操控硬件的场合使用 C++，在快速开发时候使用 Python。”

⑧ Python big notation 里的 logn 和 nlogn 分别代表了什么

题主说的是big O notation吗？这个符号是做算法复杂度分析用的，跟python没有直接关系。
常见算法中，有序数组的二分查找是O(logn)的时间复杂度；快速排序算法的时间复杂度是O(nlogn)。
其中n代表数组长度。所谓时间复杂度就是表征输入数据规模n与算法消耗时间t直接的函数关系t = f(n)。

⑨ python中list有没有自带二分查找函数

要判断一个list中是否存在你要的东西，可以用 value in list 的方式或者 list.index(value), 具体python内部实现用的什么算法。。。自己研究吧。

⑩ python算法有哪些

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

一个算法应该具有以下七个重要的特征：

①有穷性（Finiteness）：算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；

②确切性(Definiteness)：算法的每一步骤必须有确切的定义；

③输入项(Input)：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输 入是指算法本身定出了初始条件；

④输出项(Output)：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没 有输出的算法是毫无意义的；

⑤可行性(Effectiveness)：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行 的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）；

⑥高效性(High efficiency)：执行速度快，占用资源少；

⑦健壮性(Robustness)：对数据响应正确。

相关推荐：《Python基础教程》

五种常见的Python算法：

1、选择排序

2、快速排序

3、二分查找

4、广度优先搜索

5、贪婪算法