二分查找python实现_python算法有哪些

python虽然具备很多高级模块，也是自带电池的编程语言，但是要想做一个合格的程序员，基本的算法还是需要掌握，本文主要介绍列表的一些排序算法
递归是算法中一个比较核心的概念，有三个特点，1 调用自身 2 具有结束条件 3 代码规模逐渐减少

2. 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

3. 想学python从哪里入手

Python适用于网站、桌面应用开发，自动化脚本，复杂计算系统，科学计算，生命支持管理系统，物联网，游戏，机器人，自然语言处理等很多方面。而且，既使对于那些从没有开发经验的人来讲，Python的代码也是简洁易懂的。所以，有不少人会选择Python专业的学习。

作为一门优美、精巧的编程语言，Python不仅仅适合作为编程入门，对于希望掌握实战开发技能进而从事编程工作的人来说，Python也是一个很不错的选择。
Python的初学者说一说入门的学习路径。
1、建立开发环境
建立开发环境非常重要，。做任何开发，首先就是要把这个环境准备好，之后就可以去做各种尝试，尝试过程中的话就能逐渐建立信心。初学者往往在环境配置中被各种预想不到的问题弄得很沮丧。
2、了解编程语言基础
有了工作环境后，我们就可以开始编写和执行Python程序了。
Python这类脚本程序其实就像是一段“电影脚本”，按照从前往后的顺序规定了一系列的动作，指挥着你电脑的CPU、硬盘、操作系统等部件干这干那。所以为了让电脑能够看懂，你编写的这段“电影脚本”需要按照电脑所使用的语言进行编写。例如print("hello world!")这样一句话就会让电脑调用一系列部件，最后在屏幕上输出它对世界的问好；而a=3+5这样一句话就会让电脑计算3+5的答案，然后将答案放入一个名字为a的“盒子”当中。
3、掌握数据结构基础
为了能够完成更复杂的计算场景，Python提供了若干种内置的数据结构。所谓数据结构，你可以认为一组变量以某个特定的方式组织在一起，而不仅仅是单个独立的变量。通过特定的组织方式，在处理某些运算时能够能够大大提高编程的效率。数据结构是计算机专业的一门必修专业课，更高级的数据结构及其内部实现方式你需要专门学习，不过Python的数据结构可以是一个非常好的学习起点。
4、掌握函数的基本概念
在实际编写程序的过程中，某些代码可能会反复执行多次。而这些代码除了变量不同外，没有任何的区别。这些代码实际上类似于数学表达式中的函数f(x)，当我们给x赋值时，就会得到对应的结果。在Python中也提供了这样的特性，同样称之为“函数”。
函数将需要反复使用的代码进行模块化，从而减少了代码的重复，同时还增加了可读性和可维护性。当需要修改时，只要改变定义内的代码，就可以完成对每一次执行的修改。
5、面向对象编程
面向对象是一种非常符合人类思维的编程方法，因为现实世界就是由对象和对象之间的交互来构成的，所以我们其实很容易将现实世界映射到软件开发中。举个例子，一辆汽车、一篇博客、一个人，对应到软件系统中都是一个对象；而对象具有自己的状态和行为。
6、学习函数式编程
也许你还觉得函数式编程很陌生，但许多的函数式编程风格已经渐渐开始流行。什么叫函数式编程呢？事实上只要语言将函数作为一等公民（或者借助工具达到类似效果）就可以支持函数式编程。而将函数作为一等公民意味着函数可以像变量一样传参、赋值和返回。函数式编程的书写方式使得代码编写的效率更加高，极大地提高生产效率。
7、掌握更多标准库中的模块

4. 有哪些用 Python 语言讲算法和数据结构的书

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)

https://www.hu.com/question/19889750/answer/27901020

5. Python该怎么入门

作为初学者，第一个月的月目标应该是这样的：

熟悉基本概念（变量，条件，列表，循环，函数）
练习超过 30 个编程问题
利用这些概念完成两个项目
熟悉至少 2 个框架
开始使用集成开发环境（IDE），Github，hosting，services 等

整体计划

现在，我们先将月计划细化成周计划。

第一周：熟悉 Python

要积极探索 Python 的使用方法，尽可能多的完成下面这些任务：

第一天：基本概念（4 小时）：print，变量，输入，条件语句
第二天：基本概念（5 小时）：列表，for 循环，while 循环，函数，导入模块
第三天：简单编程问题（5 小时）：交换两个变量值，将摄氏度转换为华氏温度，求数字中各位数之和，判断某数是否为素数，生成随机数，删除列表中的重复项等等
第四天：中级编程问题（6 小时）：反转一个字符串（回文检测），计算最大公约数，合并两个有序数组，猜数字游戏，计算年龄等等
第五天：数据结构（6 小时）：栈，队列，字典，元组，树，链表。
第六天：面向对象编程（OOP）（6 小时）：对象，类，方法和构造函数，面向对象编程之继承
第七天：算法（6 小时）：搜索（线性和二分查找）、排序（冒泡排序、选择排序）、递归函数（阶乘、斐波那契数列）、时间复杂度（线性、二次和常量）

通过第一周时间，python大致能熟悉了，自学能力稍微弱一点找人带下你，节约自己的时间。

注意：别急着安装 Python 环境！

这看起来很矛盾，但是你一定要相信我。我有几个朋友，他们因为语言工具包和 IDE 安装的失败而逐渐失去了学习下去的欲望。因此，我的建议是先使用一些安卓 app 来探索这门语言，如果你是个技术小白，安装 Python 环境可不是你的首要任务。

第二周：开始软件开发（构建项目）

接下来，让我们朝着软件开发任务进军吧！不妨尝试综合你学到的知识完成一个实际的项目：

第一天：熟悉一种 IDE（5 小时）: IDE 是你在编写大型项目时的操作环境，所以你需要精通一个 IDE。在软件开发的初期，我建议你在 VS code 中安装 Python 扩展或使用 Jupyter notebook。
第二天：Github（6 小时）：探索 Github，并创建一个代码仓库。尝试提交（Commit）、查看变更（Diff）和上推（Push）你的代码。另外，还要学习如何利用分支工作，如何合并（merge）不同分支以及如何在一个项目中创建拉取请求（pull request）。
第三天：第一个项目——简单计算器（4 小时）：熟悉 Tkinter，创建一个简单的计算器
第四、五、六天：个人项目（每天 5 小时）：选定一个项目并完成它。如果你不知道你该做什么，可以查看下面的清单（https://www.quora.com/what-some-good pythonprojects -for-an- middle - programmer/answer/jhankar - mahbub2）
第七天：托管项目（5 小时）：学习使用服务器和 hosting 服务来托管你的项目。创建一个 Heroku 设置并部署你构建的应用程序。

为什么要写项目？

如果仅仅按部就班地学习课堂上或视频中的内容，你无法拥有独立思考能力。所以，你必须把你的知识应用到一个项目中。当你努力寻找答案时，你也在慢慢地学会这些知识。

第三周：让自己成为一名程序员

第 3 周的目标是熟悉软件开发的整体过程。你不需要掌握所有的知识，但是你应该知道一些常识，因为它们会影响你的日常工作。

第一天：数据库基础（6 小时）：基本 SQL 查询（创建表、选择、Where 查询、更新）、SQL 函数（Avg、Max、Count）、关系数据库（规范化）、内连接、外连接等
第二天：使用 Python 数据库（5 小时）：利用一种数据库框架（SQLite 或 panda），连接到一个数据库，在多个表中创建并插入数据，再从表中读取数据。
第三天：API（5 小时）：如何调用 API。学习 JSON、微服务（micro-service）以及表现层应用程序转换应用程序接口（Rest API）。
第四天：Numpy（4 小时）：熟悉 Numpy（https://towardsdatascience.com/lets-talk-about- Numpy -for- datascies-beginners-b8088722309f）并练习前 30 个 Numpy 习题（https://github.com/rougier/numpy- 100/blob/master/100_numpy_excercises.md)
第五、六天：作品集网站（一天 5 小时）：学习 Django，使用 Django 构建一个作品集网站（https://realpython.com/get- start-with-django -1/），也要了解一下 Flask 框架。
第七天：单元测试、日志、调试（5 小时）：学习单元测试（PyTest），如何设置和查看日志，以及使用断点调试。

真心话时间（绝密）

如果你非常“疯狂”，并且非常专注，你可以在一个月内完成这些任务。你必须做到：

把学习 Python 作为你的全职活动。你需要从早上 8 点开始学习，一直到下午 5 点。在此期间，你可以有一个午休时间和茶歇时间（共 1 小时）。
8 点列出你今天要学的东西，然后花一个小时复习和练习你昨天学过的东西。
从 9 点到 12 点：开始学习，并进行少量练习。在午饭后，你需要加大练习量，如果你卡在某个问题上，可以在网上搜索解决方案。
严格保持每天 4-5 小时的学习时间和 2-3 小时的练习时间（每周最多可以休息一天）。
你的朋友可能会认为你疯了。走自己的路，让别人去说吧！

如果你有一份全职工作，或者你是一名学生，完成这些流程可能需要更长的时间。作为一名全日制学生，我花了 8 个月的时间来完成这份清单。现在我是一名高级开发人员。所以，不管花多长时间，一定要完成它们。要想成功完成一个目标，必须付出百分之百的努力。

第四周：认真考虑工作（实习）问题

第 4 周的目标是认真思考如何才能被录用。即使你现在不想找工作，你也可以在探索这条道路的过程中学到很多东西。

第一天：准备简历（5 小时）：制作一份一页的简历。把你的技能总结放在最上面，必须在写项目的同时附上 Github 链接。
第二天：作品集网站（6 小时）：写几个博客，将它们添加到你之前开发的作品集网站中。
第三天：LinkedIn 简介（4 小时）：创建一个 LinkedIn 个人简介，把简历上的所有内容都放到 LinkedIn 上。
第四天：面试准备（7 小时）：准备一些谷歌常见的面试问题，练习白皮书中的 10 个面试编程问题。在 Glassdoor、Careercup 等网站中查看前人遇到的面试问题。
第五天：社交（~小时）：走出房门，开始参加聚会、招聘会，与其他开发人员和招聘人员见面。
第六天：工作申请（~小时）：搜索“Python Job”，查看 LinkedIn Job 和本地求职网站。选择 3 个工作岗位并发送工作申请。为每个工作定制你的简历。在每个工作要求中找出 2 到 3 件你不知道的事情，并在接下来的 3-4 天里学会它们。
第七天：在拒绝中学习（~小时）：每次你被拒绝的时候，找出两件为了获得这份工作你应该知道的事情，然后花 4-5 天的时间来掌握它们。这样，每次拒绝都会让你成为更好的开发人员。

6. Python程序，定义一个 prime() 函数求整数 n 以内（不包括n）的所有素数（1不是素数）

定义一个 prime() 函数求整数 n 以内（不包括n）的所有素数（1不是素数）， 并返回一个按照升序排列的素数列表。使用递归来实现一个二分查找算法 函数bi_search()，该函数实现检索任意一个整数在 prime() 函数生成的素数列 表中位置（索引）的功能，并返回该位置的索引值，若该数不存在则返回 -1。 输入格式: 第一行为正整数 n 接下来若干行为待查找的数字，每行输入一个数字 输出格式： 每行输出相应的待查找数字的索引值 输入样例： 10 2 4 6 7 输出样例： 0 -1 -1 3

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二分查找python实现

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