二分查找字典Python

二分查找字典Python相关知识

• python二分查找法

  一、概述1、条件不是所有数据类型都可以应用二分查找法,他需要满足以下的条件:是一个有序序列(索引数组),且是已经排好序的序列.2、查找原理在一个有序序列中查找一个指定的数,如果首先和这个序列的中间数相比如果相等就找到返回,如果比这个中间数小,即在序列左边找,如果比中间数大就从右边查找,直到找到或未找到返回.二、python代码实现知道了条件和原理后,其他任何一门语言都可实现,以下是python代码的简单实现.参考代码import mathL = [1,56,58,60,66,70,7,98,100,111,49999,99999]count = 0     #定义统计查找次数#查找是否在列表中def bin_search(arg,num):    global count    begin = 0    end = len(arg) -1    #最后一个索引   
• python二分查找法

  原文链接：http://blog.51cto.com/dyc2005/2051124一、概述1、条件不是所有数据类型都可以应用二分查找法,他需要满足以下的条件:是一个有序序列(索引数组),且是已经排好序的序列.2、查找原理在一个有序序列中查找一个指定的数,如果首先和这个序列的中间数相比如果相等就找到返回,如果比这个中间数小,即在序列左边找,如果比中间数大就从右边查找,直到找到或未找到返回.二、python代码实现知道了条件和原理后,其他任何一门语言都可实现,以下是python代码的简单实现.参考代码import math L = [1,56,58,60,66,70,7,98,100,111,49999,99999] count = 0     #定义统计查找次数#查找是否在列表中def bin_search(arg,num):     global&nbsp
• 二分法查找

  # 二分查找(折半查找)title: 二分查找tags: 数据结构与算法之美author: 辰砂一、简介二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列 （解释：所以二分查找的时候一定要是有序的数组）二、过程若k==R[mid].key，查找成功 若k<R[mid].key，则high=mid-1若k>R[mid].key，则low=mid+11.查找 212.查找70三、算法描述1.非递归设表长为n，low、high和mid分别指向待查元素所在区间的上界、下界和中点,k为给定值初始时，令low=1,high=n,mid=(low+high)/2让k与mid指向的记录比较若k==R[mid].key，查找成功若k<R[mid].key，则high=mid-1若k>R[mid].key，则low=mid+1重复上述操作，直至low>high时，查找失败int Sea
• python 字典

  一、特性：1、key-value结构，可变数据类型。2、key必须为可hash，且必须为不可变数据类型（字符串，数字，元祖），必须唯一。3、可存在任意多个值，可修改，不唯一。4、无序。5、查找速度快（根据key查询）。 二、字典的方法1、增加：info【“”stuo01“】=“cjk”，即把【“”stuo01“】=“cjk”加入到字典中了。2、修改：info【“”stuo01“】=“wtl”即把【“”stuo01“】=“cjk”改为【“”stuo01“】=“wtl”了。3、判断元素在不在字典里：用in方法：“stuo01” in info  在字典info里返回True，否则False；4、获取元素：get方法：info.get（“stuo01”）有，则返回该元素，没有则返还NONE；直接通过key返还：info【“stuo01”】，有则返回对应value，不过如果没有则报错，故一般用get方法。5、删除元素：pop方法：info.pop（“stuo01”）删除key为stuo01的元

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二分查找字典Python相关教程

• 2.5 查询字典 通过关键字 in 检查字典中是否包含指定元素，示例如下：>>> x = {'a':'A', 'b':'B'}>>> 'a' in xTrue>>> 'c' in xFalse在第 1 行，创建一个具有 2 个键值对的字典；在第 2 行，使用表达式 key in dictionary，检测键 ‘a’ 是否在字典 x 中；在第 3 行，结果为真，表示键 ‘a’ 在字典 x 中；在第 3 行，使用表达式 key in dictionary，检测键 ‘b’ 是否在字典 x 中；在第 4 行，结果为假，表示键 ‘b’ 不在字典 x 中。
• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书；在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值。
• 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型，关于 for 循环语句的详细用法，请参考词条 Python 的循环控制语句。
• 4.1 使用二分法的插入排序 二分法查找是一种非常高效的搜索方法，主要原理是每次搜索可以抛弃一半的值来缩小范围。其时间复杂度是O(log2n)，一般用于对普通搜索方法的优化。使用二分法时一定要保证数组是排序的，例如下面的数组：5 8 10 12 17 20 25 26假设想查找 10 的位置，首先给个头尾指针：first 和 end，分别指向 0 和 7 的位置。取中间数 mid = (0 + 7) / 2 = 3 ，而 nums[3] = 12 > 10，可知 10 的位置肯定在 first 和 mid 指针之间。此时我们将 end = mid，然后继续使用前面那样的方式在左边数组中查找，直到最后 first >= end 为止。在 Python 中有一个二分查找模块：bisect，该模块中的方法都是基于二分查找法，可以使用 bisect_right() 方法来辅助我们快速实现插入元素的定位。首先在 Python 的交互式模式下测试下该方法：>>> from bisect import bisect_right>>> x = [2, 3, 4, 7, 9, 12] >>> bisect_right(x, 5) 3>>> bisect_right(x, 1) 0>>> bisect_right(x, 13) 6>>> bisect_right(x, 7) 4可以看到，bisect_right() 方法快速返回了待插入元素在有序列表中的位置。注意：在 bisect.py 模块中，bisect_right() 方法又给了一个别名，就是 bisect：# 源码位置：lib/bisect.py# ...# Create aliasesbisect = bisect_right于是我们给出基于二分法的插入排序算法：from bisect import bisectdef insert_sort2(nums): """ 插入排序: 使用二分法实现元素快速插入 """ if not nums: return False for i in range(1, len(nums)): k = bisect(nums[:i], nums[i]) nums[k], nums[k + 1: i + 1] = nums[i], nums[k:i] return True 可以看到，使用了二分模块之后，插入排序算法的代码变得非常简洁，而且也相比原来的代码高效了不少。大家可以把排序的规模弄到万级别上进行测试和对比，就能够看到代码的区别。

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