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算法设计-实验二-查找.docx
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2023-09-06
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这份资源提供了使用Python语言和算法设计思想解决查找问题的实验指南。查找问题在计算机科学中是一个经典的问题,包括线性查找、二分查找、哈希查找等多种方法。在实际应用中,查找问题具有广泛的研究和应用价值。 在这份资源中,您将学习到查找问题的定义和性质,以及如何使用Python语言和算法设计思想解决查找问题。文档中提供了多个实例演示和代码案例,帮助读者更好地理解和掌握算法设计和Python编程技术。 无论您是初学者还是有经验的Python程序员,这份资源都可以提供有力的帮助和指导,以提高您的Python编程技能并为您的工作和学习提供支持。 我们相信,这份资源将成为您学习和研究Python算法设计过程中的宝贵资料,为您提供了最详细、最全面的指导。无论您是否已经具备了Python语言和算法设计的基础知识,这份资源都将帮助您更好地掌握相关知识,并为您的工作和学习提供有力支持。
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作业二 查找
一、作业目的
(1) 理解查找
(2) 掌握各种查找方法
二、作业内容
从数列:16、25、39、27、12、8、45、63 中找出 12。
三、代码
二分法
a = [16, 25, 39, 27, 12, 8, 45, 63]
s = int(len(a)) * int(len(a) - 1) / 2
for b in range(int(s)):
for i in range(len(a) - 1):
if int(a[i]) > int(a[i + 1]):
a[i], a[i + 1] = a[i + 1], a[i]
print(a)
# 返回 x 在 a 中的索引,如果不存在返回 -1
def binarySearch(a, l, r, x):
# 基本判断
if r >= l:
mid = int(l + (r - l) / 2)
# 元素的中间位置
if a[mid] == x:
return mid
# 元素小于中间位置的元素,只需要再比较左边的元素
elif a[mid] > x:
return binarySearch(a, l, mid - 1, x)
# 元素大于中间位置的元素,只需要再比较右边的元素
else:
return binarySearch(a, mid + 1, r, x)
else:
# 不存在
return -1
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深海大凤梨_
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