python l列表二分查找
时间: 2023-10-14 17:08:10 浏览: 59
好的,关于python中的列表二分查找,你可以使用内置的bisect模块来实现。具体操作可以参考以下代码:
```python
import bisect
list_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
position = bisect.bisect_left(list_data, 5)
print(position)
```
输出结果为:4。这表示在有序列表list_data中,元素5的位置是从0开始数的第4个位置。如果元素不存在列表中,bisect函数会返回元素可以插入的位置,同时保持列表有序。
相关问题
python 二分查找字符
二分查找(Binary Search)通常用于已排序的数据列表中,例如在Python的字符串或数组中查找特定元素。对于字符,如果字符串是按字典序排列的,我们可以使用二分查找算法。以下是一个简单的步骤说明:
1. **定义查找区间**:开始时,查找区间包含整个字符串。起始索引通常是0,结束索引为字符串长度减1。
2. **中间位置计算**:取起始索引和结束索引的平均值,向下取整得到中间索引。这是通过 `mid = (start + end) // 2` 计算的。
3. **比较元素**:检查中间字符是否等于目标字符。如果相等,返回中间索引;如果中间字符小于目标,那么目标可能在右半部分,所以更新起始索引为 mid + 1;如果中间字符大于目标,目标可能在左半部分,所以更新结束索引为 mid - 1。
4. **递归或迭代**:重复步骤2和3,直到找到目标字符或者查找区间为空(即 start > end)。
5. **返回结果**:如果找到了目标字符,返回其索引;如果没有找到,返回 None 表示未找到。
这里是一个简单的Python代码实现二分查找字符的例子:
```python
def binary_search_char(s, target):
start = 0
end = len(s) - 1
while start <= end:
mid = (start + end) // 2
if s[mid] == target:
return mid
elif s[mid] < target:
start = mid + 1
else:
end = mid - 1
return -1 # 如果没有找到,返回-1
# 示例
s = "hello"
target = "l"
result = binary_search_char(s, target)
if result != -1:
print(f"字符'{target}'的位置: {result}")
else:
print(f"字符'{target}'不在字符串中")
```
二分查找 边界 python
二分查找是一种快速查找的方法,它可以在有序数组中查找指定元素的位置。首先,我们需要对数组进行初始化,即确定左右指针的初始位置。然后,利用二分法的思想,将待查找的元素与数组的中间元素进行比较。如果中间元素小于等于待查找元素,则将左指针移动到中间元素的位置。如果中间元素大于待查找元素,则将右指针移动到中间元素的位置。重复以上步骤,直到找到目标元素或者左指针等于右指针。
在Python中实现二分查找可以按照以下步骤进行:
1. 初始化左右指针为数组的边界值,即左指针为-1,右指针为数组长度。
2. 当左指针加1不等于右指针时,执行以下循环。
3. 计算中间位置m,通过将左指针与右指针之和除以2得到。
4. 若中间元素小于等于待查找元素,则将左指针移动到中间位置。
5. 若中间元素大于待查找元素,则将右指针移动到中间位置。
6. 返回右指针所在位置的元素,即为目标元素。
这是用Python实现二分查找的示例代码:
```python
def binary_search(arr, key):
N = len(arr)
l, r = -1, N # 初始化左右指针的位置
while l + 1 != r: # 当左指针加1不等于右指针时执行循环
m = int(l + (r - l) / 2) # 计算中间位置m
if arr[m <= key: # 若中间元素小于等于待查找元素
l = m # 将左指针移动到中间位置
else:
r = m # 若中间元素大于待查找元素,则将右指针移动到中间位置
return arr[r # 返回右指针所在位置的元素
if __name__ == '__main__':
arr = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 8, 9]
key = 5
num = binary_search(arr, key)
print(num)
```
以上是关于二分查找的边界问题的Python实现方法。通过对左右指针的初始化和移动,我们可以在有序数组中快速查找指定元素的位置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [二分查找 边界查找](https://blog.csdn.net/CCSUXWZ/article/details/120771067)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python有序查找算法之二分法实例分析](https://download.csdn.net/download/weixin_38627769/13774169)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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