10.编程实现用二分搜索法在一有序列表【11，14，17，24 ，31， 33， 34 ，39 ，46,52， 58 ，60，61，62,73,79,80,90，92，93】中查找某一输入值。若找到则返同该元素在列表中位置（下标），否则输出“未找到！”python

好的，以下是 Python 代码实现：

def binary_search(arr, target):
    left, right = 0, len(arr) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return -1

arr = [11,14,17,24,31,33,34,39,46,52,58,60,61,62,73,79,80,90,92,93]
target = int(input("请输入要查找的数: "))
index = binary_search(arr, target)
if index == -1:
    print("未找到！")
else:
    print("该元素在列表中的位置为:", index)

输入要查找的数后，程序会输出该元素在列表中的位置，如果未找到则输出“未找到！”。

相关问题

编程实现用二分搜索法在一有序列表 [11,14,17,24,31,33,34,39,46,52,58,60,61,62,73,79,80,90,92,93] 中查找某输入值。若找到则返回该元素在列表中位置(下标)，否则输出“未找到!”。

可以回答这个问题。以下是代码实现：

def binary_search(arr, x):
low = 0
high = len(arr) - 1
mid = 0

while low <= high:

mid = (high + low) // 2

if arr[mid] < x:
low = mid + 1

elif arr[mid] > x:
high = mid - 1

else:
return mid

return -1

arr = [11,14,17,24,31,33,34,39,46,52,58,60,61,62,73,79,80,90,92,93]
x = 33

result = binary_search(arr, x)

if result != -1:
print("元素在列表中的位置为", str(result))
else:
print("未找到!")

编程实现使用对分查找法对有序数据教学进行查找操作 并输出这种结果

### 回答1：

对于编程实现使用对分查找法对有序数据进行查找操作，可以采用二分查找的思想，即在一个有序数组中，每次取中间位置的元素比较，如果大于目标元素，则在其前半部分继续查找，如果小于目标元素，则在其后半部分继续查找，直至找到目标位置或者查找完整个数组都没有找到。如果找到了目标元素，则输出结果，否则输出未找到。

### 回答2：
对分查找法也称为二分查找法，是一种高效的查找算法。它是基于有序数据的特性进行搜索的。

对于一个有序的数据序列，要使用对分查找法进行查找操作，首先要确定要搜索的目标值。然后，我们需要将要查找的区域缩小到头尾指针之间。

1. 初始化两个指针：头指针left指向数组的首元素，尾指针right指向数组的末尾元素。
2. 计算头尾指针之间的中间位置mid = (left + right) / 2。
3. 判断中间位置的元素与目标值的大小关系：
- 如果中间位置的元素等于目标值，说明找到了，返回结果。
- 如果中间位置的元素大于目标值，则说明目标值在左半部分，将尾指针移到mid - 1处，重复步骤2。
- 如果中间位置的元素小于目标值，则说明目标值在右半部分，将头指针移到mid + 1处，重复步骤2。
4. 如果头指针大于尾指针，说明在搜索过程中没有找到目标值，返回结果。

对分查找法的时间复杂度为O(logn)，是一种高效的查找方法。这种查找方法可以应用于各类有序数据教学中，例如教学成绩排序、学生排名等。在编程实现时，可以将有序数据存储在一个数组中，根据用户输入的目标值进行查找操作，并输出查找结果。

### 回答3：
对分查找法（也称二分查找法）是一种高效的查找算法，适用于有序数据教学。下面我将用编程实现对分查找法并输出结果。

对分查找法的实现思路如下：
1. 首先，假设有一个有序数据集合（如数组）arr和需要查找的元素target。
2. 设置起始位置low为0，终止位置high为数组最后一个元素的索引。
3. 迭代执行以下步骤，直到low > high：
- 计算中间位置mid = (low + high) / 2。
- 如果arr[mid]等于target，则返回mid作为查找结果。
- 如果arr[mid]大于target，则在索引范围[low, mid-1]中继续查找。
- 如果arr[mid]小于target，则在索引范围[mid+1, high]中继续查找。
4. 如果迭代过程中没有找到目标元素target，则返回不存在查找结果。

下面是一个示例的Python代码实现：

def binary_search(arr, target):
    low = 0
    high = len(arr) - 1

    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2

        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] > target:
            high = mid - 1
        else:
            low = mid + 1
    
    return -1

# 示例数据集合
arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]
target = 7

# 使用对分查找法查找目标元素并输出结果
result = binary_search(arr, target)
if result != -1:
    print("目标元素在数组中的索引为：", result)
else:
    print("目标元素不存在于数组中。")

以上代码实现了对分查找法，可以输出目标元素在有序数据集合中的索引（如果存在），或者输出目标元素不存在于数据集合中的提示信息。根据示例数据集合和目标元素，输出的结果将会是："目标元素在数组中的索引为： 3"。