python中二分查找

时间: 2023-10-24 12:15:42 浏览: 41
二分查找(Binary Search)是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。二分查找每次将查找区间减半,直到找到目标元素或者查找区间为空。 以下是一个 Python 实现的二分查找算法: ```python def binary_search(arr, left, right, target): """ arr: 有序数组 left: 查找区间左端点 right: 查找区间右端点 target: 目标元素 """ if left > right: # 查找区间为空,未找到目标元素 return -1 mid = left + (right - left) // 2 if arr[mid] == target: # 找到目标元素,返回其下标 return mid elif arr[mid] > target: # 目标元素在左半部分,继续在左半部分查找 return binary_search(arr, left, mid - 1, target) else: # 目标元素在右半部分,继续在右半部分查找 return binary_search(arr, mid + 1, right, target) ``` 使用示例: ```python arr = [1, 3, 5, 7, 9] target = 7 result = binary_search(arr, 0, len(arr) - 1, target) print(result) # 3 ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python 文件查找及内容匹配方法

今天小编就为大家分享一篇python 文件查找及内容匹配方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

使用Python做垃圾分类的原理及实例代码附

主要介绍了用Python做垃圾分类的实现原理,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值 ,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python构建图像分类识别器的方法

今天小编就为大家分享一篇Python构建图像分类识别器的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

python多维数组分位数的求取方式

在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数,只需用np.percentile即可,十分方便 import numpy as np a = [154, 400, 1124, 82, 94, 108] print np.percentile(a,95) # gives the 95th percentile 补充拓展:...
recommend-type

在python3中实现查找数组中最接近与某值的元素操作

今天小编就为大家分享一篇在python3中实现查找数组中最接近与某值的元素操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。