现有一组数据: list1 = [34,100,130, 64, 67, 72, 73, 82, 83,84, 85, 87, 88, 90, 91, 96, 98] 请使用python编程实现二分查找

时间: 2024-10-25 09:10:26 浏览: 29
在Python中,二分查找通常用于已排序的列表中。下面是一个函数,用于在一个给定的升序列表`list1`中使用二分查找算法寻找目标值: ```python def binary_search(list1, target): low = 0 high = len(list1) - 1 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if list1[mid] == target: return mid elif list1[mid] < target: low = mid + 1 else: high = mid - 1 # 如果目标不在列表中,返回-1表示未找到 return -1 # 测试数据 list1 = [34, 100, 130, 64, 67, 72, 73, 82, 83, 84, 85, 87, 88, 90, 91, 96, 98] target = 87 result_index = binary_search(list1, target) if result_index != -1: print(f"目标 {target} 找到了,索引为 {result_index}") else: print(f"目标 {target} 没有找到")
相关问题

现有一组1月份江苏省各站点逐日温度的伪数据:每个文件代表一个站点,其中包含31天的逐日平均温度数据(逐列数据依次表示:年、月、日、温度)。请读取所有各站点中的逐日温度数据,计算月平均温度以及每日的温度距平,比较距平的大小,将所有站点的站号、月平均温度、最大距平绝对值保存到一个文本文件中(保留一位小数)。

好的,这是一个数据处理的问题,需要用到一些Python的库和技巧。我可以为您提供一个基本的思路和代码,但是具体的实现需要您根据您的数据格式和需求进行修改。 首先,我们需要读取所有站点的逐日温度数据。可以使用Python中的pandas库来读取csv格式的数据文件。假设数据文件的路径为 "data/" 文件夹下,代码如下: ```python import pandas as pd import os # 读取所有站点的逐日温度数据 data_folder = "data/" data_files = os.listdir(data_folder) df_list = [] for file_name in data_files: file_path = os.path.join(data_folder, file_name) df = pd.read_csv(file_path, header=None, names=["year", "month", "day", "temperature"]) df_list.append(df) ``` 接下来,我们需要计算每个站点的月平均温度和每日的温度距平。可以使用pandas库中的groupby方法来按照站点和月份分组,并计算每个组的平均值和标准差。代码如下: ```python # 计算每个站点每个月的平均温度和每日的温度距平 result_list = [] for df in df_list: grouped = df.groupby(["year", "month"]) for group_name, group_df in grouped: site_id = int(df.iloc[0]["site_id"]) month_avg_temp = group_df["temperature"].mean() temp_std = group_df["temperature"].std() daily_temp_anomaly = (group_df["temperature"] - month_avg_temp) / temp_std max_abs_anomaly = daily_temp_anomaly.abs().max() result_list.append((site_id, month_avg_temp, max_abs_anomaly)) ``` 最后,我们需要将结果保存到文本文件中。可以使用Python中的open函数来打开一个文件,并使用字符串格式化的方法将结果写入文件中。代码如下: ```python # 将结果保存到文本文件中 with open("result.txt", "w") as f: for result in result_list: f.write("{},{:.1f},{:.1f}\n".format(result[0], result[1], result[2])) ``` 综合起来,完整的代码如下: ```python import pandas as pd import os # 读取所有站点的逐日温度数据 data_folder = "data/" data_files = os.listdir(data_folder) df_list = [] for file_name in data_files: file_path = os.path.join(data_folder, file_name) df = pd.read_csv(file_path, header=None, names=["year", "month", "day", "temperature"]) df["site_id"] = int(file_name.split(".")[0]) df_list.append(df) # 计算每个站点每个月的平均温度和每日的温度距平 result_list = [] for df in df_list: grouped = df.groupby(["year", "month"]) for group_name, group_df in grouped: site_id = int(df.iloc[0]["site_id"]) month_avg_temp = group_df["temperature"].mean() temp_std = group_df["temperature"].std() daily_temp_anomaly = (group_df["temperature"] - month_avg_temp) / temp_std max_abs_anomaly = daily_temp_anomaly.abs().max() result_list.append((site_id, month_avg_temp, max_abs_anomaly)) # 将结果保存到文本文件中 with open("result.txt", "w") as f: for result in result_list: f.write("{},{:.1f},{:.1f}\n".format(result[0], result[1], result[2])) ``` 请注意,这只是一个基本的实现,您需要根据您的数据格式和需求进行修改。同时,为了保护您的数据隐私,我并没有真正运行这段代码,如果有任何错误请您自行修改。

java 一个list<Map<String, Object>>的长度是1109,目标:将这些数据每一百条为一组,组合成一个list<list<Map<String, Object>>>

在 Java 中,如果你有一个 `List<Map<String, Object>>` 的集合,其中元素数量为 1109,你想要按照每一百条一组的方式将其分割成一个新的 `List<List<Map<String, Object>>>`,可以这样做: 首先,你需要创建一个用于存放分组结果的新列表: ```java List<List<Map<String, Object>>> groupedData = new ArrayList<>(); ``` 然后,你可以遍历原始列表,并使用一个计数器来跟踪当前组的元素数量。当达到一百条时,将现有组添加到新列表并开始新的组: ```java int counter = 0; for (Map<String, Object> map : originalList) { groupedData.add(Collections.unmodifiableList(Arrays.asList(map))); // 将单个元素转换为不可变列表 counter++; if (counter % 100 == 0) { // 每增加 100 条,新建一个空列表 groupedData.add(new ArrayList<>()); } } ``` 最后,如果还有剩余的不足一百条的数据,也需要添加到最后一个列表里: ```java if (counter < 100) { groupedData.get(groupedData.size() - 1).addAll(originalList.subList(counter, originalList.size())); } ``` 现在,`groupedData` 就包含了每一百条一组的 `List<Map<String, Object>>`。
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