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

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：

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：

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：

# 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：

# 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：

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：

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：

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：

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>>`。