function current_region = bisect(X,t,start_tag,end_tag) while true mid_tag = fix((start_tag+end_tag)/2); if (t == X(mid_tag) || end_tag - start_tag <= 1) current_region = mid_tag; break elseif(t > X(mid_tag)) start_tag = mid_tag; else end_tag = mid_tag; end end
时间: 2024-03-30 21:37:44 浏览: 23
这段代码是一个二分查找算法的实现。它的输入参数包括一个有序数组X,一个要查找的目标值t,以及数组中要查找的起始和结束下标start_tag和end_tag。
该函数通过不断比较目标值t与中间值X(mid_tag)的大小关系来缩小查找范围,直到找到目标值t或者查找范围缩小到只有一个元素为止。如果目标值t等于X(mid_tag),或者查找范围只有一个元素,那么函数返回当前的下标mid_tag,表示目标值t在数组X中的位置。否则,如果目标值t大于X(mid_tag),说明目标值在mid_tag的右侧,更新查找范围的起始下标为mid_tag;如果目标值t小于X(mid_tag),说明目标值在mid_tag的左侧,更新查找范围的结束下标为mid_tag。
最终,函数返回目标值t在数组X中的位置或者最接近目标值t的元素的位置。
相关问题
bisect.bisect_left和bisect.bisect_right
`bisect.bisect_left()` 和 `bisect.bisect_right()` 都是 Python 标准库 `bisect` 模块中的函数,用于在已排序的序列中查找某个元素的插入位置。
`bisect.bisect_left(a, x, lo=0, hi=len(a))` 返回在序列 `a` 中将 `x` 插入的位置(将 `x` 插入后,仍保持升序排列)。如果序列中存在等于 `x` 的元素,则返回该元素的左侧位置。可选参数 `lo` 和 `hi` 分别指定查找的左右边界,默认值分别为 0 和序列长度。
`bisect.bisect_right(a, x, lo=0, hi=len(a))` 返回在序列 `a` 中将 `x` 插入的位置(将 `x` 插入后,仍保持升序排列)。如果序列中存在等于 `x` 的元素,则返回该元素的右侧位置。可选参数 `lo` 和 `hi` 分别指定查找的左右边界,默认值分别为 0 和序列长度。
当序列中不存在等于 `x` 的元素时,`bisect.bisect_left()` 和 `bisect.bisect_right()` 的返回值相同,即插入位置。
这两个函数的主要区别在于,当序列中存在等于 `x` 的元素时,`bisect.bisect_left()` 返回该元素的左侧位置,而 `bisect.bisect_right()` 返回该元素的右侧位置。
ab2 = bisect.bisect_right(seek_list, round(argumentab, 3))
这是一个在 Python 中使用 bisect 模块的代码行,其中 bisect_right 方法用于在一个已排序的列表 seek_list 中查找并返回一个插入位置,使得插入 argumentab 后,列表仍然保持有序。round(argumentab, 3) 是将 argumentab 四舍五入到小数点后三位。因此这行代码的作用是找到 argumentab 在 seek_list 中应该插入的位置,以保持列表的升序排列。与 bisect_left 方法不同的是,如果 seek_list 中已经存在等于 argumentab 的元素,那么 bisect_right 方法会返回该元素的右侧位置,而 bisect_left 方法会返回该元素的左侧位置。
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