编写python代码实现如下描述算法，并以ls=[1,5,23,78,34,67,13,56,60]作为测试样例，找出需要查找次数最大的数字并打印最大的查找次数。 [算法步骤] 1)首先对原数组进行排序 2)确定整个查找区间的中间位置 3)用待查关键字值与中间位置关键字值进行比较； 若相等，则查找成功； 若大于，则在后半个区域中继续进行折半查找。 若小于，则在前半个区域中继续进行折半查找。 查找成功，返回关键字所在数组下标，没找到返回-1；

ls = [1, 5, 23, 78, 34, 67, 13, 56, 60]

# 对ls进行排序
ls.sort()

# 定义函数实现二分查找
def binary_search(lst, key):
    low, high = 0, len(lst) - 1
    count = 0  # 统计查找次数
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2  # 确定中间位置
        if lst[mid] < key:
            low = mid + 1
        elif lst[mid] > key:
            high = mid - 1
        else:
            count += 1
            return mid, count  # 查找成功，返回关键字所在数组下标并结束函数
        count += 1
    return -1, count  # 查找失败，返回-1并结束函数

max_count = 0  # 最大的查找次数
for i in ls:
    _, count = binary_search(ls, i)
    if count > max_count:
        max_count = count

print("最大的查找次数为：", max_count)

输出结果：

最大的查找次数为： 4

相关问题

编写python代码实现如下描述算法，并以ls=[1,5,23,78,34,67,13,56,60]作为测试样例，找出需要查找次数最大的数字并打印最大的查找次数。

算法描述：

1. 将列表按照非降序排列；
2. 定义一个变量count，初始化为0，用来记录查找次数；
3. 从列表的第一个元素开始，依次查找目标元素；
4. 如果找到目标元素，则返回该元素的位置；
5. 如果未找到目标元素，则将count加1，然后继续查找下一个元素；
6. 重复步骤3-5，直到找到目标元素为止。

Python代码实现：

def search_max(ls, target):
    ls.sort() # 将列表按非降序排序
    count = 0 # 初始化查找次数
    for i in range(len(ls)):
        if ls[i] == target:
            return i, count # 找到目标元素，返回位置和查找次数
        count += 1 # 未找到目标元素，计数器加1
    return -1, count # 没有找到目标元素，返回-1和查找次数

ls = [1, 5, 23, 78, 34, 67, 13, 56, 60]
max_count = 0 # 初始化最大查找次数
for num in ls:
    pos, count = search_max(ls, num) # 查找当前数字的最大查找次数
    if count > max_count:
        max_count = count # 更新最大查找次数
print("最大的查找次数为：", max_count)

输出结果：

最大的查找次数为： 8

编写Python代码实现如下描述算法，并以ls=[1,5,23,78,34,67,13,56,60]作为测试样例，找出需要查找次数最大的数字并打印最大的查找次数。 [算法步骤] 1)首先对原数组进行排序 2)确定整个查找区间的中间位置 3)用待查关键字值与中间位置关键字值进行比较； 若相等，则查找成功； 若大于，则在后半个区域中继续进行折半查找。 若小于，则在前半个区域中继续进行折半查找。查找成功，返回关键字所在数组下标，没找到返回-1。

ls = [1,5,23,78,34,67,13,56,60]
ls.sort() #对原数组进行排序

def binary_search(ls, key):
    low = 0 #区间的最小下标
    high = len(ls) - 1 #区间的最大下标
    count = 0 #查找次数计数器，初始值为0
    
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2 #确定整个查找区间的中间位置
        count += 1
        
        if ls[mid] == key: #查找成功
            print(f"查找成功！数字{key}的下标为{mid}，共查找了{count}次")
            return mid
        elif ls[mid] > key: #关键字值在左半区间
            high = mid - 1
        else: #关键字值在右半区间
            low = mid + 1
    
    print(f"查找失败！数字{key}不在数组中，共查找了{count}次")
    return -1

max_count = 0 #最大查找次数，初始值为0
for key in ls:
    count = binary_search(ls, key)
    if count > max_count: #更新最大查找次数
        max_count = count

print(f"最大查找次数为{max_count}")