Python实现常用查找数据结构及算法详解

查找数据结构及算法（Python实现） 一、基本概念 查找（Searching）是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）。查找表（Search Table）是由同一类型的数据元素（或记录）构成的集合。关键字（Key）是数据元素中某个数据项的值，又称为键值。主键（Primary Key）是可唯一地标识某个数据元素或记录的关键字。 查找表按照操作方式可分为静态查找表（Static Search Table）和动态查找表（Dynamic Search Table）。静态查找表只做查找操作，主要操作是查询某个“特定的”数据元素是否在表中和检索某个“特定的”数据元素和各种属性。动态查找表在查找中同时进行插入或删除等操作。 二、无序表查找 无序表查找是数据不排序的线性查找，遍历数据元素。算法分析：最好情况是在第一个位置就找到了，此为O(1)；最坏情况在最后一个位置才找到，此为O(n)；所以平均查找次数为(n+1)/2。最终时间复杂度为O(n)。Python实现代码如下： ``` def sequential_search(lis, key): length = len(lis) for i in range(length): if lis[i] == key: return i else: return False ``` 三、有序表查找 查找表中的数据必须按某个主键进行某种排序！二分查找（Binary Search）是查找表中的算法核心，在查找表中不断取中间元素与查找值进行比较，以二分之一的倍率进行表范围的缩小。时间复杂度为O(log(n))。Python实现代码如下： ``` def binary_search(lis, key): low = 0 high = len(lis) - 1 time = 0 while low < high: time += 1 mid = int((low + high) / 2) if key < lis[mid]: high = mid - 1 elif key > lis[mid]: low = mid + 1 else: # 打印折半的次数 print("折半次数:", time) return mid ``` 四、散列查找 散列查找（Hash Search）是根据关键字的散列值来确定记录的存储位置的查找方法。散列函数将关键字转换为数组的索引，然后根据索引值来访问记录。时间复杂度为O(1)。Python实现代码如下： ``` def hash_search(lis, key): hash_value = hash(key) % len(lis) if lis[hash_value] == key: return hash_value else: return False ``` 五、其他查找算法 还有许多其他的查找算法，如二叉排序树（Binary Sort Tree）、 AVL树（AVL Tree）、红黑树（Red-Black Tree）等。这些算法都有其优缺점，选择哪种算法取决于实际情况。 查找算法有很多种，每种算法都有其优缺点。选择合适的查找算法是非常重要的。Python提供了许多查找算法的实现，开发者可以根据实际情况选择合适的算法来提高查找效率。