本文将展示二分查找算法的工作原理，并提供完整的示例代码，帮助你在Python中执行自己的二分查找。
二分查找又叫折半查找，二分查找应该属于减治技术的成功应用。所谓减治法，就是将原问题分解成若干个子问题后，利用了规模为n的原问题的解与较小规模（通常是n/2）的子问题的解之间的关系。 二分查找利用了记录按关键码有序的特点，其基本思想为：在有序表中，取中间记录作为比较对象，若给定值与中间记录的关键码相等，则查找成功；若给定值小于中间记录的关键码，则在中间记录的左半边继续查找；若给定值大于中间记录的关键码，则在中间记录右半边区继续查找。不断重复上述过程，直到查找成功，或所查找的区域无记录，查找失败。 二分查找的时间复杂度是O(log(n))，最坏情况下的时间复杂度是O(n)。
本文实例讲述了python二分查找算法的递归实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里先提供一段二分查找的代码: def binarySearch(alist, item): first = 0 last = len(alist)-1 found = False while first<=last and not found: midpoint = (first + last)//2 if alist[midpoint] == item: found = True else: if ite
二分查找法又称折半查找法，用于预排序列表的查找问题。 要在排序列表alist中查找元素t，首先，将列表alist中间位置的项与查找关键字t比较，如果两者相等,则查找成功；否则利用中间项将列表分成前、后两个子表，如果中间位置项目大于t，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，即查找成功；或者直到子表不存在为止，即查找不成功。
给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。
我琢磨着目录，心想终于要把这些主题搞明白了。但那本书深奥难懂，看了几周后我就放弃了。直到遇到一位优秀的算法教授后，我才认识到这些概念是多么地简单而优雅。
以上就是python二分查找的原理，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
可能有人会问，学习机器学习还要不要学习数据结构，知乎上有个帖子，对这个问题有很多讨论，但是答案基本都是一致的，要学！但是这块其实我掌握的并不好，本科的数据结构就没学好，后来就没学了，直到去年有段时间打算恶补一下，买了《数据结构和算法 python语言实现》，书写的挺好的，就是看着头疼，基本概念可以看懂，就是实现起来不是很明白。然后后来就去实习了，在公司做的是深度学习的东西，根本用不到，所以好久不看就又忘记了，唉，也是醉了。最近各大互联网公司都开始秋招了，如果是做算法方向的，基本笔试题都会涉及数据结构，我参加
本文为自用模板，不提供思路讲解 二分查找 简介 C++ 实现 Python 实现 简介 二分查找，用于查找有序组中特殊值的位置，时间复杂度为O(logn)。 📷 C++ 实现 二分查找的 C++ 实现： int binSearch(int *arr, int n, int target) { int left = 0, right = n - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left
一直以为用Python、java这样的语言就不在需要关心内存使用的问题，但事情还是发生了。 前一段时间需要写一个应用，需要将用户删除的记录在文件中的偏移记录到另一个文件中，由于需要load的最大的数据文件也就1.2GB左右，而且系统的初始化设置在凌晨1点左右，做了个小测试，在几秒钟的时间可以load完数据并通过二分查找确定边界初始化列表，看了看服务器内存还是很空闲的，就想偷个懒在内存中做二分查找。开始测试的时候找了个较小的数据文件一切都正常，但到了线上环境内存就一路狂升到1.3G左右停下，本以为是python内存泄露，但review了所有的代码也没有找到可疑的地方。将所有不用的变量del掉可是，难道垃圾回收没起作用,通过sys.getrefcount来查看了可疑的变量的引用计数，内存还是没有降下来，看来真是遇到诡异的事件了。 在网上谷歌了一下python内存方面的文章，有篇网文写到，python将不用的内存放到内存池而并不返回给操作系统。在这个绝望的时候也没有别的办法了，只有试试这个方法了，那内存申请的大头开刀吧！将二分查找放磁盘中来做，在将二分查找改为文件二分查找后内存仅仅占14MB左右。至此大功告成！ 回头总结下以上遇到的问题，python作为动态语言为了保证效率的确可能将释放的内存放到内存池中以减少内存申请时用户态到内核态切换时锁消耗的时间。在用python处理大对象和内存密集型任务时要格外注意python进程对系统内存的占有率。
二分查找是一种高效的搜索算法，用于在有序数组中查找特定元素。它的思想是将查找范围逐渐缩小一半，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。本文将介绍二分查找的基本原理，并通过Python代码进行详细讲解。
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小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
算法是什么？ 算法就是完成一组特定任务的方法。 比如将大象放进冰箱需要三步： 打开冰箱 将大象放进冰箱 关闭冰箱 这就是一种算法。 如果用计算机语言来叙述，就是任何实现某种功能的代码片段都可以称之为算法。 一个程序员应该掌握大概50种基本算法，但目前我们属于初级阶段，先掌握一些简单有趣的算法，为日后进一步的算法学习打下基础。 二分查找 比如我要在字典（这里是真实的字典，不是Python的dict类型）中查找以O为拼音首字母的汉字，我会从字典的中间附近开始翻阅，因为我知道字母O在26个字母的中间附近，
大家知道“猜数字”这个游戏吗？顾名思义就是一个人想一个数字，另一个人猜。这个游戏简单又有趣，小编小时候很喜欢玩。游戏开始了！小伙伴从 1～100 中任选一个数字记在心里让我猜，我每猜一个数字，他只能说小了、大了或对了。直到我猜到数字，游戏结束。 那时的我比较笨，总是从 1 开始依次往上猜…… 1，小了。那就是 2，2 也小。那就是 3……就这样一个一个猜测数字花费了很长时间。如果他定的数字是 99，那我要猜 99 次才能猜到！小伙伴表示很无奈，后来也不想再和我玩了。 长大之后的一次偶然的机会，我看到了一
说到算法，大家应该都会脑壳疼吧。除了应付一下面试，准备过算法，也接触过不少算法，但是面试完了，基本上就忘光了。但不得不说，算法真的很重要，算法是解决问的方法，你可能会说根本用不上，那只是因为你根本没有算法的思维，又如何说得上使用呢。
看见朋友圈满屏的 99999 ，才反应过来一年一度 520 到了。作为单身狗，今天本来“雨我无瓜”，但我有个朋友（无中生“友”）说想快点找到对象？那二分查找算法了解一下。
本文引自图灵教育《算法图解》 你一定能看懂的算法基础书；代码示例基于Python；400多个示意图，生动介绍算法执行过程；展示不同算法在性能方面的优缺点；教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。 算法简介 本章内容 为阅读后续内容打下基础。 编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。 了解一种常用的算法设计方法——递归。 1.1 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法，但本书只介绍比较有趣的部分。本书介绍的算法要么速度快，要么能解决有趣的问题，要
编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中，是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性：
当您要检查某个元素是否在列表中时，有很多方法可以解决相同的问题。可以通过线性查找和二分查找来完成，但是要猜测哪个更快。
昨天没能完成 34，今天来补上。恰好第 35 题也是二分查找算法的应用，放到一起来记录。
二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。
提到插入排序啊，其实我在很小的时候就学会了，而且一直在用，真不是我吹牛皮。我猜大部分读者肯定也是很小的时候就学会了。
一种算法，输入是一个有序的元素列表，如果查找的元素包含在列表中，则二分查找返回其位置，否则返回null；
算法思想：二分查找用于在一个含有n个元素的有序序列中有效地定位目标值。 考虑一下三种情况：
算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法。 —— 摘自《算法图解》[^footnote]
二分查找在程序开发过程中是十分常见的算法,也是在程序员面试过程中关于算法的知识点考察过程中最常问的知识点；二分查找在实际开发过程中也常常用的到；就比如在一个一维有序数组中查找最大的一个数；我们可以每次都和数组中间的元素对比，然后缩小查找范围。
有一个妹子，每天都会在朋友圈放一张自拍照，由于颜值不错，赢得不少朋友的点赞，妹子很开心。直到有一天，闺蜜告诉她在陌陌上看到了她同样的照片，妹子听后非常吃惊，当然也非常生气，这是哪个贼 X，竟然如此下流，并告诉闺蜜自己只发朋友圈，这肯定是盗图，听说陌陌是约泡的软件，自己从未注册过。闺蜜说，我还不了解你么，但是别人可不了解，当务之急要找出这个贼 X。
https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/
在编程语言中，查找算法是指在一个数据集合中查找某个元素是否存在的算法。常见的查找算法包括：
今天分享leetcode第7篇文章，也是leetcode第35题—Search Insert Position，地址是：https://leetcode.com/problems/search-insert-position/
今天在做题的时候偶然发现python中有一个强大的内置库，即bisect库，它能够轻易地实现顺序列表中的二分查找与插入操作。
假设要在电话簿中找一个名字以K打头的人，（现在谁还用电话簿！）可以从头开始翻页，直到进入以K打头的部分。但你很可能不这样做，而是从中间开始，因为你知道以K打头的名字在电话簿中间。
1.’__’：由于python的类成员都是公有、公开的被存取public，缺少像正统面向对象语言的私有private属性。
1. 循环条件：确保在搜索范围内进行，即left <= right。 2. 中间位置的计算：使用left + (right - left) / 2而不是(left + right) / 2来避免整数溢出。 3. 边界更新：根据中间值与目标值的比较结果，更新左边界或右边界。 4. 返回值：如果找到目标值，返回其索引；如果未找到，返回一个特定的值（如-1）表示未找到。
本博客整理了当前经典的搜索算法的实现，并进行了简单的分析；博客中所有的代码实现位于：https://github.com/yaowenxu/codes/tree/master/搜索算法 ; 如果代码对您有帮助，希望能点击star~基于推荐和鼓励！感谢~
第四阶段我们进行深度学习(AI)，本部分（第一部分）主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解，通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果：
Excel提供了一个很好的功能——单变量求解，当给出最终结果时，它允许反向求解输入值。它是一个方便的工具，因此今天我们将学习如何在Python中实现单变量求解。
导读：算法是程序的灵魂，而复杂度则是算法的核心指标之一。为了降低复杂度量级，可谓是令无数程序员绞尽脑汁、甚至是摧枯秀发。一般而言，若能实现对数阶的时间复杂度，算法效率往往就已经非常理想。而实现对数阶的常用思想莫过于二分。
大家好，我是程序员小熊，来自大厂的程序猿。了解二分查找的童鞋，都知道二分查找常用于在有序数组中查找某一特定元素，而且很多童鞋也都知道二分查找的模板该怎么写。
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推，直到所有元素均排序完毕。算法实现如下：
软件环境：Python 3.7.0b4 一、二分查找 def binary_search(list, item): # low 和 high 用于跟踪要在其中查找的部分 low = 0 high = len(list) - 1 # 只要范围没有缩小到只有一个元素，就继续循环 while low <= high: # 检查中间的元素 mid = (low + high) / 2 guess = list[mid] # 如果猜的数是对了，返回结果 i
算法：当数据量很大适宜采用该方法。采用二分法查找时，数据需是「有序不重复」的。二分法查找本质上就是分治算法。
1、binsearch(nums, target)：标准的二分查找，找不到返回-1； 2、lowerbound(nums, target)：查找第一个>=target的元素索引，找不到返回数组长度； 3、upperbound(nums, target)：查找第一个>target的元素索引，找不到返回数组长度。
该文介绍了二分查找算法的实现和Python代码，以及时间复杂度。二分查找的前提是待查找的序列必须是有序的，时间复杂度为O(log(n))。
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