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Python递归函数,二分查找算法

目录一、初始递归二、递归示例讲解二分查找算法一、初始递归递归函数：在一个函数里在调用这个函数本身。递归的最大深度：998 正如你们刚刚看到的，递归函数如果不受到外力的阻止会一直执行下去。...然而，江湖上流传这这样一句话叫做：人理解循环，神理解递归。所以你可别小看了递归函数，很多人被拦在大神的门槛外这么多年，就是因为没能领悟递归的真谛。而且之后我们学习的很多算法都会和递归有关系。...我们之所以用index方法可以找到，是因为python帮我们实现了查找方法。如果，index方法不给你用了。。。你还能找到这个66么？...二分查找算法 l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88] 你观察这个列表，这是不是一个从小到大排序的有序列表呀...这就是二分查找算法！那么落实到代码上我们应该怎么实现呢？

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二分查找递归

碎碎念念假设我们要在一个升序排序的整型数组中查找某个特定的整数，如果找到了，返回该整数在数组中的索引号，如果没有找到，则返回-1。...我们首先看要找的数和数组中间的数的大小关系，如果相等，那么说明找到了，如果要找的数小于数组中间的数，那么我们再在数组的前半部分继续查找，如果大于，那么我们再在数组的后半部分继续查找，每次查找都将范围缩小一半...，称为二分查找。

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二分查找的递归和非递归

二分查找的前提是数据有序，二分查找的性能十分优秀。...时间复杂度为O(log2n) 非递归 int binsearch(int arr[],int len,int value){ //low和high指向当前查找区间的两端,value为查找的关键字...-1 } 递归 int binsearch(int arr[],int left,int right,int value){ //递归出口 if(left > right){...O(n)，相对于二分查找性能较差 int seqsearch(int arr[],int len,int value){ for(int i=0;i < len;++i){ if...(arr[i] == value){ return i; } } return -1;//未查找到返回-1 }

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二分查找（非递归、递归）python实现

: sato @file: binary_search.py @time: 2019-09-03 15:21 """ def binary_search(array, key): """二分查找非递归...start = mid + 1 else: return True def binary_search(a, b): """非递归...return centre else: return 'b in not in a' def binary_search_reduce(array, key): """二分查找...else: return binary_search_reduce(array[mid + 1:], key) if __name__ == '__main__': # 二分查找的最优时间复杂度为...O（1），最坏时间复杂度为O（log n） # 递归空间复杂度是：O(N) 非递归: O(1) # 使用场景：在有序数组中寻找指定元素 sorted_list = [1, 4

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python3--递归函数，二分查找算法的实现

4-1-1-1)函数,n = 4-1-1-1,走if,此时返回18给调用者 # 也就是age(4-1-1-1) = 18,加上之前的 +2 +2 +2,最终结果18+2+2+2=24 执行结果 24 二分查找法...(算法) ?...，它的执行顺序是从前往后，如果要找的数在最后面，就需要把列表全部遍历一遍第三种：二分查找(每次从中间取值，比较大小，如果要找的数字比中间值大(如果比中间值小，就取前面那一半)，就直接找中间值后面的那一半...，继续对半切片查找，在比较，直到找到为止) 二分查找条件(有序且唯一的数字数列) 错误方法示例 l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88...] def two_search(li,aim): #二分查找,li表示列表,aim是目标数，比如要找10 mid_index = len(li) //2 #取列表中间的索引 if li

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算法——二分查找算法

一、简介介绍：二分查找，也称折半搜索，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。下面简单介绍其优缺点，以及编码实现。优点：比较次数少，查找速度快，平均性能好。...三、编码实现 /** * 二分查找法 * * @author xjf * @date 2020/8/28 10:26 */ public class BinarySearch { public...System.out.println("目标值索引：" + loopIndex + " 从数组中获取值：" + arr[loopIndex]); } /** * 二分查找法...：使用递归实现 * * @param arr 有序数组 * @param low 数组最小索引 * @param high 数组最大索引 * @param..., target); } // 目标值和中间索引对应的值相等时，返回目标值的索引 return mid; } /** * 二分查找法

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算法：折半查找（二分查找）

折半查找，也称二分查找，在某些情况下相比于顺序查找，使用折半查找算法的效率更高。但是该算法的使用前提是静态查找表中的数据必须是有序的。...public static int count = 1; public static void main(String[] args) { System.out.println("请输入您要查找的数字...Scanner(System.in); int KeyValue = sc.nextInt(); if (Search(KeyValue)) { System.out.println("共查找了

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二分查找算法

二分查找算法是基于已经排好序的数列。...这是它的实现： #include #include #include //二分法查找 int find(int *result,int key

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二分查找算法

介绍二分查找（Binary Search）也称折半查找，它是一种效率较高的查找方法，但二分查找要求线性表必须采用顺序存储结构，并且表中元素按关键字有序排列。...他的核心思想是：首先确定该数组的中间下标：mid = (left + right) / 2，然后让arr[mid]和要和查找的元素比较，如果要查找的元素更大，说明应该向右查找，反之向左；将左（右）边当成一个新数组...，重复第一第二步，即进行递归。...找到了就结束递归，或者遍历完了数组也没找到，也结束递归。...arr.length - 1]) { return -1; } //获取中间索引 int mid = (left + right) / 2; //往左边递归找

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【算法】二分查找

最近在牛客网刷题，有一道题目是实现二分查找算法，由此便在咖啡店写了段代码，实现这个简单的算法。但同时自己还有一个问题（见最后），希望有朋友能帮忙解答。后期如果自己知道答案，我会自己更新在此。一....算法介绍　优点：比较次数少，查找速度快，平均性能好；　缺点：要求待查表为有序表，且插入删除困难。　适用：不经常变动而查找频繁的有序列表。　时间复杂度：o(log(n)) 二....算法代码实现（C++） 1 // BinarySearch.cpp : Defines the entry point for the console application. 2 3 #include...问题　这里自己有一个小问题，就是算法接口中的size_t width参数我并没有用到，同时我假设元素都是INT型。请问这里该如何修改，既能用到width，又不用假设元素为特定类型？谢谢。

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二分查找算法

形如这样的一种查找方法，我们将其称之为“二分查找”。实现一个二分查找算法 leetcode上有一题关于二分查找的题目，我们就以这个为例来实现一个二分查找。...思路我们先分析下二分查找干了件什么事？无非就是在一个范围内取中间那位和目标元素进行比大小，如果没有恰好等于目标元素，我就继续选择两段其中的一段继续劈它，直到劈到还剩下最后一个元素。...先说答案，O(logn), 大致的推到流程是，n(1/2)^k = 1, 倒推下k = log2n, 反应到计算机上的时间复杂度就是logn 二分查找适用的场景是什么？...面试刷人(因为容易写错)，数据量中等，且数据不溢出范围，最重要的是一组排好序的数进行二分查找。就拿我们上面最开头的例子讲，普通的查找要97次，而用了二分查找的思想6次了，这不是很香嘛。...参考文献 704.二分查找(leetcode): https://leetcode-cn.com/problems/binary-search/

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【算法】二分查找

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;...else { left = mid + 1; } } return -1; } ---- Python 实现二分查找的

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查找算法:二分查找法(折半查找)

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。...当然就是二分查找了: 二分查找猜数字每次猜数字,都按照范围的一半进行猜测,例如 1-100范围,随机抽取55这个数字折半查找猜50,大于50,那么这个数字的范围就缩小到了50-100, 继续猜测75...mt_rand(0,100); echo "实际值为:{$randNum}\n"; function guess($randNum,$minNum,$maxNum,$guessNum=1){ //二分查找

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【算法】二分查找

【算法】二分查找题目：请实现无重复数字的升序数组的二分查找。难度：简单代码：二分查找，又叫折半查找，要求待查找的序列有序。 ...每次取中间位置的值与待查关键字比较，如果中间值比待查关键字大，则在前半部分循环这个查找的过程，如果中间值比待查关键字小，则在后半部分循环这个查找的过程。直到查找到了为止，否则序列中没有待查的关键字。

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算法--二分查找--求平方根（循环法递归法）

二分查找：数据需要是顺序表（数组）数据必须有序可以一次排序，多次查找；如果数据频繁插入，删除操作，就必须保证每次操作后有序，或者查找前继续排序，这样成本高，二分查找不合适数据太小，不用二分查找，...直接遍历数据太大，也不用，因为数组需要连续的内存，存储数据比较吃力复杂度 lg2n 题目：求一个数的平方根例如：二分法求根号5 a:折半： 5/2=2.5 b:平方校验： 2.5*2.5=...递归求解： /** * @description: 求根号n，递归法 * @author: michael ming * @date: 2019/4/15 23:05 * @modified by

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算法入门-二分查找算法

算法前提： ==>> 必须采用顺序存储结构 ==>> 必须按关键字大小有序排列算法思路是： 1.每次去数组中的中间值与被查找的值进行比较 2.如果中间值小于被查找的值，则选择中间值右边的数组，重复...1，直到发现与被查找的值相等的数组元素或返回某个值，表示被查找的值在数组中不存在。...3.如果中间值大于被查找的值，则选择中间值左边的数组，重复1，直到发现与被查找的值相等的数组元素或返回某个值，表示被查找的值在数组中不存在。...下面是我个人的代码实现： 1 /** 2 * 3 */ 4 package com.b510.algorithms; 5 6 /** 7 * 二分查找算法是在已经排序好的数组中查找出某个值...x + "]在数组中,且下标为：" + index; 18 System.out.println(result); 19 } 20 21 /** 22 * 二分法查询算法

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算法图解｜简单查找和二分查找算法

简单查找算法：从头开始查找，待查找数字排在第多少位，则查找比较多少次随便想一个1～100的数字。每次可以猜一个数字，反馈是这个数字大了，小了，还是对了。...假设从1开始依次往上猜，猜测过程会是上面简单查找那样这样。算法代码如下：结果如下图：这也是说到的简单查找，从前往后依次查找。二分查找：从50开始猜，每次从中间开始猜，排除一半的可能。...每次排除一半的可能，2^n = N,所以计算得到步数n为：算法代码如下：

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查找算法的实现——二分查找

1.算法：（设查找的数组期间为lists[low, high]）（1）确定该期间的中间位置mid （2）将查找的值T与lists[mid]比较。...若相等，查找成功返回此位置；否则确定新的查找区域，继续二分查找。...a.lists[mid]>T ，由数组的有序性可知lists[mid,mid+1,……,high]>T;故新的区间为lists[low,……，mid-1] b.lists[mid]< ，类似上面查找区间为...每一次查找与中间值比较，可以确定是否查找成功，不成功当前查找区间缩小一半。递归找，即可。 2.时间复杂度注意：二分查找的前提必须待查找的序列有序。...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)。

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经典算法——二分查找

什么是算法？ 2. 算法的效率 3. 二分查找 3.1 算法实践 3.2 时间复杂度 3.3 空间复杂度 1. 什么是算法？...二分查找查找也被成为检索，主要目的是从某种数据结构中找出符合条件的数据，如果找到满足条件的元素则代表查找成功，否则查找失败。二分查找也称折半查找，是一种效率相对较高的查找方法。...输入 n个数的有序序列，以数组为例，默认升序待查找元素key 输出查找成功，返回元素的位置查找失败，返回-1或自定义标识符说明算法的核心思想是不断的缩小搜索的范围，每次取区间的中心来进行比较...比key大：由于元素有序，要查找的元素一定在左侧（如有），于是搜索区间变为左一半。比key小：由于元素有序，要查找的元素一定在右侧（如有），于是搜索区间变为右一半。...平均情况综合两种情况，二分查找的时间复杂度为O(log2n)。 3.3 空间复杂度该算法不会改变原有的元素集合，只需要几个额外的变量记录关键信息，所以空间复杂度为常数级：O(1)。

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检索算法---二分查找

= value && startIndex < stopIndex) { //adjust search area（调整查找范围） if (value < items[middle])

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