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Python:关于有序序列元素查找

1 引言 有序序列元素查找是python算法中典型且重要的技能,通过对有序序列元素查找的学习,我们可以更快的解决关于有序序列查找的相关问题,也可以更好的体现出我们的解题思维逻辑能力和提高代码水平。...查找元素。一般地,我们可以用for循环进行遍历,再用if语句进行查找。相对于for循环,二分法更加方便。...二分法思想 对于已按照关键字排序的序列,经过一次比较后,可将序列分割成两部分,然后只在有可能包含待查找元素的一部分中继续查找,并根据试探结果继续分割,逐步缩小查找范围,直至找到或找不到为止。...2 问题描述 示例:如何查找有序序列中某一的元素 输入:[1,2,3,4,5,6,……,100] 61 #查找元素 输出:61 3 算法描述 在这里我们主要使用二分法查找。...然后反复地用这个方法排除多余的元素,直到剩下需要查找元素(61)。 4 结语 有序序列中元素查找有两种方法:一是用for循环进行遍历查找。二是二分法进行查找

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2叉树排序缺失元素查找

问题 在一组相同类型的数据中(对象、数组、字符串、整形等任意类型的数据结构)请用时间空间最优的方式查找缺失的一项。...扩展上面的问题,用最优的方式查找缺失的多项。 解决 2层循环逐个比对查找 最简单的办法当然是逐项比对,几乎所有语言都提供对象实例、字符串、数字的比对方法。...编码2叉树查找 可以对所有的事物进行有序编码,然后通过编码索引到对应的元素。编码也没有什么特别的要求,只要每增加一项将编码加一即可。...任何时候增加新的项目只要编码加一即可: {1:"A",2:"B",3:"C",4:"D",5:"E",6:"F",7:"G",8:"ADD ITEM"} 使用编码还有一个好处是还可以查找一组不同类型的数据...如果仅仅是查找一个缺失项,实际上有一个非常简便的算法——求和计算差值: # origin_numbers是所有编码的列表,例如[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。

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查找数组中第K大的元素

K 大的元素,其中 quickSelect 函数递归地在左半部分或右半部分查找,直到找到第 K 大的元素。...下面是使用分治算法实现的查找第 K 大元素的过程: 1.分解(Divide):将数组分为若干个子数组,每个子数组包含一组元素。...如果 K 大元素的位置在枢纽元素的右侧,那么在右侧的子数组中继续查找;如果在左侧,那么在左侧的子数组中查找。3.递归(Recursion):递归地在所选子数组中查找第 K 大元素。...这使得分治算法成为一种高效的查找第 K 大元素的方法。 冒泡排序示例 冒泡排序是一种排序算法,通常不是用来查找第 K 大的元素的最佳选择,因为它的时间复杂度较高。...然而,你可以结合冒泡排序的思想来查找数组中第 K 大的元素。具体方法是对数组进行 K 次冒泡排序,每次冒泡排序将当前最大的元素移动到数组的末尾,然后查找第 K 大的元素

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