目录查找算法线性查找二分查找插值查找斐波那契查找查找算法要求： 从数组中找出指定的关键值(key)，常用的查找算法有4种：
（1）线性查找，也称为顺序查找
（2）二分查找
（3）插值查找
（4）斐波那契查找说明： (2)、（3）、(4)本质上都是通过数组的中间值，将关键字（key）逐渐缩小查找范围，二分查找以数组中间值将查找范围缩小一半；插值查找也是通过某个中间值来缩小查找范围，但是中间值是动态变
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2023-12-27 20:17:50
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二分查找也称折半查找（Binary Search），是一种效率较高的查找方法。该算法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。如果一个序列是无序的或者是链表，那么该序列就不能使用二分查找。1、二分查找算法原理二分查找算法原理如下：（1）若待查序列为空，则返回-1，并退出算法；（2）若待查序列不为空，则将它的中间元素与目标数值进行比较，判断是否相等；（3）若相等，则返回中间元素索
秘诀：先分块，再匹配。分而治之 步骤：1.先取各块中的最大关键字构成一个索引表。2.查找分为两部分，先对索引表进行二分查找或是顺序查找，以确定待查记录在哪一块中。3.然后，在已经确定的块中用顺序法进行查找。 #import <Foundation/Foundation.h>
struct indexBlock //定义块的结构
{
int
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2023-10-31 20:24:10
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一、顺序查找顺序查找也称为线性查找，是所有查找算法中最简单的，一般用于线性表的查找。简而言之，就是从下标为0的元素开始进行逐一查找，直到列表中最后一个元素。顺序查找的优缺点：优点：对于列表没有排序的要求缺点：查找效率低代码实现：# 普通实现
num = eval(input('请输入一个数组:'))
sort_num = sorted(num)
user_num = int(input('请输入此
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2023-08-09 20:10:04
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希望大家还是在实践当中感受效率，理解效率，写出高质量的代码和算法，仅仅作为参考，不要误导大家。排版尽量舒服吧，尽力了。一般而言分析算法效率的方式有两种，即：时间效率和空间效率。时间效率也称为时间复杂度；空间效率也称为空间复杂度。在计算机技术发展的几十年中，空间资源变得不是非常重要了，因此在一般的算法分析中，讨论的主要是时间复杂度，当然空间复杂度的分析也是如此。在算法分析中，我们不使用时间的标准单位
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2023-08-08 13:20:52
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我自己写了一个 Python 类，里面放了各种查找算法的代码，并且总结了所有常见的查找算法的基本思想、特点、适用情况等等。通过 __doc__ 方法可以查看代码里的说明和介绍。写代码的时候参考了[Data Structure & Algorithm] 七大查找算法。这个作者用的是C++，但是我看他的代码里面基本没有使用什么C++的特性，也很好懂。我就照着书上的写了个Python的。引用的这
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2023-10-24 06:29:04
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二分查找：先找到中间位置，判断是否是需要寻找的目标值，如果是就返回，不是的话判断目标值和中间元素的大小，然后继续向左右子树递归寻找。涉及到有序序列的，都可以考虑使用二分法。 复杂度：时间复杂度O(logn) 递归代码：def binarySearch(nums, target):
left, right = 0, len(nums) - 1 #left = 0,right = len(nu
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2023-06-20 22:23:31
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python实现搜索算法（一）顺序搜索顺序搜索也称为线性搜索，属于无序查找算法。算法原理思路： 从数据结构线性表的一端开始，顺序扫描，依次将扫描到的结点关键字与给定值 k 相比较， 若相等则表示查找成功； 若扫描结束仍没有找到关键字等于 k 的结点，表示查找失败。适用性：顺序搜索适合于存储结构为顺序存储或链接存储的线性表。复杂度分析最坏复杂度: 从一个线性表依次查找对应项，需要做 n 次查找，在最
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2023-09-02 11:25:26
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python算法（一）查找&排序 文章目录python算法（一）查找&排序一、查找1、线性查找2、二分查找二、排序1.1、冒泡排序1.2、选择排序1.3、插入排序2.1、快速排序2.2、堆排序2.3、归并排序3.1、总结4.1、希尔排序4.2、桶排序三、练习题 一、查找1、线性查找def linear_search(li,val):#li:要查找的列表；val:要查找的对象
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2023-09-21 06:21:18
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在这篇博文中，我们将深入探讨**Python顺序查找算法**，这是一种简单有效的查找技术。顺序查找，也称为线性查找，是在一组数据中逐一检查每个元素，以找到目标值。虽然在小规模数据集上效果不错，当数据量增大时，它的效率会成为一个问题。本文将围绕这一算法的各个方面展开，包括技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景。
### 背景描述
顺序查找算法广泛应用于各种数据结构中，尤其是在数据量较小的
'''二分查找：前提：数组是有序的时间复杂度：最优O(1) 最坏O(logN)'''def area(alist, targe): n = len(alist) left = 0 right = n - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 ...
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2021-08-03 22:37:00
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1. 顺序查找说明：顺序查找适合于存储结构为顺序存储或链接存储的线性表。基本思想：顺序查找也称为线形查找，属于无序查找算法。从数据结构线形表的一端开始，顺序扫描，依次将扫描到的结点关键字与给定值k相比较，若相等则表示查找成功；若扫描结束仍没有找到关键字等于k的结点，表示查找失败。复杂度分析：查找成功时的平均查找长度为：（假设每个数据元素的概率相等） ASL = 1/n(1+2+3+…+n) = (
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2023-08-06 10:56:13
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二分搜索是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。二分查找示意图搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。查找特定元素利用递归实现# 返回 x 在 arr 中的索引
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2024-08-19 14:59:18
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文字描述 以有序表表示静态查找表时，可用折半查找算法查找指定元素。 折半查找过程是以处于区间中间位置记录的关键字和给定值比较，若相等，则查找成功，若不等，则缩小范围，直至新的区间中间位置记录的关键字等于给定值或者查找区间的大小小于零时(表明查找不成功)为止。示意图 算法分析 折半查找过程可以用一颗二叉判定树来表示，而具有n个结点的判定树的深度为[log2n]+1，所以折半查找法在查
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2024-01-13 18:12:37
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常见算法（Java） 文章目录常见算法（Java）查找算法基本查找二分查找（折半查找）插值查找分块查找排序算法冒泡排序选择排序插入排序快速排序 查找算法基本查找基本思想：顺序查找也称为线形查找，属于无序查找算法。从数据结构线的一端开始，顺序扫描，依次将遍历到的结点与要查找的值相比较，若相等则表示查找成功；若遍历结束仍没有找到相同的，表示查找失败。示例代码public class Teat {
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2024-03-01 13:30:40
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通常我们查找数据都是通过一个一个地比较来进行，有一种方法，要寻找的数据与其在数据集中的位置存在一种对应的关系，通过这种关系就能找到数据的位置。这个对应关系成为散列函数（哈希函数），因此建立的表为散列表（哈希表）。散列查找是关键字与在数据集中的位置一一对应，通过这种对应关系能快速地找到数据，散列查找中散列函数的构造和处理冲突的方法尤为重要===============================
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2024-02-05 11:26:56
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问题 Python中的二叉树查找算法模块 思路说明 二叉树查找算法，在开发实践中，会经常用到。按照惯例，对于这么一个常用的东西，Python一定会提供轮子的。是的，python就是这样，一定会让开发者省心，降低开发者的工作压力。 python中的二叉树模块内容：BinaryTree：非平衡二叉树 AVLTree：平衡的AVL树 RBTree：平衡的红黑树 以上是用python
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2023-10-26 14:22:26
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查找算法查找算法查找的定义数组和索引二分查找穷举搜索并行搜索查找算法查找的定义查
原创
2022-11-18 01:01:11
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一、汉诺塔问题def hanoi(n,a,b,c): #从a经过b移动到c
if n>0:
hanoi(n-1,a,c,b) #从a经过b移动到c
print("盘%d moving from %s to %s" %(n,a,c))
hanoi(n-1,b,a,c) #从b经过a移动到c
hanoi(2,'A','B','C')递
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2024-08-12 17:54:02
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元组和之前学习的数组不同，它没有那么多的操作方法，元组数据不支持修改，只支持查找，查找方法具体如下：一、按下标查找元组代码体验：tup1 = ('python', 'java', 'php', 'cc')
# 找到下标是1的数据
print(tup1[1]) # java二、index()查找某个数据，如果数据存在返回对应的下标，否则报错。语法和字符串、列表的index()方法相同。语法：序列.
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2023-06-08 23:53:21
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