本文目录一览：

1. python实现折半查找和归并排序算法
2. python 二分查找算法函数bi_search(),该函数实现检索任意一个整数在 prime() 函数生成的
3. python快速查找算法应用实例
4. python实现二分查找算法

python实现折半查找和归并排序算法

python实现折半查找和归并排序算法 今天依旧是学算法，前几天在搞bbs项目，界面也很丑，评论功能好像也有BUG。现在不搞了，得学下算法和数据结构，笔试过不了，连面试的机会都没有…… 今天学了折半查找算法，折半查找是蛮简单的，但是归并排序我就挺懵比，看教材C语言写的归并排序看不懂，后来参考了别人的博客，终于搞懂了。

折半查找

先看下课本对于 折半查找的讲解。注意了，折半查找是对于有序序列而言的。每次折半，则查找区间大约缩小一半。low,high分别为查找区间的第一个下标与最后一个下标。出现low>high时，说明目标关键字在整个有序序列中不存在，查找失败。 看我用python编程实现:

def BinSearch(array, key, low, high):
    mid = int((low + high) / 2)
    if key == array[mid]:  # 若找到
        return array[mid]
    if low > high:
        return False
    if key < array[mid]:
        return BinSearch(array, key, low, mid - 1)  # 递归
    if key > array[mid]:
        return BinSearch(array, key, mid + 1, high)
if __name__ == "__main__":
    array = [4, 13, 27, 38, 49, 49, 55, 65, 76, 97]
    ret = BinSearch(array, 76, 0, len(array) - 1)  # 通过折半查找，找到65
    print(ret)

输出: 在列表中查找76.

76

时间复杂度：O(logn)

归并排序算法

先阐述一下排序思路： 首先归并排序使用了二分法，归根到底的思想还是分而治之。归并排序是指把无序的待排序序列分解成若干个有序子序列，并把有序子序列合并为整体有序序列的过程。长度为1的序列是有序的。因此当分解得到的子序列长度大于1时，应继续分解，直到长度为1. (下图是分解过程，图自python编程实现归并排序) 合并的过程如下: 很好，你现在可以和别人说，老子会归并排序了。但是让你写代码出来，相信你是不会的…… 来来来，看我用python写的归并排序算法:

def merge_sort(array):  # 递归分解
    mid = int((len(array) + 1) / 2)
    if len(array) == 1:  # 递归结束的条件，分解到列表只有一个数据时结束
        return array
    list_left = merge_sort(array[:mid])
    list_right = merge_sort(array[mid:])
    print("list_left:", list_left)
    print("list_right:", list_right)
    return merge(list_left, list_right)  # 进行归并
def merge(list_left, list_right):  # 进行归并
    final = []
    while list_left and list_right:
        if list_left[0] <= list_right[0]:  # 如果将"="改为"<",则归并排序不稳定
            final.append(list_left.pop(0))
        else:
            final.append(list_right.pop(0))
    return final + list_left + list_right  # 返回排序好的列表
if __name__ == "__main__":
    array = [49, 38, 65, 97, 76]
    print(merge_sort(array))

输出:

输出：
list_left: [49]
list_right: [38]
list_left: [38, 49]
list_right: [65]
list_left: [97]
list_right: [76]
list_left: [38, 49, 65]
list_right: [76, 97]
[38, 49, 65, 76, 97]

时间度杂度: 平均情况＝最好情况＝最坏情况＝O(nlogn) 空间复杂度:O(n) 稳定性:稳定 对序列{ 6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4 }进行归并排序的实例如下: 使用归并排序为一列数字进行排序的宏观过程: 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助

python 二分查找算法函数bi_search(),该函数实现检索任意一个整数在 prime() 函数生成的

def prime(n):
    if n <= 2:
        return []
    result = [False, False] + [True] * (n - 2)
    for i in range(len(result)):
        if result[i] == True:
            for j in range(2 * i, len(result), i):
                result[j] = False
    return [i for i in range(len(result)) if result[i] == True]
def bi_search(prime, primelist, start, end):
    if start > end:
        return -1
    mid = (start + end) // 2
    if primelist[mid] == prime:
        return mid
    elif primelist[mid] > prime:
        end = mid - 1
    else:
        start = mid + 1
    return bi_search(prime, primelist, start, end)
if __name__ == '__main__':
    n = int(raw_input())
    primelist = prime(n)
    num = raw_input()
    while num:
        num = int(num)
        index = bi_search(num, primelist, 0, len(primelist) - 1)
        print(index)
        num = raw_input()

python快速查找算法应用实例

python快速查找算法应用实例 本文实例讲述了Python快速查找算法的应用，分享给大家供大家参考。 具体实现方法如下：

import random
def partition(list_object, start, end):
    random_choice = start
    # random.choice(range(start,end+1))
    # 把这里的start改成random()效率会更高些
    x = list_object[random_choice]
    i = start
    j = end
    while True:
        while list_object[i] < x and i < end:
            i += 1
        while list_object[j] > x:
            j -= 1
        if i <= j:
            break
        list_object[i], list_object[j] = list_object[j], list_object[i]
    print(list_object)
    # list_object[random_choice] = list_object[j]
    # list_object[j] = random_choice
    return j
def quick_sort(list_object, start, end):
    if start < end:
        temp = partition(list_object, start, end)
        quick_sort(list_object, start, temp - 1)
        quick_sort(list_object, temp + 1, end)
a_list = [69, 65, 90, 37, 92, 6, 28, 54]
quick_sort(a_list, 0, 7)
print(a_list)

程序测试环境为Python2.7.6 输出结果如下：

[54, 65, 28, 37, 6, 69, 92, 90]
[6, 37, 28, 54, 65, 69, 92, 90]
[6, 37, 28, 54, 65, 69, 92, 90]
[6, 28, 37, 54, 65, 69, 92, 90]
[6, 28, 37, 54, 65, 69, 90, 92]
[6, 28, 37, 54, 65, 69, 90, 92]

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

python实现二分查找算法

二分查找算法，是常见的搜索算法之一，适用于有序的序列，通过将序列不断的对折分为区间，从而确定查找值是否存在，优点是速度快。 首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，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，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。 使用python递归实现其算法： 二分查找是应用在数据量较大的场景中，如一些图片的RGB数组操作中，典型的是在滑块验证中使用二分法来确定最佳距离。