python搜索算法原理及實例講解

更新時間：2020年11月18日 15:05:15 作者：十一

在本篇內容里小編給大家分享了一篇關于python搜索算法原理及實例講解內容，有興趣的朋友們可以學習下。

一般我們在解決問題時候，經常能碰到好幾種解決方式，總歸是有最優(yōu)，還有最不推薦的選擇的，針對搜索算法也一樣，因為能實現(xiàn)的方式也有很多個，因此，不知道大家在什么場景里使用這些算法，反正小編都把這些算法整理出來了，供大家選擇，另外針對個人理解，大家也可以參考哪個更好使用哦~

搜索算法

線性搜索

按一定的順序檢查數組中每一個元素，直到找到所要尋找的特定值為止。是最簡單的一種搜索算法。

二分搜索算法

這種搜索算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。

插值搜索算法

是根據要查找的關鍵字key與順序表中最大、最小記錄的關鍵字比較后的查找方法，它假設輸入數組是線性增加的。

跳躍搜索算法

需要通過固定的跳躍間隔，這樣它相比二分查找效率提高了很多。

快速選擇

快速選擇一般是以原地算法的方式實現(xiàn)，除了選出第k小的元素，數據也得到了部分地排序。

禁忌搜索

是一種現(xiàn)代啟發(fā)式算法，一個用來跳脫局部最優(yōu)解的搜索方法。

關于算法的知識點擴展：

線性搜索

def linear_search(data, search_for):
 """線性搜索"""
 search_at = 0
 search_res = False
 while search_at < len(data) and search_res is False:
 if data[search_at] == search_for:
  search_res = True
 else:
  search_at += 1
 return search_res
lis = [5, 10, 7, 35, 12, 26, 41]
print(linear_search(lis, 12))
print(linear_search(lis, 6))

插值搜索

def insert_search(data,x):
 """插值搜索"""
 idx0 = 0
 idxn = (len(data) - 1)
 while idx0 <= idxn and x >= data[idx0] and x <= data[idxn]:
 mid = idx0 +int(((float(idxn - idx0)/(data[idxn] - data[idx0])) * (x - data[idx0])))
 if data[mid] == x:
  return "在下標為"+str(mid) + "的位置找到了" + str(x)
 if data[mid] < x:
  idx0 = mid + 1
 return "沒有搜索到" + str(x)
 
 
lis = [2, 6, 11, 19, 27, 31, 45, 121]
print(insert_search(lis, 31))
print(insert_search(lis, 3))

到此這篇關于python搜索算法原理及實例講解的文章就介紹到這了,更多相關python搜索算法使用方法內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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