Python实现搜索算法的实例代码

将数据存储在不同的数据结构中时,搜索是非常基本的必需条件。最简单的方法是遍历数据结构中的每个元素,并将其与您正在搜索的值进行匹配。这就是所谓的线性搜索。它效率低下,很少使用,但为它创建一个程序给出了我们如何实现一些高级搜索算法的想法。

线性搜索

在这种类型的搜索中,逐个搜索所有值。每个值都会被检查,如果找到匹配项,那么返回该特定值,否则搜索将继续到数据结构的末尾。代码如下:

[Python] 纯文本查看

def linear_search(data, search_for):
 """线性搜索"""
 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

该搜索算法适用于所需值的探测位置。为了使该算法正常工作,数据收集应该以排序形式并平均分布。最初,探针位置是集合中最大项目的位置。如果匹配发生,则返回项目的索引。如果中间项目大于项目,则再次在中间项目右侧的子数组中计算探针位置。否则,该项目将在中间项目左侧的子数组中搜索。这个过程在子数组上继续,直到子数组的大小减小到零。代码如下:

[Python] 纯文本查看

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 "在下标为"+str(mid) + "的位置找到了" + str(x)
  if data[mid] < x:
   idx0 = mid + 1
 return "没有搜索到" + str(x)

lis = [2, 6, 11, 19, 27, 31, 45, 121]
print(insert_search(lis, 31))
print(insert_search(lis, 3))

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python实现搜索算法的实例代码,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

(0)

相关推荐

  • Python排序搜索基本算法之希尔排序实例分析

    本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之希尔排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 希尔排序是插入排序的扩展,通过允许非相邻的元素进行交换来提高执行效率.希尔排序最关键的是选择步长,本程序选用Knuth在1969年提出的步长序列:1 4 13 40 121 364 1093 3280 ...后一个元素是前一个元素*3+1,非常方便选取,而且效率还不错.代码如下: #-*- coding: UTF-8 -*- def shellSort(seq): length=len(seq) inc=0

  • Python排序搜索基本算法之堆排序实例详解

    本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之堆排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 堆是一种完全二叉树,堆排序是一种树形选择排序,利用了大顶堆堆顶元素最大的特点,不断取出最大元素,并调整使剩下的元素还是大顶堆,依次取出最大元素就是排好序的列表.举例如下,把序列[26,5,77,1,61,11,59,15,48,19]排序,如下: 基于堆的优先队列算法代码如下: def fixUp(a): #在堆尾加入新元素,fixUp恢复堆的条件 k=len(a)-1 while k>1 and a[k//2

  • Python二分法搜索算法实例分析

    本文实例分析了Python二分法搜索算法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 今天看书时,书上提到二分法虽然道理简单,大家一听就明白但是真正能一次性写出别出错的实现还是比较难的,即使给了你充足的时间,比如1小时.如果你不是特别认真的话,可能还是会出一些这样那样的错误,所以就尝试了自己去实现一下,看能否一次通过,结果自然不言而喻,虽然用的时间不长,但是我失败了,呵呵. 个人觉得失败的最主要原因是自己没有认真的先想好这个思路和可能出现的分支情况,而是直接凭主观臆想就去写代码了,完全正中书上所说的行

  • Python排序搜索基本算法之插入排序实例分析

    本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之插入排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 插入排序生活中非常常见,打扑克的时候人的本能就在用插入排序:把抽到的一张插入到手上牌的正确位置上.有两种插入排序方法,一种基于比较,另一种基于交换.代码如下: 1.基于比较的插入排序: # coding:utf-8 def insertionSort(seq): length=len(seq) for i in range(1,length): tmp=seq[i] for j in range(i,0,-1

  • Python排序搜索基本算法之归并排序实例分析

    本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之归并排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 归并排序最令人兴奋的特点是:不论输入是什么样的,它对N个元素的序列排序所用时间与NlogN成正比.代码如下: # coding:utf-8 def mergesort(seq): if len(seq)<=1: return seq mid=int(len(seq)/2) left=mergesort(seq[:mid]) right=mergesort(seq[mid:]) return merge(lef

  • Python实现的数据结构与算法之基本搜索详解

    本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之基本搜索.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.顺序搜索 顺序搜索 是最简单直观的搜索方法:从列表开头到末尾,逐个比较待搜索项与列表中的项,直到找到目标项(搜索成功)或者 超出搜索范围 (搜索失败). 根据列表中的项是否按顺序排列,可以将列表分为 无序列表 和 有序列表.对于 无序列表,超出搜索范围 是指越过列表的末尾:对于 有序列表,超过搜索范围 是指进入列表中大于目标项的区域(发生在目标项小于列表末尾项时)或者指越过列表的末尾(发生在目标项

  • Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法示例

    本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) lab

  • Python排序搜索基本算法之冒泡排序实例分析

    本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之冒泡排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 冒泡排序和选择排序类似,也是第n次把最小的元素排在第n的位置上,也是该元素的绝对位置,只是冒泡排序的过程中,其他的元素也逐渐向自己最终位置逼近.代码如下: def bubbleSort(seq): length=len(seq) for i in range(length): for j in range(length-1,i,-1): if seq[j-1]>seq[j]: seq[j-1],seq[j]=

  • Python实现搜索算法的实例代码

    将数据存储在不同的数据结构中时,搜索是非常基本的必需条件.最简单的方法是遍历数据结构中的每个元素,并将其与您正在搜索的值进行匹配.这就是所谓的线性搜索.它效率低下,很少使用,但为它创建一个程序给出了我们如何实现一些高级搜索算法的想法. 线性搜索 在这种类型的搜索中,逐个搜索所有值.每个值都会被检查,如果找到匹配项,那么返回该特定值,否则搜索将继续到数据结构的末尾.代码如下: [Python] 纯文本查看 def linear_search(data, search_for): ""&q

  • Python ldap实现登录实例代码

    下面一段代码是小编给大家介绍的Python ldap实现登录实例代码,一起看看吧 ldap_config = { 'ldap_path': 'ldap://xx.xx.xx.xx:389', 'base_dn': 'ou=users,dc=ledo,dc=com', 'ldap_user': 'uid=reporttest,ou=users,dc=ledo,dc=com', 'ldap_pass': '111111.0', 'original_pass': '111111.0' } ldap_m

  • python+matplotlib演示电偶极子实例代码

    使用matplotlib.tri.CubicTriInterpolator.演示变化率计算: 完整实例: from matplotlib.tri import ( Triangulation, UniformTriRefiner, CubicTriInterpolator) import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np #---------------------------------

  • python的re正则表达式实例代码

    本文研究的主要是python的re正则表达式的相关内容,具体如下. 概念:正则表达式(通项公式)是用来简洁表达一组字符串的表达式.优势是简洁,一行胜千言. 应用:字符串匹配. 实例代码: CODEC = 'UTF-8' #encoding:utf-8 import re p=re.compile("ab") str = "abfffa" #match必须匹配首字母 if p.match(str): print p.match(str).group() #match必

  • Python编程求质数实例代码

    本文研究的主要是Python编程求质数实例,选取了几个数进行了测试,具体如下. 定义:质数又称素数.一个大于1的自然数,除了1和它自身外,不能被其他自然数整除的数叫做质数:否则称为合数. 我们知道自然数(除了0和1以外)都可以写成几个质数相乘再乘以一的格式,所以我们可以用以个数去试一试看看它能否将小于它的质数整除. 首先我们创建一个空的list,然后我们知道2是最小的质数,于是我们把2添加进这个空白的list,之后我们开始循环,第一个数从3开始,用3除以小于3的质数,没有小于它的质数能被它整除,

  • python模块之paramiko实例代码

    本文研究的主要是python模块之paramiko的相关用法,具体实现代码如下,一起来看看. paramiko模块提供了ssh及sft进行远程登录服务器执行命令和上传下载文件的功能.这是一个第三方的软件包,使用之前需要安装. 1 基于用户名和密码的 sshclient 方式登录 # 建立一个sshclient对象 ssh = paramiko.SSHClient() # 允许将信任的主机自动加入到host_allow 列表,此方法必须放在connect方法的前面 ssh.set_missing_

  • 简单的python协同过滤程序实例代码

    本文研究的主要是python协同过滤程序的相关内容,具体介绍如下. 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影,有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的,那么通常的做法就是问问周围的朋友,看看最近有什么好的电影推荐.在问的时候,都习惯于问跟自己口味差不多的朋友,这就是协同过滤的核心思想. 这个程序完全是为了应付大数据分析与计算的课程作业所写的一个小程序,先上程序,一共55行.不在意细节的话,55行的程序已经表现出了协同过滤的特性了.就是对每一个用户找4个最接近的用户,然后进行推荐,在选择

  • python实现Adapter模式实例代码

    本文研究的主要是python实现Adapter模式的相关内容,具体实现代码如下. Adapter模式有两种实现方式一种是类方式. #理解 #就是电源适配器的原理吧,将本来不兼容的接口类能够工作 #这个是类实现方式 #例子 #假如一个插座类输出脚是3脚的,而台灯需要的是两脚插座,现在就需要一个Adapter实现适配插座 #Adaptee class socket(object): def Trigle(self): print 'power supply' #target class tableL

  • python实现Decorator模式实例代码

    本文研究的主要是python实现Decorator模式,具体介绍如下. 一般来说,装饰器是一个函数,接受一个函数(或者类)作为参数,返回值也是也是一个函数(或者类).首先来看一个简单的例子: # -*- coding: utf-8 -*- def log_cost_time(func): def wrapped(*args, **kwargs): import time begin = time.time() try: return func(*args, **kwargs) finally:

  • Python下载网络小说实例代码

    看网络小说一般会攒上一波,然后导入Kindle里面去看,但是攒的多了,机械的Ctrl+C和Ctrl+V实在是OUT,所以就出现了此文. 其实Python我也是小白,用它的目的主要是它强大文本处理能力和网络支持,以及许多好用的库,不需要自己造轮子.而且真心比C方便啊(真是用了才知道) 分析要获取的网页 我要获取的主要是3个东西: 文章的标题.<div id="title">正文 第一章 北灵院</div> 文章正文内容.<div id="conte

随机推荐