python中二分查找的原理是什么

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python主要應用領域有哪些

1、云計算，典型應用OpenStack。2、WEB前端開發，眾多大型網站均為Python開發。3.人工智能應用，基于大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python。4、系統運維工程項目，自動化運維的標配就是python+Django/flask。5、金融理財分析，量化交易，金融分析。6、大數據分析。

1、原理

首先，假設表中的要素按升序排列，將表中間位置記錄的關鍵詞與檢索關鍵詞進行比較，如果兩者相等，則檢索成功

否則，利用中間位置記錄將表分為前后兩個子表，如果中間位置記錄的關鍵詞大于搜索關鍵詞，則進一步搜索前一個子表，否則進一步搜索后一個子表。重復以上流程，找到符合條件的記錄，使檢索成功，或者在子表不存在之前，此時檢索不成功。

2、實例

"""
應用前提：在一個含有n個元素的有序序列中定位目標值 時間復雜度：O(logn)
該算法維持兩個參數low和high,這樣可使所有候選條目的索引位于low和high之間。首先, low=0和high=n-1。然后我們比較目標值和中間值候選項，即索引項[mid]的數據。
mid =L(low + high)/2 ]考慮以下三種情況:
- 如果目標值等于[mid]的數據, 然后找到正在尋找的值，則查找成功并且終止。
- 如果目標值< [mid] 的數據, 對前半部分序列重復這一過程，即索引的范圍從low到mid-1.
- 如果目標值> [mid] 的數據，對后半部分序列重復這一過程，即索的范圍從mid+1到high。
- 如果low >high,說明索引范圍[low， high]為空,則查找不成功。該算法被稱為二分查找
"""
 
 
def binary_search(alist, item):
    """非遞歸"""
    first = 0
    last = len(alist) - 1
    found = False
    while first <= last and not found:
        mid = (first + last) // 2
        if alist[mid] == item:
            found = True
        else:
            if item < alist[mid]:
                last = mid - 1
            else:
                first = mid + 1
    return found
 
 
def binary_search_recursion(alist, item):
    if len(alist) > 0:
        mid = len(alist) // 2
        if alist[mid] == item:
            return True
        elif item < alist[mid]:
            return binary_search_recursion(alist[:mid], item)
        else:
            return binary_search_recursion(alist[mid + 1:], item)
    return False
 
 
if __name__ == '__main__':
    ret = binary_search_recursion([17, 20, 26, 31, 44, 54, 55, 65, 77, 69], 26)
    print(ret)
 
    ret = binary_search([17, 20, 26, 31, 44, 54, 55, 65, 77, 69], 68)
    print(ret)

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