Python 搜索算法
Python 搜索算法详细操作教程
当您将数据存储在不同的数据结构中时，搜索是非常基本的必要条件。最简单的方法是遍历数据结构中的每个元素，并将其与您要搜索的值匹配。这称为线性搜索。它效率低下，很少使用，但是为此创建一个程序可以使我们了解如何实现一些高级搜索算法。
线性搜索
在这种类型的搜索中，对所有项目进行逐个搜索。检查每个项目，如果找到匹配项，则返回该特定项目，否则继续搜索直到数据结构结束。
# Filename : example.py
# Copyright : 2020 By Lidihuo
# Author by : www.lidihuo.com
# Date : 2020-08-15
def linear_search(values, search_for):
search_at = 0
search_res = False
# Match the value with each data element
while search_at < len(values) and search_res is False:
if values[search_at] == search_for:
search_res = True
else:
search_at = search_at + 1
return search_res
l = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print(linear_search(l, 12))
print(linear_search(l, 91))
运行结果如下：
插值搜索
该搜索算法在所需值的探测位置上起作用。为了使该算法正常工作，数据收集应采用排序形式并平均分配。最初，探针位置是集合中最中间一项的位置，如果发生匹配，则返回该项的索引。如果中间项目大于该项目，则再次在中间项目右侧的子数组中计算探针位置。否则，将在中间项目左侧的子数组中搜索该项目。该过程也将在子阵列上继续进行，直到子阵列的大小减小到零为止。
有一个特定的公式可以计算中间位置，该公式在下面的程序中显示。
# Filename : example.py
# Copyright : 2020 By Lidihuo
# Author by : www.lidihuo.com
# Date : 2020-08-15
def intpolsearch(values,x ):
idx0 = 0
idxn = (len(values) - 1)
while idx0 <= idxn and x >= values[idx0] and x <= values[idxn]:
# Find the mid point
mid = idx0 +\
int(((float(idxn - idx0)/( values[idxn] - values[idx0]))
* ( x - values[idx0])))
# Compare the value at mid point with search value
if values[mid] == x:
return "Found "+str(x)+" at index "+str(mid)
if values[mid] < x:
idx0 = mid + 1
return "Searched element not in the list"
l = [2, 6, 11, 19, 27, 31, 45, 121]
print(intpolsearch(l, 2))
运行结果如下：
