当前位置：首页 > 脚本中心 > python > 详细页面

python搜索算法原理及实例讲解

时间：2020-11-18来源：www.pcxitongcheng.com作者：电脑系统城

一般我们在解决问题时候，经常能碰到好几种解决方式，总归是有最优，还有最不推荐的选择的，针对搜索算法也一样，因为能实现的方式也有很多个，因此，不知道大家在什么场景里使用这些算法，反正小编都把这些算法整理出来了，供大家选择，另外针对个人理解，大家也可以参考哪个更好使用哦~

搜索算法

线性搜索

按一定的顺序检查数组中每一个元素，直到找到所要寻找的特定值为止。是最简单的一种搜索算法。

二分搜索算法

这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

插值搜索算法

是根据要查找的关键字key与顺序表中最大、最小记录的关键字比较后的查找方法，它假设输入数组是线性增加的。

跳跃搜索算法

需要通过固定的跳跃间隔，这样它相比二分查找效率提高了很多。

快速选择

快速选择一般是以原地算法的方式实现，除了选出第k小的元素，数据也得到了部分地排序。

禁忌搜索

是一种现代启发式算法，一个用来跳脱局部最优解的搜索方法。

关于算法的知识点扩展：

线性搜索

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13 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

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16 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))