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，還有最不推薦的選擇的，針對搜尋演算法也一樣，因為能實現的方式也有很多個，因此，不知道大家在什麼場景裡使用這些演算法，反正小編都把這些演算法整理出來了，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~

搜尋演算法

線性搜尋

按一定的順序檢查陣列中每一個元素，直到找到所要尋找的特定值為止。是最簡單的一種搜尋演算法。

二分搜尋演算法

這種搜尋演算法每一次比較都使搜尋範圍縮小一半。

插值搜尋演算法

是根據要查詢的關鍵字key與順序表中最大、最小記錄的關鍵字比較後的查詢方法，它假設輸入陣列是線性增加的。

跳躍搜尋演算法

需要通過固定的跳躍間隔，這樣它相比二分查詢效率提高了很多。

快速選擇

快速選擇一般是以原地演算法的方式實現，除了選出第k小的元素，資料也得到了部分地排序。

禁忌搜尋

是一種現代啟發式演算法，一個用來跳脫區域性最優解的搜尋方法。

關於演算法的知識點擴充套件：

線性搜尋

def linear_search(data,search_for):
 """線性搜尋"""
 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))

插值搜尋

def insert_search(data,x):
 """插值搜尋"""
 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 "沒有搜尋到" + str(x)
 
 
lis = [2,6,11,19,27,31,45,121]
print(insert_search(lis,31))
print(insert_search(lis,3))

到此這篇關於python搜尋演算法原理及例項講解的文章就介紹到這了,更多相關python搜尋演算法使用方法內容請搜尋我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援我們！