技術標籤：資料結構二分查詢python資料結構

一、in查詢

  最簡單（low)的查詢演算法：for i in range(3)

二、順序查詢

1.無序列表

順序查詢的時間複雜度較高為O（n）
  若要查詢的元素在列表中有多個，則在查詢到第一個後即停止

時間複雜度：

  最好：O（1）最好即第一個元素就是目標元素當不存在要查詢的元素時為O（n）
  最壞：O（n）最壞是查到最後一個才找到目標元素

#無序列表的順序查詢
m=[1,5,3,9,7]
def seqSearch(alist,item):
    i=0
    found=False
    while i<len(alist)
 
 and not found:
        if alist[i]==item:
            found=True
        else:
            i+=1
    return found
seqSearch(m,2)
>>False

2.有序列表

  加入一個停止條件：當前列表中元素大於要查詢元素時即停止，不再繼續查詢

#有序列表的順序查詢
m=[1,3,5,7,9]
def seqSearch(alist,item):
    i=0
    found=False
    stop=False#停止判斷器，當前列表中元素大於要查詢元素時停止
    while i<
 
len(alist) and not found and not stop:#未找到且未達到停止條件
        if alist[i]==item:
            found=True
        else:
            if alist[i]>item:
                stop=True
            else:
                i+=1
    return found
seqSearch(m,2)
>>False

時間複雜度：

  最好：O（1）最好即第一個元素就是目標元素，或第一個元素大於要查詢的元素，列表中不存在目標元素

三、二分查詢

  假設列表是有序升序列表:

1. 取出列表中間位置的元素與目標元素比較，若相等，則查詢成功
2. 若中間元素大於目標元素，則取出中間元素之前的所有元素作為前子列表，在前子列表中進行查詢；
3. 若中間元素小於目標元素，則取出中間元素之後的所有元素作為後子列表，在後子列表中進行查詢。
4. 如此重複，直到查詢到目標元素，則查詢成功，若直到子列表不存在仍沒有找到目標元素，則查詢不成功。

#二分查詢
m=[1,3,5,7,9]
def binarysearch(alist,item):
    if len(alist)==0:#當子列表不再存在時，返回False
        return False
    else:
        mid=len(alist)//2#取出中間元素
        if alist[mid]==item:#如果目標元素=中間元素
            return True
        else:
            if item<alist[mid]:#目標元素小於中間元素，取出前子列表進行遞迴
                return binarysearch(alist[:mid],item)
            else:
                return binarysearch(alist[mid+1:],item)
binarysearch(m,2)
>>False

時間複雜度：

  最好：O（1）

  最壞：O（logn）