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问题

二分查找

list.index()无法应对大规模数据的查询，需要用其它方法解决，这里谈的就是二分查找

思路说明

在查找方面，python中有list.index()的方法。例如：

>>> a=[2,4,1,9,3]           #list可以是无序，也可以是有序
>>> a.index(4)              #找到后返回该值在list中的位置
1
>>> a.index(5)              #如果没有该值，则报错
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: 5 is not in list

1. 从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；
2. 如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。
3. 如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。
   

这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。时间复杂度：O(logn)

解决(Python)

def binarySearch(lst, value,low,high):          #low,high是lst的查找范围
    if high < low:
        return -1
    mid = (low + high)/2
    if lst[mid] > value:
        return binarySearch(lst, value, low, mid-1)
    elif lst[mid] < value:
        return binarySearch(lst, value, mid+1, high)
    else:
        return mid

#也可以不用递归方法，而采用循环，如下：

def bsearch(l, value):
    lo, hi = 0, len(l)-1
    while lo <= hi:
        mid = (lo + hi) / 2
        if l[mid] < value:
            lo = mid + 1
        elif value < l[mid]:
            hi = mid - 1
        else:
            return mid
    return -1

if __name__ == '__main__':
    l = range(50)
    print binarySearch(l,10,0,49)
    print bsearch(l,10)

• 模块接受排序后的列表。
• 本模块同样适用于长列表项。因为它就是用二分查找方法实现的，有兴趣可以看其源码（源码是一个很好的二分查找算法的例子，特别是很好地解决了边界条件极端的问题.)
• 关于bisect模块的更多内容，可以参看官方文档
  

下面演示这个模块的一个函数

from bisect import *

def bisectSearch(lst, x):          
    i = bisect_left(lst, x)         #bisect_left(lst,x)，得到x在已经排序的lst中的位置
    if i != len(lst) and lst[i] == x:
        return i
    raise ValueError

if __name__=="__main__":
    lst = sorted([2,5,3,8])
    print bisectSearch(lst,5)

二分查找算法的Python实现,布布扣,bubuko.com

二分查找算法的Python实现

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原文地址：http://blog.csdn.net/qiwsir/article/details/34527189