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算法-基础和查找-1.汉诺塔/2.顺序查找/3.二分查找/4.顺序查找和二分查找的比较

时间:2018-12-28 00:48:51      阅读:220      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:测试   log   需要   lap   等于   time()   __name__   bin   数值   

1.汉诺塔:

  如下图所示,需要将A柱子中的所有圆盘按照从小到大的顺序移动到C柱子上,并且在移动过程中大圆盘不能在小圆盘上面

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  分析问题:最终希望呈现的结果是将A柱子上的盘子全部按照从小到大的顺序移动到C柱子上

    1.n个盘子,将n-1视为一个整体

    2.将n-1个盘子视为一个盘子从a经过c移动到b

    3.将n从a移动到c

    4.将n-1个盘子从b经过a移动到c

    5.结束条件:n>0

  代码如下:

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1 def hanoi(n, a, b, c):
2     if n > 0:
3         hanoi(n-1, a, c, b)
4         print("move from %s to %s" %(a,c))
5         hanoi(n-1, b, a, c)
6 
7 hanoi(3, A, B, C)
hanoi

 

2.顺序查找:

  问题分析:在一个列表中查找一个元素,从头开始,找到了返回索引值,找不到返回None或-1

  代码如下:

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1 def linear_search(li,val):
2     for index,v in enumerate(li):
3         if v == val:
4             return index
5     else:
6         return None
7 
8 print(linear_search([2,3,4],4))
linear_search

 

3.二分查找:   

  问题分析:在一个列表中查找一个元素,每次通过中间位置的数值进行查找 

    1.确定左右的索引,left,right
    2.找到中间位置索引,mid = (left+right)//2
    3.判断中间索引位置的值和待查找的值的大小
      1.如果相等,则找到,然会返回索引mid
      2.如果索引位置的值大于待查找的值,说明待查找的值在mid左侧,右索引移动到mid前面的位置
      3.如果索引位置的值小于待查找的值,说明待查找的值在mid右侧,左索引移动到mid后面的位置
    4.上述步骤成立的前提是左索引需要要小于等于右索引,否则返回None

  代码如下:

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 1 def binary_search(li,val):
 2     left = 0
 3     right = len(li) - 1
 4     while left <= right:    # 候选区有值
 5         mid = (left + right) // 2
 6         if li[mid] == val:
 7             return mid
 8         elif li[mid] > val:  # 待查找的值在mid左侧
 9             right = mid - 1
10         else:  # li[mid] < val 待查找的值在mid右侧
11             left = mid + 1
12     else:
13         return None
14 
15 print(binary_search([1,2,3,5,6,8,9],5))
binary_search

 

4.顺序查找和二分查找的比较:  

  时间复杂度:
    顺序查找的时间复杂度为O(n)
    二分查找的时间复杂度为O(logn)

  测试两种查找方式代码运行的时间,引入一个时间测试模块cal_time如下:

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 1 # -*- coding:utf-8 -*-
 2 
 3 # 计算时间函数
 4 
 5 import time
 6 
 7 def cal_time(func):
 8     def wrapper(*args,**kwargs):
 9         t1 = time.time()
10         result = func(*args,**kwargs)
11         t2 = time.time()
12         print("%s running time: %s secs." % (func.__name__,t2 - t1))
13     return wrapper
cal_time

  测试代码:

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 1 # -*- coding:utf-8 -*-
 2 from cal_time import *
 3 
 4 ‘‘‘
 5 时间复杂度:
 6 顺序查找的时间复杂度为O(n)
 7 二分查找的时间复杂度为O(logn)
 8 
 9 ‘‘‘
10 
11 @cal_time
12 def linear_search(li,val):
13     for index,v in enumerate(li):
14         if v == val:
15             return index
16     else:
17         return None
18 
19 @cal_time
20 def binary_search(li,val):
21     left = 0
22     right = len(li) - 1
23     while left <= right:    # 候选区有值
24         mid = (left + right) // 2
25         if li[mid] == val:
26             return mid
27         elif li[mid] > val:  # 待查找的值在mid左侧
28             right = mid - 1
29         else:  # li[mid] < val 待查找的值在mid右侧
30             left = mid + 1
31     else:
32         return None
33 
34 li = list(range(1000000))
35 linear_search(li,389000)
36 binary_search(li,389000)
test_time

算法-基础和查找-1.汉诺塔/2.顺序查找/3.二分查找/4.顺序查找和二分查找的比较

标签:测试   log   需要   lap   等于   time()   __name__   bin   数值   

原文地址:https://www.cnblogs.com/mumupa0824/p/10188252.html

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