在python中二分查找法实现

冷炫風刃
发布: 2025-11-27 18:39:07
原创
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二分查找法在有序数组中高效查找目标值,时间复杂度为 O(log n)。通过维护 left 和 right 指针确定搜索范围,每次比较中间元素与目标值,相等则返回下标,中间值小则调整 left,大则调整 right,循环直至找到目标或范围为空。非递归实现使用 while 循环,递归实现需传递边界参数,调用时需确保数组有序,注意 mid 计算方式及循环条件 left ≤ right。

在python中二分查找法实现

二分查找法是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法,时间复杂度为 O(log n)。它通过不断将搜索区间一分为二来缩小目标值的可能位置。

基本思路

二分查找的前提是数组已经排序。算法维护两个指针 leftright,表示当前搜索范围的边界。每次比较中间元素 mid = (left + right) // 2 与目标值:

  • 如果中间值等于目标,返回下标
  • 如果中间值小于目标,说明目标在右半部分,调整 left
  • 如果中间值大于目标,说明目标在左半部分,调整 right

重复这个过程直到找到目标或搜索范围为空。

非递归实现

def binary_search(arr, target):
    left, right = 0, len(arr) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return -1  # 未找到
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使用示例:

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Kive 171
查看详情 Kive
nums = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]
index = binary_search(nums, 7)
print(index)  # 输出 3
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递归实现

def binary_search_recursive(arr, target, left, right):
    if left > right:
        return -1
    mid = (left + right) // 2
    if arr[mid] == target:
        return mid
    elif arr[mid] < target:
        return binary_search_recursive(arr, target, mid + 1, right)
    else:
        return binary_search_recursive(arr, target, left, mid - 1)
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调用方式:

index = binary_search_recursive(nums, 7, 0, len(nums) - 1)
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注意事项

实际使用时注意以下几点:

  • 确保输入数组已排序,否则结果不可靠
  • 计算 mid 时用 (left + right) // 2 防止整数溢出(Python 中一般不用太担心)
  • 循环条件是 left ,避免漏掉最后一个元素
  • 没找到时返回 -1 是常见约定

基本上就这些,写起来不复杂但容易在边界处理上出错,多测试几个用例更稳妥。

以上就是在python中二分查找法实现的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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