本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之基本搜索。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
一、顺序搜索
顺序搜索 是最简单直观的搜索方法:从列表开头到末尾,逐个比较待搜索项与列表中的项,直到找到目标项(搜索成功)或者 超出搜索范围 (搜索失败)。
根据列表中的项是否按顺序排列,可以将列表分为 无序列表 和 有序列表。对于 无序列表,超出搜索范围 是指越过列表的末尾;对于 有序列表,超过搜索范围 是指进入列表中大于目标项的区域(发生在目标项小于列表末尾项时)或者指越过列表的末尾(发生在目标项大于列表末尾项时)。
1、无序列表
在无序列表中进行顺序搜索的情况如图所示:
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def sequentialSearch(items, target): for item in items: if item = = target: return True return False |
2、有序列表
在有序列表中进行顺序搜索的情况如图所示:
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def orderedSequentialSearch(items, target): for item in items: if item = = target: return True elif item > target: break return False |
二、二分搜索
实际上,上述orderedSequentialSearch算法并没有很好地利用有序列表的特点。
二分搜索 充分利用了有序列表的优势,该算法的思路非常巧妙:在原列表中,将目标项(target)与列表中间项(middle)进行对比,如果target等于middle,则搜索成功;如果target小于middle,则在middle的左半列表中继续搜索;如果target大于middle,则在middle的右半列表中继续搜索。
在有序列表中进行二分搜索的情况如图所示:
根据实现方式的不同,二分搜索算法可以分为迭代版本和递归版本两种:
1、迭代版本
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def iterativeBinarySearch(items, target): first = 0 last = len (items) - 1 while first < = last: middle = (first + last) / / 2 if target = = items[middle]: return True elif target < items[middle]: last = middle - 1 else : first = middle + 1 return False |
2、递归版本
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def recursiveBinarySearch(items, target): if len (items) = = 0 : return False else : middle = len (items) / / 2 if target = = items[middle]: return True elif target < items[middle]: return recursiveBinarySearch(items[:middle], target) else : return recursiveBinarySearch(items[middle + 1 :], target) |
三、性能比较
上述搜索算法的时间复杂度如下所示:
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搜索算法 时间复杂度 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - sequentialSearch O(n) - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - orderedSequentialSearch O(n) - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - iterativeBinarySearch O(log n) - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - recursiveBinarySearch O(log n) - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - in O(n) |
可以看出,二分搜索 的性能要优于 顺序搜索。
值得注意的是,Python的成员操作符 in 的时间复杂度是O(n),不难猜出,操作符 in 实际采用的是 顺序搜索 算法。
四、算法测试
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#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- def test_print(algorithm, listname, target): print ( ' %d is%s in %s' % (target, ' ' if algorithm(eval(listname), target) else ' not ', listname)) if __name__ = = '__main__' : testlist = [ 1 , 2 , 32 , 8 , 17 , 19 , 42 , 13 , 0 ] orderedlist = sorted (testlist) print ( 'sequentialSearch:' ) test_print(sequentialSearch, 'testlist' , 3 ) test_print(sequentialSearch, 'testlist' , 13 ) print ( 'orderedSequentialSearch:' ) test_print(orderedSequentialSearch, 'orderedlist' , 3 ) test_print(orderedSequentialSearch, 'orderedlist' , 13 ) print ( 'iterativeBinarySearch:' ) test_print(iterativeBinarySearch, 'orderedlist' , 3 ) test_print(iterativeBinarySearch, 'orderedlist' , 13 ) print ( 'recursiveBinarySearch:' ) test_print(recursiveBinarySearch, 'orderedlist' , 3 ) test_print(recursiveBinarySearch, 'orderedlist' , 13 ) |
运行结果:
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$ python testbasicsearch.py sequentialSearch: 3 is not in testlist 13 is in testlist orderedSequentialSearch: 3 is not in orderedlist 13 is in orderedlist iterativeBinarySearch: 3 is not in orderedlist 13 is in orderedlist recursiveBinarySearch: 3 is not in orderedlist 13 is in orderedlist |
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。