數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法
基于《算法圖解》—Aditya Bhargava和《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》—嚴(yán)蔚敏

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算法圖解：(基于Python)*

第1章—算法簡(jiǎn)介

1.1 引言
算法是一組完成任務(wù)的指令。

1.2 二分查找（binary_search）
二分查找是一種算法，其輸入是一個(gè)有序列表（必須有序）。如果要查找的元素包含在列表中，二分查找返回其位置；否則返回null。
1.2.1 普通查找和二分查找
例子：猜數(shù)字游戲
簡(jiǎn)單查找每次只能排除一個(gè)數(shù)字；而使用二分查找時(shí)，猜測(cè)的是中間的數(shù)字，從而每次都將余下的數(shù)字排除一半。一般而言，對(duì)于包含n個(gè)元素的列表，使用二分查找最多需要log n (默認(rèn)2為底)步，而簡(jiǎn)單查找最多需要n步。

#二分查找 def binary_search(list, item):low = 0high = len(list-1)while low <= high:mid = (low+high)//2guess = list[mid]if guess == item:return midif guess > item:high = mid -1else:low = mid + 1return Nonemy_list = [1,3,5,7,9] print binary_search(my_list, 3) print binary_search(my_list, -1) **練習(xí)** 1.1 假設(shè)有一個(gè)包含128個(gè)名字的有序列表，你要使用二分查找在其中查找一個(gè) 名字，請(qǐng)問(wèn)最多需要幾步才能找到？ 1.2 上面列表的長(zhǎng)度翻倍后，最多需要幾步？ (答案見(jiàn)下章)

1.3 大O表示法
大O表示法是一種特殊的表示法，指出了算法的速度有多快。
二分查找和簡(jiǎn)單查找的運(yùn)行時(shí)間的增速不同：隨著元素?cái)?shù)量的增加，二分查找需要的額外時(shí)間并不多，而簡(jiǎn)單查找需要的額外時(shí)間卻很多。
大O表示法指出了最糟糕情況下的運(yùn)行時(shí)間。
一些常見(jiàn)的大O運(yùn)行時(shí)間：

O(log n)，也叫對(duì)數(shù)時(shí)間，包括二分查找； O(n)，也叫線性時(shí)間，包括簡(jiǎn)單查找； O(n*log n)，包括快速排序； O(n2)，包括選擇排序； O(n!)

啟示：

• 算法的速度指的并非時(shí)間，而是操作數(shù)的增加。
• 談?wù)撍惴ǖ乃俣葧r(shí)，我們說(shuō)的是隨著輸入的增加，其運(yùn)行時(shí)間將以什么樣的速度增加。
• 算法的運(yùn)行時(shí)間用大O表示法表示。
• O(log n)比O(n)快，當(dāng)需要搜索的元素越多時(shí)，前者比后者快得越多。

——持續(xù)修改完善中…

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的01-算法简介的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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