標籤:迴圈 順序尋找 als 通過 highlight 退出 closed one 元素
一、遞迴
概念:
函數直接或者間接的調用自身演算法的過程,則該函數稱為遞迴函式。在電腦編寫程式中,遞迴演算法對解決一大類問題是十分有效。
特點:
①遞迴就是在過程或者函數裡調用自身。
②在使用遞迴策略時,必須有一個明顯的結束條件,稱為遞迴出口。問題規模相比上次遞迴有所減少,
③遞迴演算法解題通常顯得很簡潔,但遞迴演算法解題的效率較低。所以一般不倡導使用遞迴演算法設計程式。
④在遞迴調用的過程當中系統的每一層的返回點、局部變數等開闢了棧來儲存。遞迴函式次數過多容易造成棧溢出等。
所以一般不倡導用遞迴演算法設計程式。
要求:
遞迴演算法所體現的"重複"一般有三個條件:
①每次在調用規模上都有所縮小(通常是減半)。
②相鄰兩次重複之間有緊密的聯絡,前一次要為後一次做準備(通常前一次的輸出就作為後一次的輸入)。
③在問題的規模極小時必須用直接解答而不再進行遞迴調用,因而每次遞迴調用都是有條件的(以規模未達到直接解答的大小為條件),
無條件的遞迴調用將會成為死迴圈而不能正常結束。
分析以下函數的執行過程:
def func3(x): if x>0: print(x) func3(x-1)func3(5)def func4(x): if x>0: func4(x-1) print(x)func4(5)
根據Python執行的過程,及函數調用去分析執行結果!
關於斐波拉契數列
斐波拉契數列指的是這樣一個數列:0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377,610,987,1597,2584,4181,6765,10946,17711,28657,46368。
特別注意:第0項是0,第1項是第一個1。這個數列從第2項開始,每一項都等於前兩項之和。
def fibo(n): before = 0 after = 1 if n == 0 or n == 1: return n if n <= 3: return 1 return fibo(n-1)+fibo(n-2)print(fibo(3))
斐波那契數列二分尋找
從有序列表的候選區data[0:n]開始,通過對待尋找的值與候選區中間值的比較,可以使候選區減少一半。
特點:
二分尋找演算法就是不斷將數組進行對半分割,每次拿中間元素和要找的元素進行比較。小就向右找,大就向左找!
要求:
在一段數字內,找到中間值,判斷要找的值和中間值大小的比較。
如果中間值大一些,則在中間值的左側地區繼續按照上述方式尋找。
如果中間值小一些,則在中間值的右側地區繼續按照上述方式尋找。
直到找到我們希望的數字。
def search_data(data,data_find): # 中間值的索引號的定義:數組長度/2 mid = int(len(data)/2) # 判斷從1開始的數字數組內尋找 if data[mid] >= 1: # 如果我們要找的值(data_find)比中間值(data[mid])小 if data[mid] > data_find: print("你要找的數字比中間值[%s]小..." % data[mid]) # 在中間值(data[mid])的左側繼續尋找,在此函數中繼續迴圈 search_data(data[:mid],data_find) # 如果我們要找的值(data_find)比中間值(data[mid])大 elif data[mid] < data_find: print("你要找的數字比中間值[%s]大..." % data[mid]) # 在中間值(data[mid])的右側繼續尋找,在此函數中繼續迴圈 search_data(data[mid:],data_find) else: # 如果我們要找的值(data_find)既不比中間值(data[mid])大,也不比中間值(data[mid])小,則就是它 print("這就是你要找的[%s]!" % data[mid]) else: print("不好意思,沒有找到你要的值...")if __name__ == ‘__main__‘: # 建立一個1到6000萬的連續數字數組 data = list(range(60000000)) # 調用函數找到95938的值 search_data(data,95938)相關代碼舉例列表尋找
列表尋找:從列表中尋找指定元素
輸入:列表、待尋找元素
輸出:元素下標或未尋找到元素
一般是有兩種方法:
1、順序尋找
從列表第一個元素開始,順序進行搜尋,直到找到為止。
def linear_search(data_set,value): for i in data_set: if data_set[i] == value: return i
2、二分尋找
從有序列表的候選區data[0:n]開始,通過對待尋找的值與候選區中間值的比較,可以使候選區減少一半。
def bin_search(data_set,value): low = 0 high = len(data_set)-1 while low <= high: mid = (low+high)//2 if data_set[mid] == value: return mid elif data_set[mid] > value: high = mid - 1 else: low = mid + 1
def bin_search(data_set,value,low,high): if low <= high: mid = (low+high)//2 if data_set[mid] == value: return mid elif data_set[mid] >value: return bin_search(data_set,value,low,high) else: return bin_search(data_set, value, low, high) else: return
二分尋找遞迴版
練習題:
現有一個學員資訊列表(按id增序排列),格式為:[{"id":1001, "name":"張三", "age":20},{"id":1002, "name":"李四", "age":25},{"id":1004, "name":"王五", "age":23},{"id":1007, "name":"趙六", "age":33}]修改二分尋找代碼,輸入學生id,輸出該學生在列表中的下標,並輸出完整學生資訊。
l = [ {"id":1001, "name":"張三", "age":20}, {"id":1002, "name":"李四", "age":25}, {"id":1004, "name":"王五", "age":23}, {"id":1007, "name":"趙六", "age":33}]def bin_search(data_set,value): """ 二分尋找 :param data_set: 列表 :param value: 要查的值 :return: """ low = 0 high = len(data_set)-1 while low <= high: mid = (low+high)//2 if data_set[mid][‘id‘] == value: return (mid,data_set[mid]) elif data_set[mid][‘id‘] > value: high = mid - 1 else: low = mid + 1 else: return (0,None)flog = Truewhile flog: sid = input("請輸入學號(退出:Q):").strip() if sid.isdigit(): if sid.upper() == "Q": flog = False else: sid = int(sid) mid,infos = bin_search(l,sid) if not infos: print("查無此人!!!") else: s = "學生學號:{id},姓名:{name},年齡:{age}".format(**infos) print("該學生所在資訊索引座標:%s"%mid) print("該學生的所有資訊:%s"%s)
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