本文實例講述了Python實現(xiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法之基本搜索。分享給大家供大家參考。具體分析如下：

一、順序搜索

順序搜索 是最簡單直觀的搜索方法：從列表開頭到末尾，逐個比較待搜索項與列表中的項，直到找到目標(biāo)項（搜索成功）或者 超出搜索范圍 （搜索失?。?。

根據(jù)列表中的項是否按順序排列，可以將列表分為 無序列表 和 有序列表。對于 無序列表，超出搜索范圍 是指越過列表的末尾；對于 有序列表，超過搜索范圍 是指進(jìn)入列表中大于目標(biāo)項的區(qū)域（發(fā)生在目標(biāo)項小于列表末尾項時）或者指越過列表的末尾（發(fā)生在目標(biāo)項大于列表末尾項時）。

1、無序列表

在無序列表中進(jìn)行順序搜索的情況如圖所示：

def sequentialSearch(items, target):  for item in items:    if item == target:      return True  return False

2、有序列表

在有序列表中進(jìn)行順序搜索的情況如圖所示：

def orderedSequentialSearch(items, target):  for item in items:    if item == target:      return True    elif item > target:      break  return False

二、二分搜索

實際上，上述orderedSequentialSearch算法并沒有很好地利用有序列表的特點。

二分搜索 充分利用了有序列表的優(yōu)勢，該算法的思路非常巧妙：在原列表中，將目標(biāo)項（target）與列表中間項（middle）進(jìn)行對比，如果target等于middle，則搜索成功；如果target小于middle，則在middle的左半列表中繼續(xù)搜索；如果target大于middle，則在middle的右半列表中繼續(xù)搜索。

在有序列表中進(jìn)行二分搜索的情況如圖所示：

根據(jù)實現(xiàn)方式的不同，二分搜索算法可以分為迭代版本和遞歸版本兩種：

1、迭代版本

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、遞歸版本

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、性能比較

上述搜索算法的時間復(fù)雜度如下所示：

搜索算法          時間復(fù)雜度-----------------------------------sequentialSearch      O(n)-----------------------------------orderedSequentialSearch  O(n) -----------------------------------iterativeBinarySearch   O(log n)-----------------------------------recursiveBinarySearch   O(log n)-----------------------------------in             O(n)