婷婷综合国产,91蜜桃婷婷狠狠久久综合9色 ,九九九九九精品,国产综合av

主頁 > 知識庫 > Python查找算法之插補查找算法的實現

Python查找算法之插補查找算法的實現

熱門標簽:電話外呼系統招商代理 佛山通用400電話申請 京華圖書館地圖標注 電話機器人貸款詐騙 廣東旅游地圖標注 看懂地圖標注方法 打印谷歌地圖標注 蘇州人工外呼系統軟件 淮安呼叫中心外呼系統如何

一、插補查找算法

插補查找算法又稱為插值查找,它是折半查找算法的改進版。插補查找是按照數據的分布,利用公式預測鍵值所在的位置,快速縮小鍵值所在序列的范圍,慢慢逼近,直到查找到數據為止。根據描述來看,插值查找類似于平常查英文字典的方法。例如,在查一個以字母 D 開頭的英文單詞時,決不會用折半查找法。根據英文詞典的查找順序可知,D 開頭的單詞應該在字典較前的部分,因此可以從字典前部的某處開始查找。鍵值的索引計算,公式如下:

middle=left+(target-data[left])/(data[right]-data[left])*(right-left)

參數說明:

  • middle:所求的邊界索引。
  • left:最左側數據的索引。
  • target:鍵值(目標數據)。
  • data[left]:最左側數據值。
  • data[right]:最右側數據值。
  • right:最右側數據的索引。

例如,已經有排序好的數列:34、53、57、68、72、81、89、93、99。要查找的數據是 53,使用插補查找法步驟如下:

步驟1:將數據列出來并利用公式找到邊界值,計算過程如下:

將各項數據帶入公式:


將數據取整,因此所求索引是 2,對應的數據是 57,將查找目標數據 53 與 57 進行比較,如下圖所示。

步驟2:將 53 與 57 進行比較,結果是 53 小于 57,所以查找 57 的左半邊數據,不用考慮右半邊的數據,索引范圍縮小到 0 和 2 之間,公式帶入:


取整之后索引是 1,對應的數據是 53,將查找目標數據 53 與 53 進行比較,如下圖所示:

步驟3:將 53 與 53 進行比較,所得結果相等,查找完成。說明:如果多次分割之后沒有找到相等的值,表示這個鍵值沒有在這個數列中。

通過上述的步驟1就能看出,插補查找算法比折半查找算法的取值范圍更小,因此它的速度要比折半法查找快,這就是插補查找算法的優點。

二、實例:利用插補查找用戶輸入的數據

用戶可以隨意輸入一組數據,例如本實例輸入一組數據:34、53、57、68、72、81、89、93、99。在這組數據中用插補查找法分別查找數據 57、53、93、89、100,且顯示每次查找的過程。用 Python 代碼實現此過程,具體代碼如下:

def insert_search(data, num):
    """
    自定義查找函數:該函數使用的是插補查找算法
    :param data: 原數列data
    :param num: 鍵值num
    :return:
    """
    # 計算
    left_index = 0  # 最左側數據的索引
    right_index = len(data) - 1  # 最右側數據的索引
    print("正在查找.......")  # 提示
    while left_index = right_index:
        # 使用公式計算出索引值
        middle = left_index + (num - data[left_index]) / (data[right_index] - data[left_index]) * (
                right_index - left_index)
        # 取整
        middle = int(middle)
        # print(middle)
        if num == data[middle]:
            return middle  # 如果鍵值等于邊界值,返回邊界位置
        elif num  data[middle]:
            # 輸出位置在數列中的左半邊
            print(f"{num} 介于位置{left_index + 1}[{data[left_index]}]和邊界值{middle + 1}[{data[middle]}]之間,找左半邊......")
            right_index = middle - 1  # 如果鍵值小于邊界值,最右邊數據索引等于邊界位置減1
        else:
            # 輸出位置在數列中的左半邊
            print(f"{num} 介于位置{middle + 1}[{data[middle]}]和邊界值{right_index + 1}[{data[right_index]}]之間,找右半邊......")
            left_index = middle + 1  # 如果鍵值大于邊界值,最左邊數據索引等于邊界位置加1
    return -1  # 自定義函數到此結束


inp_num = 0  # 定義變量,用來輸入鍵值
num_list = [34, 53, 57, 68, 72, 81, 89, 93, 99]  # 定義數列
print("數據內容是:")
for index, ele in enumerate(num_list):
    print(f" {index + 1}[{ele}]", end="")  # 輸出數列
print("")
flag = True  # 開關,用來管控是否多次查找

while flag:  # 循環查找
    inp_num = int(input("請輸入要查找的鍵值:").strip())  # 輸入查找鍵值
    result = insert_search(num_list, inp_num)  # 調用自定義的查找函數——insert_search()函數
    if result == -1:  # 判斷查找結果是否是-1
        print(f"沒有找到[{inp_num}]")  # 若為-1,提示沒有找到值
    else:
        # 若不為-1,提示查找位置
        print(f"在{result + 1}個位置找到[{inp_num}]")
    char = input("本次查找結束,是否繼續查找,請輸入 y(Y) 或 n(N):").strip()
    if char.upper() == "N":
        flag = False

程序執行結果如下圖所示:

到此這篇關于Python查找算法之插補查找算法的實現的文章就介紹到這了,更多相關Python 插補查找算法內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

您可能感興趣的文章:
  • Python常用外部指令執行代碼實例
  • Python 讀取用戶指令和格式化打印實現解析
  • 如何安裝并使用conda指令管理python環境
  • python執行CMD指令,并獲取返回的方法
  • Python機器學習之KNN近鄰算法
  • Python機器學習算法之決策樹算法的實現與優缺點
  • 用Python給圖像算法做個簡單應用界面
  • Python實現七大查找算法的示例代碼
  • python實現狄克斯特拉算法
  • python使用ProjectQ生成量子算法指令集

標簽:股票 畢節 駐馬店 江蘇 呼和浩特 衡水 湖州 中山

巨人網絡通訊聲明:本文標題《Python查找算法之插補查找算法的實現》,本文關鍵詞  Python,查找,算法,之,插補,;如發現本文內容存在版權問題,煩請提供相關信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內容系統采集于網絡,涉及言論、版權與本站無關。
  • 相關文章
  • 下面列出與本文章《Python查找算法之插補查找算法的實現》相關的同類信息!
  • 本頁收集關于Python查找算法之插補查找算法的實現的相關信息資訊供網民參考!
  • 推薦文章
    主站蜘蛛池模板: 老河口市| 台湾省| 文登市| 潍坊市| 双鸭山市| 怀集县| 四平市| 舞阳县| 蒙自县| 探索| 顺义区| 洪泽县| 乐至县| 三台县| 石林| 建德市| 裕民县| 临沭县| 青铜峡市| 綦江县| 会宁县| 调兵山市| 宜宾市| 宁津县| 万年县| 古丈县| 和林格尔县| 兴文县| 惠来县| 临泽县| 蒲江县| 杭锦旗| 衡山县| 浦东新区| 贵阳市| 竹山县| 水城县| 瑞昌市| 商河县| 白山市| 固始县|