python二分查找搜索算法的多种实现方法

将 x 与中间元素进行比较。
如果 x 与中间元素匹配，则返回中间索引。
否则，如果 x 大于 mid 元素，则 x 只能位于 mid 元素之后的右（大）半子数组中。然后，我们再次将该算法应用于右半部分。
否则，如果 x 较小，则目标 x 必须位于左（下）半部分。因此，我们将算法应用于左半部分。

使用递归进行二分查找搜索

# Python 3 program for recursive binary search.
# Modifications needed for the older Python 2 are found in comments.

# Returns index of x in arr if present, else -1
def binary_search(arr, low, high, x):

    # Check base case
    if high >= low:

        mid = (high + low) // 2

        # If element is present at the middle itself
        if arr[mid] == x:
            return mid

        # If element is smaller than mid, then it can only
        # be present in left subarray
        elif arr[mid] > x:
            return binary_search(arr, low, mid - 1, x)

        # Else the element can only be present in right subarray
        else:
            return binary_search(arr, mid + 1, high, x)

    else:
        # Element is not present in the array
        return -1

# Test array
arr = [ 2, 3, 4, 10, 40 ]
x = 10

# Function call
result = binary_search(arr, 0, len(arr)-1, x)

if result != -1:
    print("Element is present at index", str(result))
else:
    print("Element is not present in array")

输出

Element is present at index 3

使用迭代进行搜索

# Iterative Binary Search Function
# It returns index of x in given array arr if present,
# else returns -1
def binary_search(arr, x):
    low = 0
    high = len(arr) - 1
    mid = 0

    while low <= high:

        mid = (high + low) // 2

        # If x is greater, ignore left half
        if arr[mid] < x:
            low = mid + 1

        # If x is smaller, ignore right half
        elif arr[mid] > x:
            high = mid - 1

        # means x is present at mid
        else:
            return mid

    # If we reach here, then the element was not present
    return -1


# Test array
arr = [ 2, 3, 4, 10, 40 ]
x = 10

# Function call
result = binary_search(arr, x)

if result != -1:
    print("Element is present at index", str(result))
else:
    print("Element is not present in array")

输出

Element is present at index 3

使用内置 bisect 模块

循序渐进的方法：

该代码导入 bisect 模块，该模块提供对二进制搜索的支持。
定义了 binary_search_bisect（）函数，该函数将数组 arr 和搜索 x 的元素作为输入。
该函数调用 bisect 模块的 bisect_left（）函数，该函数在排序数组 arr 中查找元素的位置，其中应插入 x 以保持排序顺序。如果该元素已存在于数组中，则此函数将返回其位置。
然后，该函数检查返回的索引 i 是否在数组范围内，以及该索引处的元素是否等于 x。
如果条件为 true，则该函数返回索引 i 作为元素在数组中的位置。
如果条件为 false，则该函数返回 -1，指示该元素不存在于数组中。
然后，代码定义一个数组 arr 和一个要搜索的元素 x。
使用 arr 和 x 作为输入调用 binary_search_bisect（）函数，返回的结果存储在 result 变量中。
然后，代码检查结果是否不等于 -1，指示该元素存在于数组中。如果为 true，则打印元素在数组中的位置。
如果结果等于 -1，则代码将打印一条消息，指出该元素在数组中不存在。

import bisect

def binary_search_bisect(arr, x):
    i = bisect.bisect_left(arr, x)
    if i != len(arr) and arr[i] == x:
        return i
    else:
        return -1


# Test array
arr = [2, 3, 4, 10, 40]
x = 10

# Function call
result = binary_search_bisect(arr, x)

if result != -1:
    print("Element is present at index", str(result))
else:
    print("Element is not present in array")

输出

Element is present at index 3

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