二分法

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二分法查找(三分法,一次分掉2/3)
有序序列 提高效率
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# 遍历查询,效率低
lst = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 111, 222, 333, 444, 555]
n = 95
for el in lst:
    if el == n:
        print('找到了')
        break
else:
    print('没找到')
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# 二分法查找,效率高  (核心:掐头去尾取中间,一次砍一半)
# 1.while循环二分法
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
n = 40
left = 0
right = len(lst) - 1
while left <= right:
    mid = (left + right) // 2
    if lst[mid] > n:
        right = mid - 1
    if lst[mid] < n:
        left = mid + 1

    if lst[mid] == n:
        print('找到了')
        break

else:
    print('没找到')

# 2.递归二分法查找
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
n = 33
left = 0
right = len(lst) - 1


def func(n, left, right):
    if left <= right:  # 查找边界
        mid = (left + right) // 2
        if lst[mid] > n:
            right = mid - 1
            return func(n, left, right)  # 下次递归入口也是当前递归返回值
        if lst[mid] < n:
            left = mid + 1
            return func(n, left, right)  # 下次递归入口也是当前递归返回值
        if lst[mid] == n:
            print('找到了这个数')
            return mid  # 返回这个数索引,终止递归

    else:
        print('没找到这个数')
        return -1  # 返回-1可计算 None不能参与后续计算


uu = func(n, left, right)
print('索引位置在', uu)

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# 索引下标查找法:

查找速度最快,仅一次.但会占用些许内存,时间复杂度和空间复杂度最低
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lst = [1, 2, 5, 6, 11, 22, 33, 55, 564]


def func(n, lst):  # 在列表中查找n,存在返回True,不存在返回False
    lst_t = []
    for i in range(n + max(lst)):  # 为lst_t添加0得到[0,0,0,0,0,...,0]的索引列表    最大查询数
        lst_t.append(0)
    for el in lst:
        lst_t[el] = 1
    # print(lst_t)
    # print(len(lst_t))  # 列表lst_t长度
    # 查找一个数在不在列表lst里面需要判断lst_t索引位置是否为1
    if lst_t[n] == 1:
        print('数{}在列表中'.format(n))
        return True
    else:
        print('没有找到这个数')
        return False


a = func(564, lst)
print(a)