python中in_python中的min和in用代码实现
min
在 Python 中 min 函数可以直接返回列表中的最小项。
现在用代码演示一下,怎么用代码实现在列表中检索一个最小项。
def fn(L):
MinIndex = 0
CurrentInder = 1
while CurrentInder < len(L):
if L[MinIndex] > L[CurrentInder]:
MinIndex = CurrentInder
CurrentInder += 1
return L[MinIndex]
L = [21,45,2,3,5,2,57,6,4]
print(fn(L))
解释一下
先把列表的第一项,也就是索引为0的值置为最小项,然后跟第二项,也就是索引为1的值进行比较,设置while循环,退出条件是列表的每一项都比较完。这样遍历了整个列表,最小项的索引也就找到了。
那最大项的索引岂不是改个条件就获取了,没错。试一下吧。
in
在python 中 in 的运算符用于在列表中搜索一个特定的项,这个列表没有要求。那这个in方法用代码实现起来就比较简单了。
def fn(L,target):
position = 0
while position < len(L):
if L[position] == target:
return ('索引是:{},值是:{}'.format(position,L[position]))
position +=1
return -1
L = [21,45,1,3,5,2,57,6,4]
print(fn(L,4))
只要挨个比较目标值就完事了。假如目标值不在列表中返回 -1 好了
但要考虑一件事,顺序搜索列表的性能怎么样呢?
在最好的情况下,目标值正好在列表的前面,算法只进行了一次迭代就找到了目标值,复杂度为O(1)。
最坏的情况下,目标项在列表的最末尾或者不在列表里,我们要比较n次(假如列表长度为n),那么最坏情况下,顺序搜索的复杂度为O(n)。
再来考虑一下平均情况下的算法复杂度。要确定平均情况下,把在每一个可能的位置找到目标项所需的迭代次数相加,总和除以n,这样一算,算法执行了(n+n-1+n-2+ ++1)/2 或者 (n+1)/ 2 次迭代。对于很大的n ,常数因子2的作用不大,因此,平均情况下的复杂度仍然为O(n).
得出结论,顺序搜索最好情况的性能很少见,而平均情况和最坏情况的性能则基本相同。
对于没有按照任何顺序排列的数据,顺序搜索是必要的,当列表有序的时候,可以使用二叉搜索,又称二分查找。
二分查找
假设列表中的项都是按照升序排列的,二分查找就是先找到中间一项跟目标项进行比较,如果相等就返回该项的位置,也就是索引。否则,如果目标项比列表中间项大,就在中间项以后的位置查找,如果目标项比列表中间项小,就在中间项以前的位置查找。
def fn(L,target):
left = 0
right = len(L) - 1
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if target == L[mid]:
return mid
elif target > L[mid]:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
return -1
L = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(fn(L,9))
首先设置 while 循环的退出条件是:查找的目标项跟列表中的中间项相等。
为了实现这个退出条件,我们一分为二这个列表,看看目标项在列表前后的哪个部分,当第一遍循环之后我们缩小一半的查找区域,再次循环又缩小一半。直到匹配出目标项。
对于大小为 n 的列表,实际上执行了 n/2/2/2/2/ 的连续除法,直到结果为1,假设 k 是用 n 除以 2 的次数。要求解k,让 n/2^k=1 就行了,那么 n=2^k,k=㏒₂n ,因此二分查找的复杂度为 O(k=㏒₂n)。
结语
最近会放上一些算法的文章,来锻炼算法能力。毕竟最底层的东西才是最实用的。
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