创建随机数列

import random
import timeit
#创建随机的数列，n为数列个数，数列元素在0-1000之间
def randomList(n):iList=[]for i in range(n):iList.append(random.randrange(1000))return iList

顺序查找

查找按照操作方式分为静态查找和动态查找。静态查找只在数列中查找特定的数字，不对数列做任何修改（可以进行排序）。因此静态查找除了可以返回特对的数列是否存在，还可以返回数列中的序列号（下标）。动态查找的同时进行插入或删除的操作。因此，动态查找只能返回特定数是否存在当前数列中。

原理：顺序查找属于静态查找。为了样式统一，这里采用有序数列。从iList首个数字开始，比较查找的数字是否相等。如果相等，返回下标并退出。否则比较下一个数字。

利用上节排序算法先将数列排序，这里选用快速排序：

def quickSort(iList):if len(iList) <= 1:return iListleft = []right = []for i in iList[1:]:if i <= iList[0]:left.append(i)else:right.append(i)return quickSort(left) + [iList[0]] + quickSort(right)

顺序查找：

iList = quickSort(randomList(20))
def sequentialSearch(iList, key):print("iList = %s" %str(iList))print("Find The number : %d" %key)iLen = len(iList)for i in range(iLen):if iList[i] == key:return ireturn -1if __name__ == "__main__":keys = [random.choice(iList), random.randrange(min(iList), max(iList))]for key in keys:res = sequentialSearch(iList, key)if res >= 0:print("%d is in the list, index is : %d\n" %(key, res))else:print("%d is not in the list\n" %key)

二分法查找

原理：直接用数列中的中间位置的数与查找树进行比较，如果该数比查找数大，则在该数的左侧继续取中间数直到找到为止。

二分法查找：

iList = quickSort(randomList(20))def binarySearch(iList, key):print("iList = %s" %str(iList))print("Find The number : %d" %key)iLen = len(iList)left = 0 right = iLen -1while right - left > 1:mid = (left + right) // 2if key < iList[mid]:right = midelif key > iList[mid]:left = midelse:return midif key == iList[left]:return leftelif key == iList[right]:return rightelse:return -1if __name__ == "__main__":keys = [random.choice(iList), random.randrange(min(iList), max(iList))]for key in keys:res = binarySearch(iList, key)if res >= 0:print("%d is in the list, index is : %d\n" %(key, res))else:print("%d is not in the list\n" %key)

斐波那契查找

原理：与二分法思路一样，只是取数位置发生了变化，每次选取比较的数的位置在0.618位置。需要先提供一个与数列对应的斐波那契数列，作为选数时的参考。
斐波那契数列：F(1)=1,F(2)=1,F(N)=F(n-1),F(n-2)(n>=2)
首次选取得斐波那契数列要比查找数列得长度稍大，而比较点为斐波那契数列的倒数第二位数a为下标的位置，即iList[a]。然后进行比较，比较结束后按照新得数列长度继续重新选取斐波那契数，直到结束。

斐波那契查找：

iList = quickSort(randomList(20))def fibonacci(n):'''return the last element of the fibonacci sequence'''fList = [1, 1]while n > 1 :fList.append(fList[-1] + fList[-2])n -= 1return fList[-1]def fibonacciSearch(iList, key):print("iList = %s" %str(iList))print("Find The number : %d" %key)iLen = len(iList)left = 0 right = iLen - 1indexSum = 0k = 1while fibonacci(k) -1 < iLen - 1: #fibonacci数列中的最后一个元素要比iList的长度稍微大一点k += 1while right - left > 1:mid = left + fibonacci(k - 1)if key < iList[mid] :right = mid - 1k -= 1elif key == iList[mid]:return midelse:left = mid + 1k -= 2if key == iList[left]:return leftelif key == iList[right]:return rightelse:return -1if __name__ == "__main__":keys = [random.choice(iList), random.randrange(min(iList), max(iList))]for key in keys:res = fibonacciSearch(iList, key)if res >= 0:print("%d is in the list, index is : %d\n" %(key, res))else:print("%d is not in the list\n" %key)

插值查找

原理：与二分法、斐波那契相比，插值查找选取得比较位置更接近该数实际得位置，但是当数列中的数分布的比较广的情况下插入查找的效果不好。

插值查找：

iList = quickSort(randomList(20))def insertSearch(iList, key):print("iList = %s" %str(iList))print("Find The number : %d" %key)iLen = len(iList)left = 0 right = iLen -1while right - left > 1:mid = left + (key - iList[left]) * (right - left) // (iList[right] - iList[left])if mid == left:mid += 1 #当iList[right]和iList[left]相差太大时，有可能导致mid一直都等于left，从而陷入死循环if key < iList[mid]:right = midelif key > iList[mid]:left = midelse:return midif key == iList[left]:return leftelif key == iList[right]:return rightelse:return -1if __name__ == "__main__":keys = [random.choice(iList), random.randrange(min(iList), max(iList))]for key in keys:res = insertSearch(iList, key)if res >= 0:print("%d is in the list, index is : %d\n" %(key, res))else:print("%d is not in the list\n" %key)

分块查找

原理：
分块查找与上述的几种查找方式有所不同：顺序查找是可以无序的，而二分法和斐波那契查找是有序的，分块查找介于两者之间，需要块有序，元素可以无序。先将数列分块，先将查找数定位到所属块中，然后进行顺序查找。

分块查找：

iList = randomList(20)
indexList = [[250, 0], [500, 0], [750, 0], [1000, 0]]def divideBlock():global iList, indexList sortList = []for key in indexList:subList = [i for i in iList if i < key[0]] #列表推导, 小于key[0]的单独分块key[1] = len(subList)sortList += subList iList = list(set(iList) - set(subList)) #过滤掉已经加入到subList中的元素iList = sortListprint()return indexListdef blockSearch(iList, key, indexList):print("iList = %s" %str(iList))print("indexList = %s" %str(indexList))print("Find The number : %d" %key)left = 0 #搜索数列的起始点索引right = 0 #搜索数列的终点索引for indexInfo in indexList:left += rightright += indexInfo[1]if key < indexInfo[0]:breakfor i in range(left, right):if key == iList[i]:return ireturn -1if __name__ == "__main__":print(iList)divideBlock()print(iList)keys = [random.choice(iList), random.randrange(min(iList), max(iList))]for key in keys:res = blockSearch(iList, key, indexList)if res >= 0:print("%d is in the list, index is : %d\n" %(key, res))else:print("%d is not in the list\n" %key)

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