


Binäre Suche in Python: Verbesserter Ansatz
In Python wird die binäre Suche mühelos über das Bisect-Modul durchgeführt. Wenn jedoch eine genaue Angabe der Existenz eines Elements in einer Liste gewünscht wird, reichen die Funktionen bisect_left und bisect_right möglicherweise nicht aus.
Um diesem Bedarf gerecht zu werden, bieten Python-Bibliotheken keine spezielle Funktion an, die ausschließlich auf die binäre Suche zugeschnitten ist eine explizite Wahr/Falsch-Ausgabe. Daher ist eine benutzerdefinierte Lösung erforderlich.
Das folgende Snippet definiert die Funktion „binary_search“, die eine binäre Suche in einer sortierten Liste a durchführt und den Index des Zielelements x zurückgibt, falls es gefunden wird. Wenn x nicht vorhanden ist, wird -1 zurückgegeben:
from bisect import bisect_left def binary_search(a, x, lo=0, hi=None): if hi is None: hi = len(a) pos = bisect_left(a, x, lo, hi) # Find insertion position return pos if pos != hi and a[pos] == x else -1 # Check if x is there
Diese Funktion verwendet bisect_left, um den Einfügepunkt für x zu bestimmen. Wenn x in der Liste vorhanden ist, wird es an diesem Einfügepunkt platziert. Um dies zu bestätigen, wird der Wert am Einfügepunkt mit x verglichen. Wenn sie übereinstimmen, wurde x gefunden und sein Index wird zurückgegeben. Andernfalls ist x nicht vorhanden und -1 wird zurückgegeben, um dies anzuzeigen.
Diese benutzerdefinierte Funktion bietet eine präzise und effiziente Lösung für die Durchführung einer binären Suche mit einer klaren Wahr/Falsch-Angabe für das Vorhandensein eines Elements in einer Liste. Erfüllung des in der ursprünglichen Frage genannten Bedarfs.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine binäre Wahr/Falsch-Suche in Python effizient durchführen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

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