本文实例讲述了Python实现二分查找算法的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:
#!/usr/bin/env python import sys def search2(a,m): low = 0 high = len(a) - 1 while(low <= high): mid = (low + high)/2 midval = a[mid] if midval < m: low = mid + 1 elif midval > m: high = mid - 1 else: print mid return mid print -1 return -1 if __name__ == "__main__": a = [int(i) for i in list(sys.argv[1])] m = int(sys.argv[2]) search2(a,m)
运行:
administrator@ubuntu:~/Python$ python test_search2.py 123456789 4
3
注:
1.'__':由于python的类成员都是公有、公开的被存取public,缺少像正统面向对象语言的私有private属性。
于是就用__来将就一下,模拟私有属性。这些__属性往往是内部使用,通常情况下不用改写。也不用读取。
加上2个下划线的目的,一是不和普通公有属性重名冲突,二是不让对象的使用者(非开发者)随意使用。
2.__name__ == "__main__"表示程序脚本是直接被执行的.
如果不等于表示脚本是被其他程序用import引入的.则其__name__属性被设为模块名
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、


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