Python - 搜索算法

当您将数据存储在不同的数据结构中时，搜索是一个非常基本的必要条件。 最简单的方法是遍历数据结构中的每个元素，并将其与您要搜索的值进行匹配。这称为线性搜索。 它效率低下且很少使用，但是为它创建一个程序可以让我们了解如何实现一些高级搜索算法。

线性搜索

在这种类型的搜索中，一个接一个地对所有项目进行顺序搜索。 检查每个项目，如果找到匹配项，则返回该特定项目，否则继续搜索直到数据结构的末尾。

示例

def linear_search(values, search_for):
   search_at = 0
   search_res = False
# Match the value with each data element	
   while search_at < len(values) and search_res is False:
      if values[search_at] == search_for:
         search_res = True
      else:
         search_at = search_at + 1
   return search_res
l = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print(linear_search(l, 12))
print(linear_search(l, 91))

输出

当上面的代码执行时，会产生如下结果 −

True
False

插值搜索

此搜索算法在所需值的探测位置上起作用。 为了让这个算法正常工作，数据集合应该是排序的形式并且均匀分布。最初，探测位置是集合中最中间的项目的位置。如果匹配，则返回该项目的索引。如果中间项大于第一项，则在中间项右边的子数组中再次计算探测位置。 否则，在中间项左侧的子数组中搜索该项。 这个过程也在子数组上继续，直到子数组的大小减少到零。

示例

有一个计算中间位置的具体公式，在下面的程序中说明 −

def intpolsearch(values,x ):
   idx0 = 0
   idxn = (len(values) - 1)
   while idx0 <= idxn and x >= values[idx0] and x <= values[idxn]:
# Find the mid point
	mid = idx0 +\
      int(((float(idxn - idx0)/( values[idxn] - values[idx0]))
      * ( x - values[idx0])))
# Compare the value at mid point with search value 
   if values[mid] == x:
      return "Found "+str(x)+" at index "+str(mid)
   if values[mid] < x:
      idx0 = mid + 1
   return "Searched element not in the list"

l = [2, 6, 11, 19, 27, 31, 45, 121]
print(intpolsearch(l, 2))

输出

当上面的代码执行时，会产生如下结果 −

Found 2 at index 0