python实现顺序查找和哈希查找算法
顺序查找
顺序查找是按照序列原有顺序对数组进行遍历比较查询的基本查找算法,顺序查找是最简单的搜索算法,其实现如下:
def sequential_search(items, item):
for i in items:
if i == item:
return i
else:
return False
适用于线性表的顺序存储结构和链式存储结构,该算法的时间复杂度为O(n)。
缺点:是当n 很大时,平均查找长度较大,效率低;
优点:是对表中数据元素的存储没有要求。另外,对于线性链表,只能进行顺序查找。
哈希查找算法
哈希查找算法,依赖哈希表这种数据结构,它是以键值对的形式存储数据,对于哈希查找算法来说,其时间复杂度为O(1),Redis数据表中也有哈希存储,储存形式是键

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python中array 是一整块单一连续的内存区域,根据索引值访问的话可以直接计算出目标元素在内存中的位置,对于链表要从头开始遍历链表插入代价小,数值插入代价大,要移动右边所有的元素这边的数组指动态数组复杂度O 构建排序算法之前先对序列进行检查,如果目标已经排过序则直接返回 def sort_w_check(): n=len(seq) for i in range(n-1): if seq[i] >seq[i+1]: break else: return .... 排序的三种情况:1.最好情况,已经排好序,线性时间2.最坏情况3.平均情况,期望时间算法评估:用timeit模块 import timeit t1=timeit.timeit("x=2+2") print(t1) t2=timeit.timeit("x=sum(range(10))") print(t2) 计算时间,但对于多次迭代时timeit会通过多次运行相关代码的方式来提高计时精度图结构:图的要点主要包括: 散列(hashing)可以通过python中的hash函数提供 print(hash("hello,wor...
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二分查找算法,是常见的搜索算法之一,适用于有序的序列,通过将序列不断的对折分为区间,从而确定查找值是否存在,优点是速度快。 首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表。重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。 使用python递归实现其算法: defbinary_search(items:list,item:str)->float: ifnotlen(items): returnFalse ifitem>items[-1]:
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