python实现数据顺序查找、二分查找，并进行算法分析_found=false while not found什么意思-优快云博客

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本文介绍了Python中数据查找的两种常见方法：顺序查找和二分查找。顺序查找适用于无序列表，算法复杂度为O(n)。二分查找适用于有序列表，通过递归每次将查找范围缩小一半，算法复杂度为O(log n)，但在实际应用中要考虑排序开销。

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顺序查找Sequential Search

无序表查找

如果数据项保存在如列表这样的集合中，我们会称这些数据项具有线性或者顺序关系。
在Python List中,这些数据项的存储位置称为下标( index) ,这些下标都是有序的整数。
通过下标,我们就可以按照顺序来访问和查找数据项,这种技术称为“顺序查找”

要确定列表中是否存在需要查找的数据项

首先从列表的第1个数据项开始,
按照下标增长的顺序，逐个比对数据项,如果到最后一个都未发现要查找的项，那么查找
失败。

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cAa6EpyV-1593619890476)(C:\Users\ningy\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200701201211542.png)]$

代码很简单：

def sequentialSearch(alist, item):
    pos = 0
    found = False
    while not Found and pos<len(alist):
        if alist[pos] == item:
            found = True
        else: pos += 1
     
    return found

无序表查找算法分析

在查找算法中,这种基本计算步骤就是进行数据项的比对当前数据项等于还是不等于要查找的数据项，比对的次数决定了算法复杂度。

在顺序查找算法中,为了保证是讨论的一般情形,需要假定列表中的数据项并没有按值排列顺序,而是随机放置在列表中的各个位置。换句话说，数据项在列表中各处出现的概率是相同的。

数据项是否在列表中,比对次数是不一样的

如果数据项不在列表中,需要比对所有数据项才能得知,比对次数是n

如果数据项在列表中,要比对的次数,其情况就较为复杂

最好的情况，第1次比对就找到
最坏的情况，要n次比对
$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RspW2fWI-1593619890481)(C:\Users\ningy\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200702000230115.png)]$
所以，顺序查找的复杂度是O(n)

有序表查找

当数据项存在时，比对过程与无序表完全相同，不同之处在于，如果数据项不存在，比对可以提前结束

如下图中查找数据项50，当看到54时，可知道后面不可能存在50，可以提前退出查找

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-q5SltIqO-1593619890483)(C:\Users\ningy\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200702000647866.png)]$

代码稍微改动一点：