二分查找的小改进

本文是我对二分查找的学习和认识，很多人都在说二分查找是基本算法中的基础，考察一个人写算法的基本功，个人很是赞同，当初裸写（学习后不借助任何书或网络）

二分算法很是恼火，发现并解决了各种问题，现在记录心得如下：（代码写得丑，不要在意这些细节 0.0）

什么是二分查找 ？

大家都清楚所谓二分，便是一分为二，将一个问题划分成两个小一点的子问题，我们所找的目标一定在我们划分的两个子问题中的一个，我们就可以在很大程度上节省时间（毕竟查找范围不断地缩小）我问过度娘，萌娘百科，不，度娘百科轻轻地告诉我二分查找优点在于比较次数少、查找速度快、平均性能好，然，缺点甚是明了，只可查有序表且插入删除困难。写代码无非周全，写算法无非细节，考察算法无非也是考察各种细节。话不多说，代码参上：

#coding=utf-8# l:左边界# r：右边界print '快速查找'def quicksort(item,l,r,i,isproc=False):    right = r    left = l    mid = (right+left)/2    while left < right:        if isproc == True:            print mid,left,right                if i == item[left]:            return left        if i == item[right]:            return right        if i == item[mid]:            return mid                if i < item[mid]:            #print 'i(%s) < %s|item[%s]'%(i,item[mid],mid)            right = mid - 1        if i > item[mid]:            #print 'i(%s) > %s|item[%s]'%(i,item[mid],mid)            left = mid + 1        mid = (right+left)/2    else:        print '成功完成快速查找'ap = [4,9,14,8,274,-882192,913,-492,-3]print '%s 中查找%s,其位置：%s'%(ap,14,quicksort(ap,0,len(ap)-1,14))print '%s 中查找%s,其位置：%s'%(ap,8,quicksort(ap,0,len(ap)-1,8))apc = [4,9,14,19,274,4821,91342]print '%s 中查找%s,其位置：%s'%(apc,91342,quicksort(apc,0,len(apc)-1,91342))unsi = [92,23,52,-45,175,99,3,-24,-7,3,0]print '%s 中查找%s,其位置：%s'%(unsi,99,quicksort(unsi,0,len(unsi)-1,99,False))

你问我 为毛叫quicksort，我想说不要在意这些细节  

代码并不多,可是要独自写出来可不易，参数的检验是交由调用者完成的，我们无条件信任调用者。

我依旧如C语言一样，提供Left，Right参数自定义list（在C语言中的数组基本等价Python的list对象）的查找边界，len并没有写进函数里

如果你担心 mid溢出 ，那么你可以灵活变换一下使用 mid = left +(right - left)/2 可以解决少见的溢出问题

对于while循环条件，right = = left ，真的没几个人会这么蛋疼的拿[4,4]的区间或者单个元素来让你找不同的，即便是循环造成的也无大碍我们有大if语句在

情况无非,我们的目标 i 在 mid上，i 或在 mid右，i 亦或在 mid左，还是i 在 left 上，i 也是可在 right上

在坐标mid、right、left上的，问君犹豫什么，赶快告诉妈妈（输出啊，adc，快上）

不在那我们去邻居家找，在 mid右边，left = mid + 1，同理，对于在mid左边的藏匿的同学，right = mid - 1

把查找范围尺调整，边界right或left使原来的查找范围缩小一半，left ，mid，right相对位置不变就可以继续循环找，left和right相遇了就够了，不能再找了。

循环最后更新了边界坐标，怎能亏待mid呢，也要mid = （left+right）/2 刷新刷新

总得来说还看得过去，此代码可以较为巧妙地运用在非有序表上，至今我没发现什么问题

看来不认真写博客，以后工作都找不到了