thunga424242
New member
#nhị phân-search #Python #data-structures #Algorithms #Programming ## Tìm kiếm nhị phân trong Python
Tìm kiếm nhị phân là một thuật toán tìm kiếm tìm thấy vị trí của giá trị đích trong một mảng được sắp xếp.Nó hoạt động bằng cách liên tục chia mảng làm đôi cho đến khi tìm thấy giá trị mục tiêu.
Tìm kiếm nhị phân là một thuật toán rất hiệu quả và nó có độ phức tạp thời gian trong trường hợp xấu nhất của O (log n).Điều này có nghĩa là thời gian cần thiết để tìm giá trị mục tiêu phát triển logarit theo kích thước của mảng.
Để thực hiện tìm kiếm nhị phân, trước tiên bạn cần sắp xếp mảng.Khi mảng được sắp xếp, bạn có thể bắt đầu tìm kiếm bằng cách so sánh giá trị đích với phần tử giữa của mảng.Nếu giá trị đích bằng với phần tử giữa, thì bạn đã tìm thấy nó.Nếu giá trị đích nhỏ hơn phần tử giữa, thì bạn có thể loại bỏ nửa bên phải của mảng.Nếu giá trị đích lớn hơn phần tử giữa, thì bạn có thể loại bỏ nửa bên trái của mảng.
Sau đó, bạn lặp lại quá trình này, chia mảng còn lại một nửa mỗi lần, cho đến khi bạn tìm thấy giá trị đích hoặc bạn đạt được một mảng trống.
Dưới đây là một ví dụ về tìm kiếm nhị phân trong Python:
`` `Python
def Binary_Search (mảng, mục tiêu):
# Kiểm tra xem mảng có trống không.
Nếu len (mảng) == 0:
trả lại -1
# Tìm phần tử giữa của mảng.
middle_index = len (mảng) // 2
# So sánh giá trị mục tiêu với phần tử giữa.
Nếu mảng [middle_index] == Target:
Trả về Middle_index
elif target <mảng [middle_index]:
# Giá trị đích nằm ở nửa bên trái của mảng.
Trả về Binary_Search (mảng [: middle_index], mục tiêu)
khác:
# Giá trị đích nằm ở nửa bên phải của mảng.
Trả về Binary_Search (mảng [middle_index + 1:], mục tiêu)
# Kiểm tra chức năng tìm kiếm nhị phân.
mảng = [1, 3, 5, 7, 9]
mục tiêu = 5
in (Binary_Search (mảng, mục tiêu))
# 3
`` `
Tìm kiếm nhị phân là một thuật toán rất mạnh mẽ có thể được sử dụng để nhanh chóng tìm thấy các giá trị trong các mảng được sắp xếp.Nó được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như các thuật toán sắp xếp, nén dữ liệu và công cụ tìm kiếm.
## hashtags
* #Tìm kiếm nhị phân
* #Python
* #cấu trúc dữ liệu
* #Algorithms
* #Programming
=======================================
#binary-search #Python #data-structures #Algorithms #Programming ## Binary Search in Python
Binary search is a search algorithm that finds the position of a target value in a sorted array. It works by repeatedly dividing the array in half until the target value is found.
Binary search is a very efficient algorithm, and it has a worst-case time complexity of O(log n). This means that the time it takes to find the target value grows logarithmically with the size of the array.
To perform a binary search, you first need to sort the array. Once the array is sorted, you can start the search by comparing the target value to the middle element of the array. If the target value is equal to the middle element, then you have found it. If the target value is less than the middle element, then you can discard the right half of the array. If the target value is greater than the middle element, then you can discard the left half of the array.
You then repeat this process, dividing the remaining array in half each time, until you either find the target value or you reach an empty array.
Here is an example of a binary search in Python:
```python
def binary_search(array, target):
# Check if the array is empty.
if len(array) == 0:
return -1
# Find the middle element of the array.
middle_index = len(array) // 2
# Compare the target value to the middle element.
if array[middle_index] == target:
return middle_index
elif target < array[middle_index]:
# The target value is in the left half of the array.
return binary_search(array[:middle_index], target)
else:
# The target value is in the right half of the array.
return binary_search(array[middle_index + 1:], target)
# Test the binary search function.
array = [1, 3, 5, 7, 9]
target = 5
print(binary_search(array, target))
# 3
```
Binary search is a very powerful algorithm that can be used to quickly find values in sorted arrays. It is used in a variety of applications, such as sorting algorithms, data compression, and search engines.
## Hashtags
* #binary-search
* #Python
* #data-structures
* #Algorithms
* #Programming
Tìm kiếm nhị phân là một thuật toán tìm kiếm tìm thấy vị trí của giá trị đích trong một mảng được sắp xếp.Nó hoạt động bằng cách liên tục chia mảng làm đôi cho đến khi tìm thấy giá trị mục tiêu.
Tìm kiếm nhị phân là một thuật toán rất hiệu quả và nó có độ phức tạp thời gian trong trường hợp xấu nhất của O (log n).Điều này có nghĩa là thời gian cần thiết để tìm giá trị mục tiêu phát triển logarit theo kích thước của mảng.
Để thực hiện tìm kiếm nhị phân, trước tiên bạn cần sắp xếp mảng.Khi mảng được sắp xếp, bạn có thể bắt đầu tìm kiếm bằng cách so sánh giá trị đích với phần tử giữa của mảng.Nếu giá trị đích bằng với phần tử giữa, thì bạn đã tìm thấy nó.Nếu giá trị đích nhỏ hơn phần tử giữa, thì bạn có thể loại bỏ nửa bên phải của mảng.Nếu giá trị đích lớn hơn phần tử giữa, thì bạn có thể loại bỏ nửa bên trái của mảng.
Sau đó, bạn lặp lại quá trình này, chia mảng còn lại một nửa mỗi lần, cho đến khi bạn tìm thấy giá trị đích hoặc bạn đạt được một mảng trống.
Dưới đây là một ví dụ về tìm kiếm nhị phân trong Python:
`` `Python
def Binary_Search (mảng, mục tiêu):
# Kiểm tra xem mảng có trống không.
Nếu len (mảng) == 0:
trả lại -1
# Tìm phần tử giữa của mảng.
middle_index = len (mảng) // 2
# So sánh giá trị mục tiêu với phần tử giữa.
Nếu mảng [middle_index] == Target:
Trả về Middle_index
elif target <mảng [middle_index]:
# Giá trị đích nằm ở nửa bên trái của mảng.
Trả về Binary_Search (mảng [: middle_index], mục tiêu)
khác:
# Giá trị đích nằm ở nửa bên phải của mảng.
Trả về Binary_Search (mảng [middle_index + 1:], mục tiêu)
# Kiểm tra chức năng tìm kiếm nhị phân.
mảng = [1, 3, 5, 7, 9]
mục tiêu = 5
in (Binary_Search (mảng, mục tiêu))
# 3
`` `
Tìm kiếm nhị phân là một thuật toán rất mạnh mẽ có thể được sử dụng để nhanh chóng tìm thấy các giá trị trong các mảng được sắp xếp.Nó được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như các thuật toán sắp xếp, nén dữ liệu và công cụ tìm kiếm.
## hashtags
* #Tìm kiếm nhị phân
* #Python
* #cấu trúc dữ liệu
* #Algorithms
* #Programming
=======================================
#binary-search #Python #data-structures #Algorithms #Programming ## Binary Search in Python
Binary search is a search algorithm that finds the position of a target value in a sorted array. It works by repeatedly dividing the array in half until the target value is found.
Binary search is a very efficient algorithm, and it has a worst-case time complexity of O(log n). This means that the time it takes to find the target value grows logarithmically with the size of the array.
To perform a binary search, you first need to sort the array. Once the array is sorted, you can start the search by comparing the target value to the middle element of the array. If the target value is equal to the middle element, then you have found it. If the target value is less than the middle element, then you can discard the right half of the array. If the target value is greater than the middle element, then you can discard the left half of the array.
You then repeat this process, dividing the remaining array in half each time, until you either find the target value or you reach an empty array.
Here is an example of a binary search in Python:
```python
def binary_search(array, target):
# Check if the array is empty.
if len(array) == 0:
return -1
# Find the middle element of the array.
middle_index = len(array) // 2
# Compare the target value to the middle element.
if array[middle_index] == target:
return middle_index
elif target < array[middle_index]:
# The target value is in the left half of the array.
return binary_search(array[:middle_index], target)
else:
# The target value is in the right half of the array.
return binary_search(array[middle_index + 1:], target)
# Test the binary search function.
array = [1, 3, 5, 7, 9]
target = 5
print(binary_search(array, target))
# 3
```
Binary search is a very powerful algorithm that can be used to quickly find values in sorted arrays. It is used in a variety of applications, such as sorting algorithms, data compression, and search engines.
## Hashtags
* #binary-search
* #Python
* #data-structures
* #Algorithms
* #Programming
