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Python實現(xiàn)七大查找算法的示例代碼

 更新時間:2021年04月08日 14:22:33   作者:ls秦  
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)七大查找算法的示例代碼,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

查找算法 -- 簡介

    查找(Searching)就是根據(jù)給定的某個值,在查找表中確定一個其關鍵字等于給定值的數(shù)據(jù)元素。
    查找表(Search Table):由同一類型的數(shù)據(jù)元素構(gòu)成的集合
    關鍵字(Key):數(shù)據(jù)元素中某個數(shù)據(jù)項的值,又稱為鍵值
    主鍵(Primary Key):可唯一的標識某個數(shù)據(jù)元素或記錄的關鍵字
查找表按照操作方式可分為:
        1.靜態(tài)查找表(Static Search Table):只做查找操作的查找表。它的主要操作是:
        ①查詢某個“特定的”數(shù)據(jù)元素是否在表中
        ②檢索某個“特定的”數(shù)據(jù)元素和各種屬性
        2.動態(tài)查找表(Dynamic Search Table):在查找中同時進行插入或刪除等操作:
        ①查找時插入數(shù)據(jù)
        ②查找時刪除數(shù)據(jù)

順序查找

算法簡介
       順序查找又稱為線性查找,是一種最簡單的查找方法。適用于線性表的順序存儲結(jié)構(gòu)和鏈式存儲結(jié)構(gòu)。該算法的時間復雜度為O(n)。

基本思路
       從第一個元素m開始逐個與需要查找的元素x進行比較,當比較到元素值相同(即m=x)時返回元素m的下標,如果比較到最后都沒有找到,則返回-1。

優(yōu)缺點
    缺點:是當n 很大時,平均查找長度較大,效率低;
    優(yōu)點:是對表中數(shù)據(jù)元素的存儲沒有要求。另外,對于線性鏈表,只能進行順序查找。

算法實現(xiàn)

# 最基礎的遍歷無序列表的查找算法
# 時間復雜度O(n)
 
def sequential_search(lis, key):
  length = len(lis)
  for i in range(length):
    if lis[i] == key:
      return i
    else:
      return False
 
if __name__ == '__main__':
  LIST = [1, 5, 8, 123, 22, 54, 7, 99, 300, 222]
  result = sequential_search(LIST, 123)
  print(result)

二分查找

算法簡介

    二分查找(Binary Search),是一種在有序數(shù)組中查找某一特定元素的查找算法。查找過程從數(shù)組的中間元素開始,如果中間元素正好是要查找的元素,則查找過程結(jié)束;如果某一特定元素大于或者小于中間元素,則在數(shù)組大于或小于中間元素的那一半中查找,而且跟開始一樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟數(shù)組為空,則代表找不到。
    這種查找算法每一次比較都使查找范圍縮小一半。
算法描述
    給予一個包含 n個帶值元素的數(shù)組A

        1、 令 L為0 , R為 n-1 ;
        2、 如果L>R,則搜索以失敗告終 ;
        3、 令 m (中間值元素)為  ⌊(L+R)/2⌋;
        4、 如果 Am<T,令 L為 m + 1 并回到步驟二 ;
        5、 如果 Am>T,令 R為 m - 1 并回到步驟二;

復雜度分析
    時間復雜度:折半搜索每次把搜索區(qū)域減少一半,時間復雜度為 O(logn)
    空間復雜度:O(1)

算法實現(xiàn)

# 針對有序查找表的二分查找算法
 
def binary_search(lis, key):
  low = 0
  high = len(lis) - 1
  time = 0
  while low < high:
    time += 1
    mid = int((low + high) / 2)
    if key < lis[mid]:
      high = mid - 1
    elif key > lis[mid]:
      low = mid + 1
    else:
      # 打印折半的次數(shù)
      print("times: %s" % time)
      return mid
  print("times: %s" % time)
  return False
 
if __name__ == '__main__':
  LIST = [1, 5, 7, 8, 22, 54, 99, 123, 200, 222, 444]
  result = binary_search(LIST, 99)
  print(result)

插值查找

算法簡介

    插值查找是根據(jù)要查找的關鍵字key與查找表中最大最小記錄的關鍵字比較后的 查找方法,其核心就在于插值的計算公式 (key-a[low])/(a[high]-a[low])*(high-low)。
    時間復雜度o(logn)但對于表長較大而關鍵字分布比較均勻的查找表來說,效率較高。
算法思想
    基于二分查找算法,將查找點的選擇改進為自適應選擇,可以提高查找效率。當然,差值查找也屬于有序查找。
    注:對于表長較大,而關鍵字分布又比較均勻的查找表來說,插值查找算法的平均性能比折半查找要好的多。反之,數(shù)組中如果分布非常不均勻,那么插值查找未必是很合適的選擇。
復雜度分析
    時間復雜性:如果元素均勻分布,則O(log log n)),在最壞的情況下可能需要 O(n)。
    空間復雜度:O(1)。

算法實現(xiàn)

# 插值查找算法
 
def binary_search(lis, key):
  low = 0
  high = len(lis) - 1
  time = 0
  while low < high:
    time += 1
    # 計算mid值是插值算法的核心代碼
    mid = low + int((high - low) * (key - lis[low])/(lis[high] - lis[low]))
    print("mid=%s, low=%s, high=%s" % (mid, low, high))
    if key < lis[mid]:
      high = mid - 1
    elif key > lis[mid]:
      low = mid + 1
    else:
      # 打印查找的次數(shù)
      print("times: %s" % time)
      return mid
  print("times: %s" % time)
  return False
 
if __name__ == '__main__':
  LIST = [1, 5, 7, 8, 22, 54, 99, 123, 200, 222, 444]
  result = binary_search(LIST, 444)
  print(result)

斐波那契查找

算法簡介

    斐波那契數(shù)列,又稱黃金分割數(shù)列,指的是這樣一個數(shù)列:1、1、2、3、5、8、13、21、····,在數(shù)學上,斐波那契被遞歸方法如下定義:F(1)=1,F(xiàn)(2)=1,F(xiàn)(n)=f(n-1)+F(n-2) (n>=2)。該數(shù)列越往后相鄰的兩個數(shù)的比值越趨向于黃金比例值(0.618)。
算法描述
    斐波那契查找就是在二分查找的基礎上根據(jù)斐波那契數(shù)列進行分割的。在斐波那契數(shù)列找一個等于略大于查找表中元素個數(shù)的數(shù)F[n],將原查找表擴展為長度為F[n](如果要補充元素,則補充重復最后一個元素,直到滿足F[n]個元素),完成后進行斐波那契分割,即F[n]個元素分割為前半部分F[n-1]個元素,后半部分F[n-2]個元素,找出要查找的元素在那一部分并遞歸,直到找到。
復雜度分析
    最壞情況下,時間復雜度為O(log2n),且其期望復雜度也為O(log2n)。
算法實現(xiàn)

# 斐波那契查找算法
# 時間復雜度O(log(n))
 
def fibonacci_search(lis, key):
  # 需要一個現(xiàn)成的斐波那契列表。其最大元素的值必須超過查找表中元素個數(shù)的數(shù)值。
  F = [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144,
     233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765,
     10946, 17711, 28657, 46368]
  low = 0
  high = len(lis) - 1
   
  # 為了使得查找表滿足斐波那契特性,在表的最后添加幾個同樣的值
  # 這個值是原查找表的最后那個元素的值
  # 添加的個數(shù)由F[k]-1-high決定
  k = 0
  while high > F[k]-1:
    k += 1
  print(k)
  i = high
  while F[k]-1 > i:
    lis.append(lis[high])
    i += 1
  print(lis)
   
  # 算法主邏輯。time用于展示循環(huán)的次數(shù)。
  time = 0
  while low <= high:
    time += 1
    # 為了防止F列表下標溢出,設置if和else
    if k < 2:
      mid = low
    else:
      mid = low + F[k-1]-1
     
    print("low=%s, mid=%s, high=%s" % (low, mid, high))
    if key < lis[mid]:
      high = mid - 1
      k -= 1
    elif key > lis[mid]:
      low = mid + 1
      k -= 2
    else:
      if mid <= high:
        # 打印查找的次數(shù)
        print("times: %s" % time)
        return mid
      else:
        print("times: %s" % time)
        return high
  print("times: %s" % time)
  return False
 
if __name__ == '__main__':
  LIST = [1, 5, 7, 8, 22, 54, 99, 123, 200, 222, 444]
  result = fibonacci_search(LIST, 444)
  print(result)

樹表查找

1、二叉樹查找算法。

        算法簡介

    二叉查找樹是先對待查找的數(shù)據(jù)進行生成樹,確保樹的左分支的值小于右分支的值,然后在就行和每個節(jié)點的父節(jié)點比較大小,查找最適合的范圍。 這個算法的查找效率很高,但是如果使用這種查找方法要首先創(chuàng)建樹。

      算法思想
  二叉查找樹(BinarySearch Tree)或者是一棵空樹,或者是具有下列性質(zhì)的二叉樹:
      1)若任意節(jié)點的左子樹不空,則左子樹上所有結(jié)點的值均小于它的根結(jié)點的值;
      2)若任意節(jié)點的右子樹不空,則右子樹上所有結(jié)點的值均大于它的根結(jié)點的值;
      3)任意節(jié)點的左、右子樹也分別為二叉查找樹。
  二叉查找樹性質(zhì):對二叉查找樹進行中序遍歷,即可得到有序的數(shù)列。

 

     復雜度分析
     它和二分查找一樣,插入和查找的時間復雜度均為O(logn),但是在最壞的情況下仍然會有O(n)的時間復雜度。原因在于插入和刪除元素的時候,樹沒有保持平衡。

     算法實現(xiàn)

# 二叉樹查找 Python實現(xiàn)
class BSTNode:
    """
    定義一個二叉樹節(jié)點類。
    以討論算法為主,忽略了一些諸如對數(shù)據(jù)類型進行判斷的問題。
    """
    def __init__(self, data, left=None, right=None):
        """
        初始化
        :param data: 節(jié)點儲存的數(shù)據(jù)
        :param left: 節(jié)點左子樹
        :param right: 節(jié)點右子樹
        """
        self.data = data
        self.left = left
        self.right = right


class BinarySortTree:
    """
    基于BSTNode類的二叉查找樹。維護一個根節(jié)點的指針。
    """
    def __init__(self):
        self._root = None

    def is_empty(self):
        return self._root is None

    def search(self, key):
        """
        關鍵碼檢索
        :param key: 關鍵碼
        :return: 查詢節(jié)點或None
        """
        bt = self._root
        while bt:
            entry = bt.data
            if key < entry:
                bt = bt.left
            elif key > entry:
                bt = bt.right
            else:
                return entry
        return None

    def insert(self, key):
        """
        插入操作
        :param key:關鍵碼 
        :return: 布爾值
        """
        bt = self._root
        if not bt:
            self._root = BSTNode(key)
            return
        while True:
            entry = bt.data
            if key < entry:
                if bt.left is None:
                    bt.left = BSTNode(key)
                    return
                bt = bt.left
            elif key > entry:
                if bt.right is None:
                    bt.right = BSTNode(key)
                    return
                bt = bt.right
            else:
                bt.data = key
                return

    def delete(self, key):
        """
        二叉查找樹最復雜的方法
        :param key: 關鍵碼
        :return: 布爾值
        """
        p, q = None, self._root     # 維持p為q的父節(jié)點,用于后面的鏈接操作
        if not q:
            print("空樹!")
            return
        while q and q.data != key:
            p = q
            if key < q.data:
                q = q.left
            else:
                q = q.right
            if not q:               # 當樹中沒有關鍵碼key時,結(jié)束退出。
                return
        # 上面已將找到了要刪除的節(jié)點,用q引用。而p則是q的父節(jié)點或者None(q為根節(jié)點時)。
        if not q.left:
            if p is None:
                self._root = q.right
            elif q is p.left:
                p.left = q.right
            else:
                p.right = q.right
            return
        # 查找節(jié)點q的左子樹的最右節(jié)點,將q的右子樹鏈接為該節(jié)點的右子樹
        # 該方法可能會增大樹的深度,效率并不算高。可以設計其它的方法。
        r = q.left
        while r.right:
            r = r.right
        r.right = q.right
        if p is None:
            self._root = q.left
        elif p.left is q:
            p.left = q.left
        else:
            p.right = q.left

    def __iter__(self):
        """
        實現(xiàn)二叉樹的中序遍歷算法,
        展示我們創(chuàng)建的二叉查找樹.
        直接使用python內(nèi)置的列表作為一個棧。
        :return: data
        """
        stack = []
        node = self._root
        while node or stack:
            while node:
                stack.append(node)
                node = node.left
            node = stack.pop()
            yield node.data
            node = node.right


if __name__ == '__main__':
    lis = [62, 58, 88, 48, 73, 99, 35, 51, 93, 29, 37, 49, 56, 36, 50]
    bs_tree = BinarySortTree()
    for i in range(len(lis)):
        bs_tree.insert(lis[i])
    # bs_tree.insert(100)
    bs_tree.delete(58)
    for i in bs_tree:
        print(i, end=" ")
    # print("\n", bs_tree.search(4))

2、平衡查找樹之2-3查找樹(2-3 Tree)

     2-3查找樹定義
   和二叉樹不一樣,2-3樹運行每個節(jié)點保存1個或者兩個的值。對于普通的2節(jié)點(2-node),他保存1個key和左右兩個自己點。對應3節(jié)點(3-node),保存兩個Key,2-3查找樹的定義如下:
   1)要么為空,要么:
   2)對于2節(jié)點,該節(jié)點保存一個key及對應value,以及兩個指向左右節(jié)點的節(jié)點,左節(jié)點也是一個2-3節(jié)點,所有的值都比key要小,右節(jié)點也是一個2-3節(jié)點,所有的值比key要大。
   3)對于3節(jié)點,該節(jié)點保存兩個key及對應value,以及三個指向左中右的節(jié)點。左節(jié)點也是一個2-3節(jié)點,所有的值均比兩個key中的最小的key還要?。恢虚g節(jié)點也是一個2-3節(jié)點,中間節(jié)點的key值在兩個跟節(jié)點key值之間;右節(jié)點也是一個2-3節(jié)點,節(jié)點的所有key值比兩個key中的最大的key還要大。

     2-3查找樹的性質(zhì)
   1)如果中序遍歷2-3查找樹,就可以得到排好序的序列;
   2)在一個完全平衡的2-3查找樹中,根節(jié)點到每一個為空節(jié)點的距離都相同。(這也是平衡樹中“平衡”一詞的概念,根節(jié)點到葉節(jié)點的最長距離對應于查找算法的最壞情況,而平衡樹中根節(jié)點到葉節(jié)點的距離都一樣,最壞情況也具有對數(shù)復雜度。)

  2-3樹的查找效率與樹的高度是息息相關的。
    距離來說,對于1百萬個節(jié)點的2-3樹,樹的高度為12-20之間,對于10億個節(jié)點的2-3樹,樹的高度為18-30之間。
  對于插入來說,只需要常數(shù)次操作即可完成,因為他只需要修改與該節(jié)點關聯(lián)的節(jié)點即可,不需要檢查其他節(jié)點,所以效率和查找類似。

    算法實現(xiàn)

class Node(object):
    def __init__(self,key):
        self.key1=key
        self.key2=None
        self.left=None
        self.middle=None
        self.right=None
    def isLeaf(self):
        return self.left is None and self.middle is None and self.right is None
    def isFull(self):
        return self.key2 is not None
    def hasKey(self,key):
        if (self.key1==key) or (self.key2 is not None and self.key2==key):
            return True
        else:
            return False
    def getChild(self,key):
        if key<self.key1:
            return self.left
        elif self.key2 is None:
            return self.middle
        elif key<self.key2:
            return self.middle
        else:
            return self.right
class 2_3_Tree(object):
    def __init__(self):
        self.root=None
    def get(self,key):
        if self.root is None:
            return None
        else:
            return self._get(self.root,key)
    def _get(self,node,key):
        if node is None:
            return None
        elif node.hasKey(key):
            return node
        else:
            child=node.getChild(key)
            return self._get(child,key)
    def put(self,key):
        if self.root is None:
            self.root=Node(key)
        else:
            pKey,pRef=self._put(self.root,key)
            if pKey is not None:
                newnode=Node(pKey)
                newnode.left=self.root
                newnode.middle=pRef
                self.root=newnode
    def _put(self,node,key):
        if node.hasKey(key):
            return None,None
        elif node.isLeaf():
            return self._addtoNode(node,key,None)
        else:
            child=node.getChild(key)
            pKey,pRef=self._put(child,key)
            if pKey is None:
                return None,None
            else:
                return self._addtoNode(node,pKey,pRef)
             
         
    def _addtoNode(self,node,key,pRef):
        if node.isFull():
            return self._splitNode(node,key,pRef)
        else:
            if key<node.key1:
                node.key2=node.key1
                node.key1=key
                if pRef is not None:
                    node.right=node.middle
                    node.middle=pRef
            else:
                node.key2=key
                if pRef is not None:
                    node.right=Pref
            return None,None
    def _splitNode(self,node,key,pRef):
        newnode=Node(None)
        if key<node.key1:
            pKey=node.key1
            node.key1=key
            newnode.key1=node.key2
            if pRef is not None:
                newnode.left=node.middle
                newnode.middle=node.right
                node.middle=pRef
        elif key<node.key2:
            pKey=key
            newnode.key1=node.key2
            if pRef is not None:
                newnode.left=Pref
                newnode.middle=node.right
        else:
            pKey=node.key2
            newnode.key1=key
            if pRef is not None:
                newnode.left=node.right
                newnode.middle=pRef
        node.key2=None
        return pKey,newnode

3、平衡查找樹之紅黑樹(Red-Black Tree)

     紅黑樹的定義
   紅黑樹是一種具有紅色和黑色鏈接的平衡查找樹,同時滿足:
     ① 紅色節(jié)點向左傾斜 ;
     ②一個節(jié)點不可能有兩個紅色鏈接;
       ③整個樹完全黑色平衡,即從根節(jié)點到所以葉子結(jié)點的路徑上,黑色鏈接的個數(shù)都相同。

     紅黑樹的性質(zhì)
     整個樹完全黑色平衡,即從根節(jié)點到所以葉子結(jié)點的路徑上,黑色鏈接的個數(shù)都相同(2-3樹的第2)性質(zhì),從根節(jié)點到葉子節(jié)點的距離都相等)。

 

     復雜度分析
    最壞的情況就是,紅黑樹中除了最左側(cè)路徑全部是由3-node節(jié)點組成,即紅黑相間的路徑長度是全黑路徑長度的2倍。
  下圖是一個典型的紅黑樹,從中可以看到最長的路徑(紅黑相間的路徑)是最短路徑的2倍:

 

     算法實現(xiàn)

#紅黑樹
from random import randint

RED = 'red'
BLACK = 'black'

class RBT:
    def __init__(self):
       # self.items = []
        self.root = None
        self.zlist = []

    def LEFT_ROTATE(self, x):
        # x是一個RBTnode
        y = x.right
        if y is None:
            # 右節(jié)點為空,不旋轉(zhuǎn)
            return
        else:
            beta = y.left
            x.right = beta
            if beta is not None:
                beta.parent = x

            p = x.parent
            y.parent = p
            if p is None:
                # x原來是root
                self.root = y
            elif x == p.left:
                p.left = y
            else:
                p.right = y
            y.left = x
            x.parent = y

    def RIGHT_ROTATE(self, y):
        # y是一個節(jié)點
        x = y.left
        if x is None:
            # 右節(jié)點為空,不旋轉(zhuǎn)
            return
        else:
            beta = x.right
            y.left = beta
            if beta is not None:
                beta.parent = y

            p = y.parent
            x.parent = p
            if p is None:
                # y原來是root
                self.root = x
            elif y == p.left:
                p.left = x
            else:
                p.right = x
            x.right = y
            y.parent = x

    def INSERT(self, val):

        z = RBTnode(val)
        y = None
        x = self.root
        while x is not None:
            y = x
            if z.val < x.val:
                x = x.left
            else:
                x = x.right

        z.PAINT(RED)
        z.parent = y

        if y is None:
            # 插入z之前為空的RBT
            self.root = z
            self.INSERT_FIXUP(z)
            return

        if z.val < y.val:
            y.left = z
        else:
            y.right = z

        if y.color == RED:
            # z的父節(jié)點y為紅色,需要fixup。
            # 如果z的父節(jié)點y為黑色,則不用調(diào)整
            self.INSERT_FIXUP(z)

        else:
            return

    def INSERT_FIXUP(self, z):
        # case 1:z為root節(jié)點
        if z.parent is None:
            z.PAINT(BLACK)
            self.root = z
            return

        # case 2:z的父節(jié)點為黑色
        if z.parent.color == BLACK:
            # 包括了z處于第二層的情況
            # 這里感覺不必要啊。。似乎z.parent為黑色則不會進入fixup階段
            return

        # 下面的幾種情況,都是z.parent.color == RED:
        # 節(jié)點y為z的uncle
        p = z.parent
        g = p.parent  # g為x的grandpa
        if g is None:
            return
            #   return 這里不能return的。。。
        if g.right == p:
            y = g.left
        else:
            y = g.right

        # case 3-0:z沒有叔叔。即:y為NIL節(jié)點
        # 注意,此時z的父節(jié)點一定是RED
        if y == None:
            if z == p.right and p == p.parent.left:
                # 3-0-0:z為右兒子,且p為左兒子,則把p左旋
                # 轉(zhuǎn)化為3-0-1或3-0-2的情況
                self.LEFT_ROTATE(p)
                p, z = z, p
                g = p.parent
            elif z == p.left and p == p.parent.right:
                self.RIGHT_ROTATE(p)
                p, z = z, p

            g.PAINT(RED)
            p.PAINT(BLACK)
            if p == g.left:
                # 3-0-1:p為g的左兒子
                self.RIGHT_ROTATE(g)
            else:
                # 3-0-2:p為g的右兒子
                self.LEFT_ROTATE(g)

            return

        # case 3-1:z有黑叔
        elif y.color == BLACK:
            if p.right == z and p.parent.left == p:
                # 3-1-0:z為右兒子,且p為左兒子,則左旋p
                # 轉(zhuǎn)化為3-1-1或3-1-2
                self.LEFT_ROTATE(p)
                p, z = z, p
            elif p.left == z and p.parent.right == p:
                self.RIGHT_ROTATE(p)
                p, z = z, p

            p = z.parent
            g = p.parent

            p.PAINT(BLACK)
            g.PAINT(RED)
            if p == g.left:
                # 3-1-1:p為g的左兒子,則右旋g
                self.RIGHT_ROTATE(g)
            else:
                # 3-1-2:p為g的右兒子,則左旋g
                self.LEFT_ROTATE(g)

            return


        # case 3-2:z有紅叔
        # 則涂黑父和叔,涂紅爺,g作為新的z,遞歸調(diào)用
        else:
            y.PAINT(BLACK)
            p.PAINT(BLACK)
            g.PAINT(RED)
            new_z = g
            self.INSERT_FIXUP(new_z)

    def DELETE(self, val):
        curNode = self.root
        while curNode is not None:
            if val < curNode.val:
                curNode = curNode.left
            elif val > curNode.val:
                curNode = curNode.right
            else:
                # 找到了值為val的元素,正式開始刪除

                if curNode.left is None and curNode.right is None:
                    # case1:curNode為葉子節(jié)點:直接刪除即可
                    if curNode == self.root:
                        self.root = None
                    else:
                        p = curNode.parent
                        if curNode == p.left:
                            p.left = None
                        else:
                            p.right = None

                elif curNode.left is not None and curNode.right is not None:
                    sucNode = self.SUCCESOR(curNode)
                    curNode.val, sucNode.val  = sucNode.val, curNode.val
                    self.DELETE(sucNode.val)

                else:
                    p = curNode.parent
                    if curNode.left is None:
                        x = curNode.right
                    else:
                        x = curNode.left
                    if curNode == p.left:
                        p.left = x
                    else:
                        p.right = x
                    x.parent = p
                    if curNode.color == BLACK:
                        self.DELETE_FIXUP(x)

                curNode = None
        return False

    def DELETE_FIXUP(self, x):
        p = x.parent
        # w:x的兄弟結(jié)點
        if x == p.left:
            w = x.right
        else:
            w = x.left

        # case1:x的兄弟w是紅色的
        if w.color == RED:
            p.PAINT(RED)
            w.PAINT(BLACK)
            if w == p.right:
                self.LEFT_ROTATE(p)
            else:
                self.RIGHT_ROTATE(p)

        if w.color == BLACK:
            # case2:x的兄弟w是黑色的,而且w的兩個孩子都是黑色的
            if w.left.color == BLACK and w.right.color == BLACK:
                w.PAINT(RED)
                if p.color == BLACK:
                    return
                else:
                    p.color = BLACK
                    self.DELETE_FIXUP(p)

            # case3:x的兄弟w是黑色的,而且w的左兒子是紅色的,右兒子是黑色的
            if w.left.color == RED and w.color == BLACK:
                w.left.PAINT(BLACK)
                w.PAINT(RED)
                self.RIGHT_ROTATE(w)

            # case4:x的兄弟w是黑色的,而且w的右兒子是紅
            if w.right.color == RED:
                p.PAINT(BLACK)
                w.PAINT(RED)
                if w == p.right:
                    self.LEFT_ROTATE(p)
                else:
                    self.RIGHT_ROTATE(p)

    def SHOW(self):
        self.DISPLAY1(self.root)
        return self.zlist

    def DISPLAY1(self, node):
        if node is None:
            return
        self.DISPLAY1(node.left)
        self.zlist.append(node.val)
        self.DISPLAY1(node.right)

    def DISPLAY2(self, node):
        if node is None:
            return
        self.DISPLAY2(node.left)
        print(node.val)
        self.DISPLAY2(node.right)

    def DISPLAY3(self, node):
        if node is None:
            return
        self.DISPLAY3(node.left)
        self.DISPLAY3(node.right)
        print(node.val)

class RBTnode:
    '''紅黑樹的節(jié)點類型'''
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None
        self.parent = None

    def PAINT(self, color):
        self.color = color

def zuoxuan(b, c):
    a = b.parent
    a.left = c
    c.parent = a
    b.parent = c
    c.left = b

if __name__ == '__main__':
    rbt=RBT()
    b = []

    for i in range(100):
        m = randint(0, 500)
        rbt.INSERT(m)
        b.append(m)

    a = rbt.SHOW()
    b.sort()
    equal = True
    for i in range(100):
        if a[i] != b[i]:
            equal = False
            break

    if not equal:
        print('wrong')
    else:
        print('OK!')

4、B樹和B+樹(B Tree/B+ Tree)

     B樹簡介

    B 樹可以看作是對2-3查找樹的一種擴展,即他允許每個節(jié)點有M-1個子節(jié)點。
        ①根節(jié)點至少有兩個子節(jié)點;
        ②每個節(jié)點有M-1個key,并且以升序排列;
        ③位于M-1和M key的子節(jié)點的值位于M-1 和M key對應的Value之間;
        ④非葉子結(jié)點的關鍵字個數(shù)=指向兒子的指針個數(shù)-1;
        ⑤非葉子結(jié)點的關鍵字:K[1], K[2], …, K[M-1];且K[i] ;
        ⑥其它節(jié)點至少有M/2個子節(jié)點;
        ⑦所有葉子結(jié)點位于同一層;
     如:(M=3)

 

     B樹算法思想
    B-樹的搜索,從根結(jié)點開始,對結(jié)點內(nèi)的關鍵字(有序)序列進行二分查找,如果命中則結(jié)束,否則進入查詢關鍵字所屬范圍的兒子結(jié)點;重復,直到所對應的兒子指針為空,或已經(jīng)是葉子結(jié)點;

     B樹的特性
     1.關鍵字集合分布在整顆樹中;
     2.任何一個關鍵字出現(xiàn)且只出現(xiàn)在一個結(jié)點中;
     3.搜索有可能在非葉子結(jié)點結(jié)束;
     4.其搜索性能等價于在關鍵字全集內(nèi)做一次二分查找;
     5.自動層次控制;
     由于限制了除根結(jié)點以外的非葉子結(jié)點,至少含有M/2個兒子,確保了結(jié)點的至少利用率,其最底搜索性能為O(LogN)

    B+ 樹簡介

    B+樹是B-樹的變體,也是一種多路搜索樹:
       1.其定義基本與B-樹同,除了:
       2.非葉子結(jié)點的子樹指針與關鍵字個數(shù)相同;
       3.非葉子結(jié)點的子樹指針P[i],指向關鍵字值屬于[K[i], K[i+1])的子樹
       4.B-樹是開區(qū)間;
       5.為所有葉子結(jié)點增加一個鏈指針;
       6.所有關鍵字都在葉子結(jié)點出現(xiàn);

    如:(M=3)

 

     B+樹算法思想

    B+的搜索與B-樹也基本相同,區(qū)別是B+樹只有達到葉子結(jié)點才命中(B-樹可以在非葉子結(jié)點命中),其性能也等價于在關鍵字全集做一次二分查找;

    B+樹的特性
      1.所有關鍵字都出現(xiàn)在葉子結(jié)點的鏈表中(稠密索引),且鏈表中的關鍵字恰好是有序的;
      2.不可能在非葉子結(jié)點命中;
      3.非葉子結(jié)點相當于是葉子結(jié)點的索引(稀疏索引),葉子結(jié)點相當于是存儲(關鍵字)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)層;
      4.更適合文件索引系統(tǒng);

     算法實現(xiàn)

# -*- coding: UTF-8 -*-
# B樹查找

class BTree:  #B樹
    def __init__(self,value):
        self.left=None
        self.data=value
        self.right=None

    def insertLeft(self,value):
        self.left=BTree(value)
        return self.left

    def insertRight(self,value):
        self.right=BTree(value)
        return self.right

    def show(self):
        print(self.data)


def inorder(node):  #中序遍歷:先左子樹,再根節(jié)點,再右子樹
    if node.data:
        if node.left:
            inorder(node.left)
        node.show()
        if node.right:
            inorder(node.right)


def rinorder(node):  #倒中序遍歷
    if node.data:
        if node.right:
            rinorder(node.right)
        node.show()
        if node.left:
            rinorder(node.left)

def insert(node,value):
    if value > node.data:
        if node.right:
            insert(node.right,value)
        else:
            node.insertRight(value)
    else:
        if node.left:
            insert(node.left,value)
        else:
            node.insertLeft(value)


if __name__ == "__main__":

    l=[88,11,2,33,22,4,55,33,221,34]
    Root=BTree(l[0])
    node=Root
    for i in range(1,len(l)):
        insert(Root,l[i])

    print("中序遍歷(從小到大排序 )")
    inorder(Root)
    print("倒中序遍歷(從大到小排序)")
    rinorder(Root)

5、樹表查找總結(jié)

  二叉查找樹平均查找性能不錯,為O(logn),但是最壞情況會退化為O(n)。在二叉查找樹的基礎上進行優(yōu)化,我們可以使用平衡查找樹。平衡查找樹中的2-3查找樹,這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在插入之后能夠進行自平衡操作,從而保證了樹的高度在一定的范圍內(nèi)進而能夠保證最壞情況下的時間復雜度。但是2-3查找樹實現(xiàn)起來比較困難,紅黑樹是2-3樹的一種簡單高效的實現(xiàn),他巧妙地使用顏色標記來替代2-3樹中比較難處理的3-node節(jié)點問題。紅黑樹是一種比較高效的平衡查找樹,應用非常廣泛,很多編程語言的內(nèi)部實現(xiàn)都或多或少的采用了紅黑樹。
  除此之外,2-3查找樹的另一個擴展——B/B+平衡樹,在文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中有著廣泛的應用。

分塊查找

算法簡介

      要求是順序表,分塊查找又稱索引順序查找,它是順序查找的一種改進方法。

算法思想
    將n個數(shù)據(jù)元素"按塊有序"劃分為m塊(m ≤ n)。
    每一塊中的結(jié)點不必有序,但塊與塊之間必須"按塊有序";
    即第1塊中任一元素的關鍵字都必須小于第2塊中任一元素的關鍵字;
    而第2塊中任一元素又都必須小于第3塊中的任一元素,……

算法流程 

    1、先選取各塊中的最大關鍵字構(gòu)成一個索引表;
    2、查找分兩個部分:先對索引表進行二分查找或順序查找,以確定待查記錄在哪一塊中;
    3、在已確定的塊中用順序法進行查找。

復雜度分析
    時間復雜度:O(log(m)+N/m)

哈希查找

算法簡介
   哈希表就是一種以鍵-值(key-indexed) 存儲數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),只要輸入待查找的值即key,即可查找到其對應的值。

算法思想
    哈希的思路很簡單,如果所有的鍵都是整數(shù),那么就可以使用一個簡單的無序數(shù)組來實現(xiàn):將鍵作為索引,值即為其對應的值,這樣就可以快速訪問任意鍵的值。這是對于簡單的鍵的情況,我們將其擴展到可以處理更加復雜的類型的鍵。

算法流程

  1)用給定的哈希函數(shù)構(gòu)造哈希表;
  2)根據(jù)選擇的沖突處理方法解決地址沖突;
     常見的解決沖突的方法:拉鏈法和線性探測法。
  3)在哈希表的基礎上執(zhí)行哈希查找。

復雜度分析
  單純論查找復雜度:對于無沖突的Hash表而言,查找復雜度為O(1)(注意,在查找之前我們需要構(gòu)建相應的Hash表)。

算法實現(xiàn)

# 忽略了對數(shù)據(jù)類型,元素溢出等問題的判斷。
 
class HashTable:
  def __init__(self, size):
    self.elem = [None for i in range(size)] # 使用list數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作為哈希表元素保存方法
    self.count = size # 最大表長
 
  def hash(self, key):
    return key % self.count # 散列函數(shù)采用除留余數(shù)法
 
  def insert_hash(self, key):
    """插入關鍵字到哈希表內(nèi)"""
    address = self.hash(key) # 求散列地址
    while self.elem[address]: # 當前位置已經(jīng)有數(shù)據(jù)了,發(fā)生沖突。
      address = (address+1) % self.count # 線性探測下一地址是否可用
    self.elem[address] = key # 沒有沖突則直接保存。
 
  def search_hash(self, key):
    """查找關鍵字,返回布爾值"""
    star = address = self.hash(key)
    while self.elem[address] != key:
      address = (address + 1) % self.count
      if not self.elem[address] or address == star: # 說明沒找到或者循環(huán)到了開始的位置
        return False
    return True
 
 
if __name__ == '__main__':
  list_a = [12, 67, 56, 16, 25, 37, 22, 29, 15, 47, 48, 34]
  hash_table = HashTable(12)
  for i in list_a:
    hash_table.insert_hash(i)
 
  for i in hash_table.elem:
    if i:
      print((i, hash_table.elem.index(i)), end=" ")
  print("\n")
 
  print(hash_table.search_hash(15))
  print(hash_table.search_hash(33))

到此這篇關于Python實現(xiàn)七大查找算法的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關Python 查找算法內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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