Python查找算法之分块查找算法的实现

 更新时间:2021年4月8日 15:01  
这篇文章主要介绍了Python查找算法之分块查找算法的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

一、分块查找算法

分块查找是二分法查找和顺序查找的改进方法,分块查找要求索引表是有序的,对块内结点没有排序要求,块内结点可以是有序的也可以是无序的。

分块查找就是把一个大的线性表分解成若干块,每块中的节点可以任意存放,但块与块之间必须排序。与此同时,还要建立一个索引表,把每块中的最大值作为索引表的索引值,此索引表需要按块的顺序存放到一个辅助数组中。查找时,首先在索引表中进行查找,确定要找的结点所在的块。由于索引表是排序的,因此,对索引表的查找可以采用顺序查找或二分查找;然后,在相应的块中采用顺序查找,即可找到对应的结点。

例如,有这样一列数据:23、43、56、78、97、100、120、135、147、150。如下图所示:

在这里插入图片描述

想要查找的数据是 150,使用分块查找法步骤如下:

步骤1:将上图所示的数据进行分块,按照每块长度为 4 进行分块,分块情况如下图所示:

在这里插入图片描述

说明:每块的长度是任意指定的,博主在这里用的长度为4,读者可以根据自己的需要指定每块长度。

步骤2:选取各块中的最大关键字构成一个索引表,即选取上图所示的各块的最大值,第一块最大的值是 78,第二块最大的值是 135,第三块最大值是 155,形成的索引表如下图所示:

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步骤3:用顺序查找或者二分查找判断想要查找数据 150 在上图所示的索引表中的哪块内容中,这里博主用的是二分查找法,即先取中间值 135 与 150 比较,如下图所示:

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步骤4:结果是中间位置的数据 135 比目标数据 150 小,因此目标数据在 135 的下一块内。将数据定位在第 3 块内,此时将第 3 块内的数据取出,进行顺序比较,如下图所示:

在这里插入图片描述

步骤5:通过顺序查找第 3 块的内容,终于在第 9 个位置找到目标数,此时分块查找结束。

总结:至此,分块查找算法已经讲解完毕。通过和二分查找法和顺序查找法对比来看,分块查找的速度虽然不如二分查找算法,但比顺序查找算法快得多。当数据很多且块数很大时,对索引表可以采用二分查找,这样能够进一步提高查找的速度。

二、实例:实现分块查找算法

具体代码如下:

def search(data, key):  # 用二分查找 想要查找的数据在哪块内
    length = len(data)  # 数据列表长度
    first = 0  # 第一位数位置
    last = length - 1  # 最后一个数据位置
    print(f"长度:{length} 分块的数据是:{data}")  # 输出分块情况
    while first <= last:
        mid = (last + first) // 2  # 取中间位置
        if data[mid] > key:  # 中间数据大于想要查的数据
            last = mid - 1  # 将last的位置移到中间位置的前一位
        elif data[mid] < key:  # 中间数据小于想要查的数据
            first = mid + 1  # 将first的位置移到中间位置的后一位
        else:
            return mid  # 返回中间位置
    return False


# 分块查找
def block(data, count, key):  # 分块查找数据,data是列表,count是每块的长度,key是想要查找的数据
    length = len(data)  # 表示数据列表的长度
    block_length = length // count  # 一共分的几块
    if count * block_length != length:  # 每块长度乘以分块总数不等于数据总长度
        block_length += 1  # 块数加1
    print("一共分", block_length, "块")  # 块的多少
    print("分块情况如下:")
    for block_i in range(block_length):  # 遍历每块数据
        block_data = []  # 每块数据初始化
        for i in range(count):  # 遍历每块数据的位置
            if block_i * count + i >= length:  # 每块长度要与数据长度比较,一旦大于数据长度
                break  # 就退出循环
            block_data.append(data[block_i * count + i])  # 每块长度要累加上一块的长度
        result = search(block_data, key)  # 调用二分查找的值
        if result != False:  # 查找的结果不为False
            return block_i * count + result  # 就返回块中的索引位置
    return False


data = [23, 43, 56, 78, 97, 100, 120, 135, 147, 150, 155]  # 数据列表
result = block(data, 4, 150)  # 第二个参数是块的长度,最后一个参数是要查找的元素
print("查找的值得索引位置是:", result)  # 输出结果

运行结果如下图所示:

在这里插入图片描述

从上面的运行结果看到,当查找 150 时,查找结果完全符合上述描述的步骤。

到此这篇关于Python查找算法之分块查找算法的实现的文章就介绍到这了,更多相关Python 分块查找算法内容请搜索猪先飞以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持猪先飞!