一般我们在解决问题时候,经常能碰到好几种解决方式,总归是有最优,还有最不推荐的选择的,针对搜索算法也一样,因为能实现的方式也有很多个,因此,不知道大家在什么场景里使用这些算法,反正小编都把这些算法整理出来了,供大家选择,另外针对个人理解,大家也可以参考哪个更好使用哦~

搜索算法

线性搜索

按一定的顺序检查数组中每一个元素,直到找到所要寻找的特定值为止。是最简单的一种搜索算法。

python搜索算法原理及实例讲解

二分搜索算法

这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

插值搜索算法

是根据要查找的关键字key与顺序表中最大、最小记录的关键字比较后的查找方法,它假设输入数组是线性增加的。

跳跃搜索算法

需要通过固定的跳跃间隔,这样它相比二分查找效率提高了很多。

快速选择

快速选择一般是以原地算法的方式实现,除了选出第k小的元素,数据也得到了部分地排序。

禁忌搜索

是一种现代启发式算法,一个用来跳脱局部最优解的搜索方法。

关于算法的知识点扩展:

线性搜索

def linear_search(data, search_for):
 """线性搜索"""
 search_at = 0
 search_res = False
 while search_at < len(data) and search_res is False:
 if data[search_at] == search_for:
  search_res = True
 else:
  search_at += 1
 return search_res
lis = [5, 10, 7, 35, 12, 26, 41]
print(linear_search(lis, 12))
print(linear_search(lis, 6))

插值搜索

def insert_search(data,x):
 """插值搜索"""
 idx0 = 0
 idxn = (len(data) - 1)
 while idx0 <= idxn and x >= data[idx0] and x <= data[idxn]:
 mid = idx0 +int(((float(idxn - idx0)/(data[idxn] - data[idx0])) * (x - data[idx0])))
 if data[mid] == x:
  return "在下标为"+str(mid) + "的位置找到了" + str(x)
 if data[mid] < x:
  idx0 = mid + 1
 return "没有搜索到" + str(x)
 
 
lis = [2, 6, 11, 19, 27, 31, 45, 121]
print(insert_search(lis, 31))
print(insert_search(lis, 3))
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。