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这种递归二进制搜索算法能更有效吗？

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我已经看到了很多不同的算法实现，但我想知道是否有办法提高效率，而不仅仅是制作搜索二进制文件 . 我已经设计了算法的这个特定版本，因此将立即检查数组/列表的边缘和中点以查找要搜索的密钥，以避免在您查找的密钥只是第一个，中间的时候循环搜索，或最后一个元素 .

def searchRB(the_array, the_key, imin, imax):
    print("searching")
    found = False
    if (0 > the_key or the_key > len(the_array)):
        return found
    else:
        imid = imin + ((imax - imin) // 2)
        if imid == the_key or imin == the_key or imax == the_key:
            found = True
            return found
        elif the_array[imid] > the_key:
            return searchRB(the_array, the_key, imin, imid-1)
        elif the_array[imid] < the_key:
            return searchRB(the_array, the_key, imid+1, imax)
        else:
            return found

例如，如果您在1-100的列表中查找数字1，则会在第一个循环中找到它，这与其他实现不同 .

但是，我不确定这是否实际上提高了效率（除了某些边缘情况），并且如果继续循环并且必须检查，检查列表/数组中的first，mid和end值实际上是有害的每次都是这三个值 .

这是这种算法的好坏实现，还是我只是分裂？

python algorithm recursion binary-search

1 回答

  • 2

    主要的一个是从递归方法改为使用while循环，节省了调用堆栈（因为python没有尾递归） .

    您可以优化小冗余 . 算法已经足够优化了，除非你理解编译器，否则不要over optimise

    如果你要沿着左边的树走下去，你将一遍又一遍地比较相同的亚胺，但这整行可能是并行的或顺序完成的

    if the_array[imid] == the_key or the_array[min] == the_key or the_array[imax] == the_key:

    此外，这可能会影响缓存性能，因为您将始终将the_array [min]保留在缓存中 . 有时编译器会在您尝试在缓存中访问的索引周围存储数组中的块 . 你可能会浪费更多的缓存而不仅仅是那个1值 .

    此类语句也可以进行优化，您只需键入return True，但同样应该由编译器选择 .

    found = True return found

    没有 found 作为对象会优化代码，因为该对象不会一直存储在内存中 .

    这个else语句似乎是多余的，因为没有可能的方法来达到其他目的 else return found

    实际的相关优化将来自对数据集的更多了解 .

    如果您能够预处理数据（或者有关于数据的更多信息），您可以执行其他算法 .

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