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二分查找算法权威发布_二分查找算法代码(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

二分查找算法

九周刷题计划，速提算法力！ 𐟎쬤𘀥‘诼š掌握链表、栈、队列等基础数据结构，并完成20道相关算法题。 𐟔 第二周：深入学习排序算法和贪心算法，完成20道算法题。 𐟌𓠧쬤𘉥‘诼š探索二叉树和二叉搜索树，解决20道相关算法题。 𐟔 第四周：学习二分查找和回溯算法，挑战30道高级算法题。 𐟏† 第五周：掌握动态规划高级算法，完成30道相关算法题。 𐟌Ÿ 鉴于时间和精力的限制，建议有针对性地准备面试。关键算法如二分查找、字符串处理、模拟、二叉树、链表、递归、广度优先搜索、深度优先搜索、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树、动态规划等需要精通。 𐟓… 因此，我总结了九周的高效刷题计划，希望能帮助大家在面试中脱颖而出。

Python index，性能翻倍！大家好！今天我们来聊聊Python中index的神奇用途，特别是如何通过index提升性能。 𐟎‰今日Python学习成果：浏览了菜鸟教程的笔记刷了几道题，大家可以一起练习这道题，涉及到格式设置，我也有点懵𐟘… 视频学习：index的用途，特别是性能提升这一块复盘如下 𐟓š使用index可以提升性能：如果index不唯一，Pandas会使用哈希表优化，查询性能为O(1) 如果index不唯一但有序，Pandas会使用二分查找算法，查询性能为O(logN)，成指数级下降如果index完全随机，每次查询都需要扫描全表，查询性能为O(n) 𐟓Œ敲黑板：想要查询得快，先把数据排序！ 𐟔奮ž验对比：实验一：全随机的顺序查询将数据随机打散：from sklearn.utils import shuffle，df_shuffle = shuffle(df) 判断索引是否为递增的：df_shuffle.index.is_monotonic_increasing 判断索引是否是唯一的：df_shuffle.index.is_unique 如果唯一，直接采用哈希查询计时，查询id=500数据性能：%timeit df_shuffle.loc[500] 实验二：将index排序后的查询 df_sorted = df_shuffle.sort_index() 判断索引是否为递增的：df_sorted.index.is_monotonic_increasing 判断索引是否是唯一的：df_sorted.index.is_unique 计时，查询id=500数据性能：%timeit df_sorted.loc[500] 𐟙其实我的数据不太好，反而实验二用的时间更多，但正常应该是排序后索引用的时间少𐟘…。希望这些小技巧能帮到大家，提升Python编程的性能！

如何克服Leetcode恐惧？只需五周！很多人一听到Leetcode就感到害怕，其实这主要是因为他们对算法还没有完全掌握。只要你按照一定的计划进行练习，很快就能克服这种恐惧。以下是一个五周的刷题计划，帮助你快速掌握各种算法：第一周：基础数据结构与算法𐟓– 学习链表、栈和队列等基础数据结构，并解决20道相关算法题。第二周：排序与贪心算法𐟎ŽŒ握排序算法和贪心算法的基础知识，并解决20道相关算法题。第三周：二叉树与搜索树𐟌𓊥�𙠤𚌥‰树和二叉搜索树，并解决20道相关算法题。第四周：高级算法与技巧𐟔 学习二分查找算法和回溯算法等高级算法，并解决30道相关算法题。第五周：动态规划与图算法𐟓ˆ 学习动态规划高级算法和图算法，并解决30道相关算法题。按照这个计划，你只需要一个半月左右的时间，就能掌握大部分算法知识点。记住，只要反复练习，熟悉各种算法题型，你就能逐渐克服对Leetcode的恐惧。加油！𐟒ꀀ

《我的第一本算法书》：零基础也能轻松上手如果你对算法一窍不通，那么《我的第一本算法书》绝对是你的福音。这本书专为零基础小白设计，没有复杂的公式和代码，取而代之的是直观的图解，让你轻松理解各种算法。 𐟓š 本书的内容结构非常简单，主要介绍了7种常见的数据结构（如链表、数组、栈等）和26种经典的算法（如冒泡排序、二分查找、广度优先搜索等）。这些内容既基础又实用，非常适合初学者。 𐟎蠦Ž’版设计风格清新可爱，与其他严肃的算法教材相比，更容易被新手接受，尤其是女性读者。这本书就像是一个温柔的外挂，帮助你轻松掌握算法基础。无论你是学生党还是职场新人，这本书都是你学习算法的不错选择。快来试试吧！

五周进阶！刷题攻略𐟔劦ƒ𓨦进入国内顶尖互联网公司？刷题是关键！𐟔‘ 根据我们的五周进阶指南，至少需要完成 150 道算法题，并且至少要三刷。以下是详细的刷题计划： 1️⃣ 第一周：从基础数据结构开始，学习链表、栈和队列，并完成 20 道相关算法题。 2️⃣ 第二周：掌握排序算法和贪心算法，继续挑战 20 道新的算法题。 3️⃣ 第三周：深入学习二叉树和二叉搜索树，完成 20 道相关题目。 4️⃣ 第四周：挑战高级算法，包括二分查找和回溯算法，完成 30 道题目。 5️⃣ 第五周：专注于动态规划，解决 30 道高级算法题。 𐟓š 想要更多题目？更多详细讲解视频请查看图片。有任何疑问，欢迎留言讨论！𐟒쀀

算法数据结构书，超赞！如果你正在寻找一本详细讲解算法和数据结构的书，那么这本书绝对是你的不二之选！通过585张精美的图解，本书深入浅出地讲解了33种算法和9种数据结构的基本原理。为什么选择这本书？ 𐟓– 没有枯燥的理论和复杂的代码：这本书的语言非常易懂，没有那些让人头疼的数学公式和难以理解的代码片段。 𐟎蠥䧩‡彩色图片：书中的插图清晰直观，便于记忆和理解。 𐟧頩›𖥟𚧡€也能轻松掌握：无论你是计算机科学的新手还是想要自学算法的爱好者，这本书都能帮你轻松入门。内容概览第一章：算法的基本知识什么是算法？运行时间的计算方法第二章：数据结构什么是数据结构？链表数组栈队列哈希表堆二叉查找树第三章：排序算法冒泡排序选择排序插入排序堆排序归并排序快速排序第四章：数组的查找线性查找二分查找第五章：图的搜索什么是图？广度优先搜索深度优先搜索贝尔曼福特算法狄克斯特拉算法 A*算法第六章：安全和加密算法加密的基础知识哈希函数共享密钥加密公开密钥加密混合加密迪菲-赫尔曼密钥交换消息认证码数字签名数字证书第七章：聚类算法什么是聚类？ k-means算法结语这本书真的是我见过最详细的算法与数据结构入门指南了！无论你是初学者还是想要巩固知识的老手，这本书都能帮你建立扎实的基础。赶紧入手吧，绝对不会让你失望！

孩子也能懂的编程启蒙，原来这么有趣！我一直以为编程就是一堆看不懂的代码和复杂的流程，但自从给孩子读了《编程王国》这套绘本，彻底改变了我对编程的看法。这套绘本一共有9本，每本都有一个有趣的小故事，带孩子进入编程的世界。以下是每本书的主题： 1⃣️ 《出发！去1111站》—— 认识二进制，学会编码，与计算机对话。 2⃣️ 《给国王的书分类》—— 了解数据库，学会分类和管理。 3⃣️ 《用流程图规划生活》—— 认识三大基本程序结构，让计算机听你的指令。 4⃣️ 《摸块化的巧克力工厂》—— 学会调试，快速找到错误并纠正。 5⃣️ 《水獭先生的新算法》—— 认识经典算法，用不同算法解决问题。 6⃣️ 《一分钟，排好序！》—— 认识三种排序算法，找到最佳解决办法。 7⃣️ 《疯鳄鱼和超级算法》—— 认识蒙特卡罗法，用计算机方法破解难题。 8⃣️ 《从零开始学开发》—— 了解项目开发流程，多维度思考，运用工程思维能力解决问题。 9⃣️ 《脑力训练大挑战》—— 激活你的“编程脑”，培养编程能力。每本书都有一个和主题相关的小故事，让孩子在故事情节的带动下动脑思考问题。例如，在水獭先生的新算法中，孩子知道了水獭先生运用二分查找算法，成功地减少了排查水管的工作量后，也会很快运用这个方法帮助水獭先生找到被堵住的水管！在拓展阅读中还有详细的解释和绘图，一目了然，瞬间秒懂～这套绘本不仅让孩子在故事中学习编程，还能激发他们的兴趣和创造力。真的是一套非常适合孩子的编程启蒙读物！

数据结构中分治法的重要性与常见算法在数据结构的最后一章中，分治法是一个相对较难但非常重要的概念。以下是一些常见的分治算法及其应用： 𐟔 二分查找：通过将待查找的数据集分成两半，然后递归地在子集中进行查找，从而提高查找效率。 𐟓Š 归并排序：将待排序的数据集分成若干个小数据集，分别进行排序，然后将排序后的结果合并成一个有序的大数据集。 𐟚€ 快速排序：通过选择一个基准元素，将待排序的数据集分成两部分，使得基准元素左边的所有元素都小于它，右边的所有元素都大于它，然后递归地对这两部分进行快速排序。 𐟧頩€’归算法：例如排列问题和整数划分，通过将问题分解为更小的子问题来解决。 𐟒𜠥Š覀规划：应用于矩阵连乘、图像压缩、最优二叉搜索树等问题，通过存储子问题的解来避免重复计算。 𐟎’ 贪心算法：适用于活动安排、背包问题、Huffman编码和Dijkstra算法等，通过每一步都选择当前看起来最优的解来逐步构建最终解。理解这些算法的核心部分并掌握它们的应用场景是学习数据结构的关键。简答题也可能会涉及这些问题是什么，所以请认真学习和理解。加油吧，准研究生们！

𐟔妎Œ握这些技巧，轻松进入互联网大厂！ 1⃣️基础篇编程语言：掌握基本语法和语言特性。基础知识：了解时间复杂度和空间复杂度等概念。问题抽象能力：能够用数学语言描述问题。数组：熟悉数组的基本操作。链表：掌握单链表、双向链表和循环链表。队列：了解队列的基本原理。栈：熟悉栈的基本操作。堆：掌握堆的排序和堆的优先级队列。递归算法：熟悉递归算法的应用。二叉树：掌握二叉树的遍历方式。二分查找：了解二分查找的原理。 2⃣️提高篇散列表：掌握哈希表的基本原理。大根堆、小根堆、优先队列：熟悉堆的应用场景。哈夫曼树：掌握哈夫曼编码的基本原理。并查集：了解并查集的应用场景。字符串：掌握KMP算法。分治算法：熟悉分治算法的应用。暴力枚举：掌握暴力枚举的基本原理。贪心算法：了解贪心算法的应用场景。回溯算法：熟悉回溯算法的基本原理。位运算：掌握位运算的基本操作。欧几里得算法：了解最大公约数和最小公倍数的计算方法。滑动窗口、双指针：熟悉滑动窗口和双指针的应用场景。经典动态规划：掌握背包问题、LCS和LIS问题的基本原理。 3⃣️排序篇冒泡排序：熟悉冒泡排序的基本操作。快速排序：掌握快速排序的原理。直接插入排序：了解直接插入排序的基本原理。希尔排序：熟悉希尔排序的应用场景。选择排序：掌握选择排序的基本操作。堆排序：了解堆排序的原理。归并排序：熟悉归并排序的基本操作。桶排序：掌握桶排序的原理。计数排序：了解计数排序的应用场景。基数排序：熟悉基数排序的基本原理。 4⃣️图论篇有向图：掌握有向无环图的基本原理。无向图：了解无向图的基本操作。图的存储：熟悉图的存储方式。图的遍历：掌握DFS深度优先搜索和BFS广度优先搜索的原理。单源最短路径算法：了解Dijkstra、Bellman-Ford和SPFA算法的应用场景。多源最短路径算法：熟悉Floyd算法的基本原理。最小生成树：掌握Prim和Kruskal算法的应用场景。拓扑排序：了解拓扑排序的原理。 5⃣️进阶篇红黑树：熟悉红黑树的基本操作（现在很少考）。 B树、B+树：了解B树和B+树的应用场景。动态规划：掌握树形dp、区间dp、状态压缩dp和数位dp的基本原理。字典树：熟悉Trie树的基本操作。树状数组：了解树状数组的应用场景。后缀数组和后缀树：掌握后缀数组和后缀树的基本原理。线段树：熟悉线段树的基本操作。快速幂、矩阵快速幂：了解快速幂和矩阵快速幂的原理。三分法：掌握三分法的基本原理（很少考）。网络流：熟悉最小费用最大流的应用场景。

Python实现二分查找算法二分查找是一种高效的搜索算法，适用于有序数组或序列。它的基本原理是将搜索范围不断减半，直到找到目标元素或确定其不存在。以下是二分查找的详细步骤： 1️⃣ 首先，将有序数组从中间位置分成两部分。 2️⃣ 将待查找元素与中间元素进行比较： 𐟔𙠥悦žœ待查找元素等于中间元素，则查找成功。 𐟔𙠥悦žœ待查找元素小于中间元素，则在左半部分继续进行二分查找。 𐟔𙠥悦žœ待查找元素大于中间元素，则在右半部分继续进行二分查找。 3️⃣ 不断重复这个过程，每次都将搜索范围缩小一半，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。二分查找利用了有序性的特点，通过不断缩小可能包含目标元素的范围，从而高效地进行查找。其时间复杂度为对数级别（O(log n)）。

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