Searching Algorithms

当您将数据存储在不同的数据结构中时，搜索是非常基本的必需品。 最简单的appraoch是遍历数据结构中的每个元素，并将其与您要搜索的值进行匹配。 这称为线性搜索。 它效率低且很少使用，但是为它创建程序可以让我们了解如何实现一些高级搜索算法。

线性搜索

在这种类型的搜索中，逐个对所有项目进行顺序搜索。 检查每个项目，如果找到匹配项，则返回该特定项目，否则搜索将继续，直到数据结构结束。

def linear_search(values, search_for):
    search_at = 0
    search_res = False
# Match the value with each data element	
    while search_at < len(values) and search_res is False:
        if values[search_at] == search_for:
            search_res = True
        else:
            search_at = search_at + 1
    return search_res
l = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print(linear_search(l, 12))
print(linear_search(l, 91))

执行上述代码时，会产生以下结果 -

True
False

插值搜索

该搜索算法适用于所需值的探测位置。 为使此算法正常工作，数据收集应采用排序形式并均匀分布。 最初，探测位置是集合中间项目的位置。如果匹配发生，则返回项目的索引。 如果中间项大于项，则再次在中间项右侧的子阵列中计算探测位置。 否则，在中间项左侧的子阵列中搜索该项。 该过程也在子阵列上继续，直到子阵列的大小减小到零。

有一个特定的公式来计算中间位置，在下面的程序中指出。

def intpolsearch(values,x ):
    idx0 = 0
    idxn = (len(values) - 1)
    while idx0 <= idxn and x >= values[idx0] and x <= values[idxn]:
# Find the mid point
	mid = idx0 +\
               int(((float(idxn - idx0)/( values[idxn] - values[idx0]))
                    * ( x - values[idx0])))
# Compare the value at mid point with search value 
        if values[mid] == x:
            return "Found "+str(x)+" at index "+str(mid)
        if values[mid] < x:
            idx0 = mid + 1
    return "Searched element not in the list"
l = [2, 6, 11, 19, 27, 31, 45, 121]
print(intpolsearch(l, 2))

执行上述代码时，会产生以下结果 -

Found 2 at index 0