left, right = 0, len(data) - 1while left <= right: middle = (left + right) // 2if item < data[middle]: right = middle - 1 elif item > data[middle]: left = middle + 1 else: return middlereturn -1版权声明: 本文源自100 days of alg...
左闭右开:while (left < right), if (nums[middle] > target) right 更新为 middle。 如图target : 11 class Solution: def search(self, nums: List[int], target: int) -> int: left,right =0, len(nums) while left < right: mid = (left + right) // 2 if nums[mid] < target: left ...
left+1<right: mid=left +(right-left)//2 #判断中间值和目标值之间的大小, if alist[mid]<target: left=mid elif alist[mid]>=target: right=mid #目标是获取位置,所以需要在迭代完成后,把当前的数值打印出来 if alist[left] ==target: return left if alist[right]==target: return right #其他...
语法:=Left(值所在单元格,截取长度) 14. Right 功能:从右截取字符串 语法:= Right (值所在单元格,截取长度) 15. Mid 功能:从中间截取字符串 语法:= Mid(指定字符串,开始位置,截取长度) (举例:根据身份证号码提取年月) 16. Replace 功能:替换掉单元格的字符串 语法:=Replace(指定字符串,哪个位置开始替换,...
① 首先确定整个查找区间的中间位置 mid = (left + right) /2 。 ② 用待查关键字值与中间位置的关键字值进行比较;若相等,则查找成功;若大于,则在后(右)半个区域继续进行折半查找;若小于,则在前(左)半个区域继续进行折半查找。 ③ 对确定的缩小区域再按折半公式,重复上述步骤。最后,得到结果:要么查找成功...
midpoint=len(array)// 2# 对数组递归地划分为两部分,排序每部分然后合并装进最终结果列表returnmerge(left=merge_sort(array[:midpoint]),right=merge_sort(array[midpoint:])) 看一下合并排序将对数组进行排序的步骤[8, 2, 6, 4, 5]: 合并排序过程 ...
arr, target):(tab)left, right = 0, len(arr) - 1(tab)while left <= right:(tab)(tab)mid = (left + right) // 2(tab)(tab)if arr[mid] == target:(tab)(tab)(tab)return mid(tab)(tab)elif arr[mid] < target:(3tab)left = mid + 1(tab)(tab)else:(3tab)right = mid - 1...
midtop,midleft,midbottom,midright center,centerx,centery size,width,height w,h 直接返回的是矩形区域类型,包含位置,大小 可以用调用对象的x或y方法; 返回fk 的x轴位置和y轴位置 这里分别是矩形区域的顶(top),左(left),底(bottom),右(right). ...
right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) 二、查找算法 查找算法是在一组数据中查找指定元素的算法,常用的查找算法有线性查找、二分查找等。其中,二分查找是一种高效的查找算法,它的时间复杂度为O(logn)。在Python中,可以使用内置函数in来进行查找...
midleft,midright,midleft,midright:一个由两个整数组成的命名元组,表示窗口边界中间的(x, y)坐标 width,height:一个整数,表示窗口的一个大小,以像素为单位 size:窗口的(宽度,高度)的两个整数的命名元组 area:表示窗口面积的单个整数,以像素为单位