常用的查找方法：顺序查找、二分查找法等

根据数据量的大小 可将查找分为内部查找和外部查找
内部查找：数据量较小的文件可以一次性全部加载到内存中进行查找
外部查找：数据量较大的文件无法一次性加载到内存中处理，需要使用辅助存储器来分次处理

注意：我们根据在查找过程中查找的文件是否改动，将查找分为静态查找和动态查找

顺序查找

顺序查找是一种线性查找，最简单的查找方式。逐个遍历，最坏的情况下，时间复杂度为O(n)

示例代码

def orderSearch(num):
    import random
    count = 0
    # data = [0] * 8
    # for i in range(8):
    #     data[i] = random.randint(1, 100)
    data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
    for i in range(len(data)):
        count += 1
        if data[i] == num:
            print("找到{0}了，在数组data的第{1}个位置,查找了{2}次".format(num, i, count))
            break
    else:
        print("找了{0}次，没找到".format(count))


orderSearch(10)

二分查找法

前提是数据已经是有序的状态，将数据分割成两等份，再比较键值与中间值的大小，如果键值小于中间值，确定查找的数据在前半段否则在后半段。时间复杂度为O(logn)

def binSearch(data, val):
    low = 0
    high = len(data) - 1
    while low <= high and val != -1:
        mid = int((low + high) / 2)
        if val < data[mid]:
            high = mid - 1
        elif val > data[mid]:
            low = mid + 1
        else:
            return mid
    return -1


def binary_search(alist, item):
    """
    （递归实现）
    :param alist:
    :param item:
    :return:
    """
    if len(alist) == 0:
        return False
    else:
        midpoint = len(alist) // 2
        if alist[midpoint] == item:
            return True
        else:
            if item < alist[midpoint]:
                return binary_search(alist[:midpoint], item)
            else:
                return binary_search(alist[midpoint + 1:], item)


print(binSearch([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 3))

插值查找法

它是二分查找法的改进版，按照数据位置的分布，利用公式预测数据所在的位置，再利用二分法方式渐渐逼近