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本系列文章通过 1000（一篇文章表示 1 个实例） 个实例 ，为读者提供较为详细的练习题目，以便读者举一反三，深度学习。本系列的文章涉及到 Python 知识点包括：Python 语言基础、运算符和表达式、语句和程序结构、列表和元组、字典和集合、字符串、正则表达式、函数、面向对象编程、模块和包、异常处理和程序调试、文件和目录操作、数据库编程、界面编程、网络编程、WEB 编程、进程和线程、网络爬虫、游戏编程等知识点，由易到难，由浅入深，一步步打下坚实的编程基础。
本系列文章涉及的算法包括搜索、回溯、递归、排序、迭代、贪心、分治和动态规划等，涉及的数据结构包括字符串、列表、指针、区间、队列、矩阵、堆栈、链表、哈希表、线段树、二叉树、二叉搜索树和图结构等。
本系列文章是笔者为适应当前教育改革的创新要求，更好地践行语言类课程，满足实践教学与创新能力培养的需要，阅读大量书籍、各大互联网公司的面试算法、LintCode、LeetCode、九章算法和结合笔者近几年项目经验编写的系列文章，精选了 1000 个趣味性、实用性强的应用实例，从不同难度、不同算法、不同类型和不同数据结构等方面，将实际算法进行总结，希望为 Python 编程人员抛砖引玉。由于笔者经验与水平有限，博文中疏漏及不妥之处在所难免，衷心地希望各位读者在评论区多提宝贵意见及具体的修改建议，以便笔者进一步修改和完善。
一、分块查找算法
分块查找是二分法查找和顺序查找的改进方法，分块查找要求索引表是有序的，对块内结点没有排序要求，块内结点可以是有序的也可以是无序的。
分块查找就是把一个大的线性表分解成若干块，每块中的节点可以任意存放，但块与块之间必须排序。与此同时，还要建立一个索引表，把每块中的最大值作为索引表的索引值，此索引表需要按块的顺序存放到一个辅助数组中。查找时，首先在索引表中进行查找，确定要找的结点所在的块。由于索引表是排序的，因此，对索引表的查找可以采用顺序查找或二分查找；然后，在相应的块中采用顺序查找，即可找到对应的结点。
例如，有这样一列数据：23、43、56、78、97、100、120、135、147、150。如下图所示：
想要查找的数据是 150，使用分块查找法步骤如下：
步骤1：将上图所示的数据进行分块，按照每块长度为 4 进行分块，分块情况如下图所示：
说明：每块的长度是任意指定的，博主在这里用的长度为4，读者可以根据自己的需要指定每块长度。
步骤2：选取各块中的最大关键字构成一个索引表，即选取上图所示的各块的最大值，第一块最大的值是 78，第二块最大的值是 135，第三块最大值是 155，形成的索引表如下图所示：
步骤3：用顺序查找或者二分查找判断想要查找数据 150 在上图所示的索引表中的哪块内容中，这里博主用的是二分查找法，即先取中间值 135 与 150 比较，如下图所示：
步骤4：结果是中间位置的数据 135 比目标数据 150 小，因此目标数据在 135 的下一块内。将数据定位在第 3 块内，此时将第 3 块内的数据取出，进行顺序比较，如下图所示：
步骤5：通过顺序查找第 3 块的内容，终于在第 9 个位置找到目标数，此时分块查找结束。
总结：至此，分块查找算法已经讲解完毕。通过和二分查找法和顺序查找法对比来看，分块查找的速度虽然不如二分查找算法，但比顺序查找算法快得多。当数据很多且块数很大时，对索引表可以采用二分查找，这样能够进一步提高查找的速度。
二、实例：实现分块查找算法
具体代码如下：
def search(data, key): # 用二分查找 想要查找的数据在哪块内
length = len(data) # 数据列表长度
first = 0 # 第一位数位置
last = length - 1 # 最后一个数据位置
print(f"长度:{length} 分块的数据是:{data}") # 输出分块情况
while first <= last:
mid = (last + first) // 2 # 取中间位置
if data[mid] > key: # 中间数据大于想要查的数据
last = mid - 1 # 将last的位置移到中间位置的前一位
elif data[mid] < key: # 中间数据小于想要查的数据
first = mid + 1 # 将first的位置移到中间位置的后一位
else:
return mid # 返回中间位置
return False
# 分块查找
def block(data, count, key): # 分块查找数据，data是列表，count是每块的长度，key是想要查找的数据
length = len(data) # 表示数据列表的长度
block_length = length // count # 一共分的几块
if count * block_length != length: # 每块长度乘以分块总数不等于数据总长度
block_length += 1 # 块数加1
print("一共分", block_length, "块") # 块的多少
print("分块情况如下：")
for block_i in range(block_length): # 遍历每块数据
block_data = [] # 每块数据初始化
for i in range(count): # 遍历每块数据的位置
if block_i * count + i >= length: # 每块长度要与数据长度比较，一旦大于数据长度
break # 就退出循环
block_data.append(data[block_i * count + i]) # 每块长度要累加上一块的长度
result = search(block_data, key) # 调用二分查找的值
if result != False: # 查找的结果不为False
return block_i * count + result # 就返回块中的索引位置
return False
data = [23, 43, 56, 78, 97, 100, 120, 135, 147, 150, 155] # 数据列表
result = block(data, 4, 150) # 第二个参数是块的长度，最后一个参数是要查找的元素
print("查找的值得索引位置是:", result) # 输出结果
运行结果如下图所示：
从上面的运行结果看到，当查找 150 时，查找结果完全符合上述描述的步骤。
感谢您阅读本篇博文，希望本文能成为您编程路上的领航者。祝您阅读愉快！
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