教程建议 35 分钟学习等级 5/8

PYTHON LESSON 071

最快查找策略

掌握二分查找模板,理解“答案可检验、范围可对半”的二分答案思想。

00 · 学习目标

这一课要解决什么?

先想一想在 100 万个数里找一个数,最多需要猜几次?答案不到 20。
完成任务猜数字冠军 + 分绳子大师
学习顺序定义 → 语法 → 最小实例 → 独立练习

学完后,你应该能够

  • while left <= right 二分模板
  • mid = (left + right) // 2
  • 把“答案”当二分对象的思维转换

01 · 核心概念

二分查找与二分答案

二分查找与二分答案:想一个 1~100 的数,我每次猜中间值:50、25、13……最多 7 次必中。因为每猜一次,可能范围就缩小一半。把这个策略写给计算机,就是二分查找。

考级对应GESP Python 5 级 · 二分查找GESP Python 5 级 · 二分答案
学习边界

复杂度隐藏常数与硬件差异,但仍是比较规模增长的核心工具。

02 · 语法与规则

先记住这 3 条,再开始写程序

01while left <= right 二分模板

先准确读出这条写法的结构与作用。

02mid = (left + right) // 2

换一组最小数据,手工推演一次结果。

03把“答案”当二分对象的思维转换

再用边界值或反例确认它的适用条件。

03 · 完整实例

代码、运行结果和解释放在一起看

binary-search-master.pyPYTHON 3.12
# 第一幕:二分查找——猜数字冠军
def binary_search(nums, target):
    """在有序列表中找 target,返回下标(找不到返回 -1)"""
    left, right = 0, len(nums) - 1
    times = 0
    while left <= right:
        times = times + 1
        mid = (left + right) // 2
        if nums[mid] == target:
            print(f"第 {times} 次:找到 {target},下标 {mid}")
            return mid
        elif nums[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    print("没找到")
    return -1

nums = [3, 8, 15, 21, 34, 42, 55, 67, 78, 90, 99]
binary_search(nums, 42)
binary_search(nums, 3)

print("——————")

# 第二幕:二分答案——分绳子大师
def max_piece(ropes, k):
    """把绳子切成 k 段等长(整数厘米),求每段最长多少"""
    left, right = 1, max(ropes)
    ans = 0
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        count = sum(r // mid for r in ropes)   # 每段 mid 厘米,能切出几段
        if count >= k:      # 够分,试试更长的
            ans = mid
            left = mid + 1
        else:               # 不够分,只能短一点
            right = mid - 1
    return ans

ropes = [8, 12, 20, 15]
print("切成 5 段,每段最长:", max_piece(ropes, 5), "厘米")
print("切成 10 段,每段最长:", max_piece(ropes, 10), "厘米")
运行结果OUTPUT
第 1 次:找到 42,下标 5
第 3 次:找到 3,下标 0
——————
切成 5 段,每段最长: 8 厘米
切成 10 段,每段最长: 5 厘米

二分的灵魂是“每次排除一半”:百万数据也只要 20 次左右。

在新标签运行和修改这个实例已装入本课代码 · 可自定义输入 · 可提交判题

04 · 逐步理解

每一步只解决一个问题

  1. 01

    从猜数字说起

    想一个 1~100 的数,我每次猜中间值:50、25、13……最多 7 次必中。因为每猜一次,可能范围就缩小一半。把这个策略写给计算机,就是二分查找。

  2. 02

    二分查找三件套

    left、right 圈定搜索范围,mid 取正中。命中就返回;目标比中间值大,左边界右移;反之右边界左移。范围空了就说明不存在。

    PYTHON
    mid = (left + right) // 2
    if nums[mid] == target:
        return mid
  3. 03

    模板细节决定成败

    循环条件是 left <= right(等于时还有一个数没查);缩边界要 ±1(mid 已经查过,别再包含它)。这两条写错,程序就会死循环或漏解。

    PYTHON
    left = mid + 1
    right = mid - 1
  4. 04

    大前提:有序

    二分查找能“排除一半”,靠的是数组有序这个承诺。无序数据要么先排序,要么乖乖顺序查找。答题先问自己:题目给的顺序能用吗?

  5. 05

    二分答案:把答案拿来二分

    有些题直接求答案很难,但“检验一个候选答案行不行”很容易。候选答案还有单调性(长了不行就换短的)——那就对答案本身二分!这就是二分答案。

  6. 06

    分绳子实战

    每段 mid 厘米能切 sum(r // mid) 段:段数够 k,说明 mid 可行、还能更长;不够,说明 mid 太长。最长可行长度就在一次次的对半中浮出水面。

    PYTHON
    count = sum(r // mid for r in ropes)
    if count >= k:
        ans = mid
  7. 07

    什么时候想到二分答案

    看到“最大值最小”“最小值最大”“最长能多长”这类最值问题,且检验函数好写,就要警觉:这多半是二分答案的秀场。

05 · 练习与检验

自己写出来,才算真正学会

本课实作步骤
  1. 1运行猜数程序,看查找轨迹
  2. 2换一个目标值,数一数猜了几次
  3. 3运行分绳子程序,验证最长答案
  4. 4把段数 k 调大,观察答案怎么变
打开本课编程实验室编辑、运行、测试、判题都在一个页面完成

06 · 完整知识

继续理解定义、规则和适用边界

第一次学习先完成上面的六个步骤;需要查定义、核对规则、分析误区或理解“为什么”时,再展开对应知识章。

算法方法算法、复杂度与解题验证把题意转成输入、状态、规则与输出,用正确性和复杂度共同评价解法。

正式定义

算法是解决一类问题的有限、明确步骤。正确性说明算法对所有满足前置条件的输入都得到规定结果;时间和空间复杂度描述输入规模增长时资源使用的增长量级。

必须掌握

  • 先明确输入规模 n、数据范围、目标和允许误差,再选择数据结构与算法。
  • O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n²)、O(2ⁿ) 表示增长量级,不是精确运行秒数。
  • 顺序代码复杂度取较大项,嵌套循环常相乘,二分每步把范围缩小一半。
  • 正确性可用循环不变量、数学归纳、交换论证、反证或状态定义来说明。
  • 样例只验证少量输入;必须自己设计边界、极端、重复、有序/逆序和无解数据。
  • 优化前先得到正确基线并测量瓶颈,不为小数据盲目增加复杂实现。

常见误区

  • 只看样例通过就宣称正确
  • 不看数据范围使用 O(n²)
  • 二分区间开闭混用
  • 把 O(n) 当成永远比 O(log n) 慢固定倍数

适用边界

  • 复杂度隐藏常数与硬件差异,但仍是比较规模增长的核心工具。
  • 考场策略、课程完成度和算法能力是不同证据,任何单项都不能保证考级通过。
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Python 基础条件、循环与程序流程准确理解 if、for、while、range、break、continue 和循环嵌套,而不是背代码模板。

正式定义

控制流决定下一条要执行的语句。分支依据布尔条件选择路径;循环在满足规则时重复执行代码块。Python 用冒号和缩进界定代码块。

必须掌握

  • if/elif/else 从上到下判断,只执行第一个为真的分支;else 不写条件。
  • for 依次取得可迭代对象中的元素;range(start, stop, step) 包含 start、不包含 stop,step 不能为 0。
  • while 在每轮开始前检查条件;循环体必须让状态向终止条件推进。
  • break 结束最内层循环,continue 跳过本轮剩余语句,循环的 else 仅在没有被 break 终止时执行。
  • 嵌套循环的总执行次数通常需要把各层次数相乘;内层 break 不会结束外层循环。
  • 边界测试至少覆盖空范围、单个元素、第一项命中、最后一项命中和始终不命中。

常见误区

  • range 的右端点多算或少算一次
  • while 忘记更新状态造成死循环
  • 把两个互斥条件写成两个独立 if
  • 误以为 break 会跳出所有嵌套循环

适用边界

  • 流程图是算法的表示方法,不是 Python 语法。
  • 递归也能表达重复,但有调用开销和递归深度限制,不能无条件代替循环。
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程序组织类、对象、属性与方法理解对象模型和封装边界,用类表达有状态的实体,而不是把所有程序都强行改成类。

正式定义

类描述一类对象的数据与行为;实例是类创建的具体对象。实例方法的第一个参数通常命名为 self,用来访问当前实例;__init__ 在实例创建后负责初始化状态。

必须掌握

  • 实例属性通常在 __init__ 中通过 self.name = value 建立。
  • 实例方法通过 object.method() 调用;Python 会自动把实例绑定给 self。
  • 类属性由实例共享,实例属性属于单个对象;同名实例属性会遮蔽类属性。
  • __repr__ 面向开发与调试,__str__ 面向用户显示;特殊方法应遵守其协议。
  • 继承表达“是一种”关系,组合表达“拥有一个”关系;能用组合清晰表达时不要滥用继承。
  • 对象相等默认仍是身份比较;需要按内容相等时要定义相应协议。

常见误区

  • 在方法中漏写 self
  • 把每个实例独有的可变数据写成类属性
  • 只为包装几个无状态函数而建类
  • 继承层次过深导致行为难以追踪

适用边界

  • 课程使用普通类解释对象模型;dataclass、property、抽象基类和元类是后续工程工具。
  • 算法题常用函数和基本容器更直接,不要求为了“面向对象”而增加结构。
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工程能力异常、文件、测试与调试读懂报错、缩小问题、设计测试,并安全地打开、读取和关闭文本文件。

正式定义

异常是在运行期间表示错误或特殊情况的对象。调试是用可复现输入和证据定位实际行为与预期行为差异的过程;文件对象连接程序与持久化字节数据。

必须掌握

  • 先读 traceback 最后一行的异常类型与消息,再从最靠近自己代码的栈帧向上追踪。
  • try 只包可能失败的最小代码;except 捕获具体异常;else 处理成功路径;finally 做必需清理。
  • raise 主动报告不满足的前置条件;assert 用于开发期内部假设,不用于校验不可信用户输入。
  • with open(...) as file 会在退出代码块时可靠关闭文件。文本模式必须明确编码,本站统一推荐 encoding='utf-8'。
  • 测试至少包含正常值、边界值、空数据、极端值和反例;每个测试只应有明确目的。
  • 定位错误时一次只改一个假设,保留能稳定复现问题的最小输入。

常见误区

  • 使用 except: 吞掉所有错误
  • 只测题目样例就认为程序正确
  • 文本文件不写 encoding
  • 修复报错表象却不验证根因

适用边界

  • 在线判题的学生代码由独立 Worker 执行;文件系统、网络和资源权限必须受平台限制。
  • 二进制文件、JSON/CSV 和数据库各有专门格式与错误处理方式,不能按普通文本随意拆分。
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完成检查

确认自己会解释、会编写、会验证