Algoritmos de arreglos más fundamentales - con Python

1. Introducción: Hola a todos. Bienvenidos a esta clase sobre los algoritmos más fundamentales. Esta clase te dará lecciones prácticas para implementar algunos de los algoritmos más básicos desde cero. Si eres nuevo en la programación o eres un programador experimentado, esta clase te será útil. Esto te dará la oportunidad de volver a lo básico y revisar cómo encajan las tuercas y tornillos de algunos de los algoritmos más fundamentales. Enseño usando un lenguaje muy sencillo, sin jerga. Primero, la lógica se explica en papel, y luego el programa se desarrolla desde cero usando la herramienta PyCharm. Necesitarás una computadora con conexión a internet. Y a Anaconda y PyCharm del software. Por favor tome la longitud del hueso del talón para el proceso de instalación. Debes estar listo para escribir y ejecutar programa dentro del entorno PyCharm. Antes de iniciar este curso. Al final, dominarás estos algoritmos básicos y los nuevos programadores desarrollarán un apetito por más programación. Lo que sigue después de esto es para lecciones sobre algunos de los algoritmos más básicos y contar la implementación desde cero. Escuchar tiene alguna manipulación simple como calentamiento. La lección 3.4 son sobre la búsqueda binaria y el particionamiento de edición, algoritmos muy básicos como ustedes saben. Finalmente, en menos de cinco, tenemos un proyecto de clase sobre la implementación del algoritmo Quicksort desde cero. Eso es todo sobre eso. Esperando verlos a todos ahí. 2. Matriz: Hola a todos. En esta lección, aprenderemos sobre un tipo de datos muy básico que puede almacenar múltiples objetos juntos. Esto se llama matriz. Una matriz es un conjunto de objetos almacenados uno al lado del otro en la memoria de la computadora. En nuestra discusión, tomaremos números enteros como objetos. Tomemos un ejemplo. Es una matriz que contiene los números 289214 menos seis en Python. Y array también se llama la lista. Los elementos se colocan uno al lado del otro en la memoria. La posición de cada elemento de matriz se conoce como índice. El índice comienza en cero. Eso significa que el índice del primer elemento es cero. índice del segundo elemento es uno, índice del tercer elemento es dos, y así sucesivamente. De esta manera, el índice del último elemento es uno menor que la longitud total de la matriz. Entonces en la matriz dada, hay cinco elementos y los índices son 01234. Veamos cómo podemos acceder a cada elemento de una matriz dada e imprimir los números. En Python. La función de impresión se utiliza para la impresión. función de impresión puede imprimir la totalidad sumada en una sola llamada a esta función. Eso significa que la función print conoce la estructura interna de la matriz. Para acceder a cada elemento de la matriz, necesitamos atravesar la matriz usando un bucle for. Este for-loop imprime cada elemento de la matriz. El siguiente bucle for pasa por cada índice de la matriz e imprime el valor en ese índice. Este bucle for pasa por cada índice y los valores correspondientes simultáneamente e imprime ambos. Te sugiero que entres más sobre estas dos funciones, range y enumerate, ya que son muy útiles para escribir un bucle. A continuación, implementaremos un algoritmo para calcular la suma corriente de una matriz de enteros. Entonces, ¿qué es la suma corriente? Suma para elemento de una matriz es la suma de todos los elementos de cero a Pi. Entonces después de sumar, obtenemos el valle superior como la suma corriente de la matriz original. Suma corriente para el primer elemento es el elemento en sí. suma corriente para el segundo elemento es la suma de los dos primeros elementos. Suma corriente para el tercer elemento es la suma de tres elementos y así sucesivamente. Nos gustan los pasos en lenguaje sencillo e intentamos visualizar cómo se ejecuta el algoritmo paso a paso. Intentemos visualizar este algoritmo. Comienza con un puntero p en el segundo elemento de a. Entonces tenemos un puntero p. Hagámoslo señalar al segundo elemento que es a. Entonces aquí p es un puntero, eso significa que contiene el valor del índice del segundo elemento, que es uno. Por lo que actualmente P es igual a uno. Ahora, necesitamos reemplazar el valor en p por la suma de su valor y el valor anterior. Eso significa que reemplazamos ocho por ocho más dos, que es diez. Entonces avanzamos un paso adelante y hacemos lo mismo. Eso significa sustituir 91 por 91 más diez, que es 101. Ahora, avanzamos un paso adelante. Juega el valor para por la suma de 4.101, que es 105. Y seguimos de la misma manera. Así que mueve B un paso adelante y reemplaza el valor actual que es menos seis por menos seis más 105, que es 99. Y hemos llegado al final de la matriz. Entonces el algoritmo se detiene aquí. De esta manera, podemos encontrar la suma corriente de una matriz dada de números. Tenga en cuenta que no hemos creado ninguna nueva LEA para encontrar esta suma corriente, hemos reemplazado cada elemento del array por su correspondiente ejecutando algunos. A continuación, intentaremos revertir eso dado cualquiera, eso significa dado un array, digamos 289214 menos seis, invertiremos el orden de los elementos en esa matriz. Entonces después de revertir, la matriz se convertirá en menos 6492182. Seleccionemos el algoritmo en lenguaje sencillo. Así que primero establecemos dos punteros en el primer y último elementos de la matriz, CPS y PE. Entonces tenemos PA y PE. Entonces necesitamos intercambiar valores de P, S&P, y luego avanzar un paso y PE hacia atrás en un paso. Eso significa que movemos P, S&P el uno hacia el otro en un paso cada uno. Y necesitamos hacer este movimiento de un paso de cada uno e intercambiar los valores correspondientes hasta que se crucen entre sí. Hagamos esto paso a paso y tratemos de ver qué está pasando en realidad. Entonces tenemos P, S&P en los dos extremos extremos. Tenemos que intercambiar sus valores. Eso significa que necesitamos intercambiar las posiciones de dos y menos seis. Entonces traemos hasta aquí, traemos menos seis aquí hasta aquí. Después movemos VS un paso adelante y PE un paso atrás. Y nuevamente intercambian sus valores. Nos movemos cervezas y b0. Ahora están apuntando a la misma ubicación. Por lo que sollozar no tiene efecto. Básicamente. parar aquí o si queremos ir al paso cuatro, una vez el padre puedo hacer esto y desde ahora se han cruzado entre sí. Nos detenemos. De esta manera. Podemos revertir los elementos de la matriz usando dos punteros. Espero que se te ocurra la idea detrás de estos algoritmos. En esta lección, intentamos visualizar los estados de algunos de los algoritmos muy básicos. Aún no hemos escrito ningún código Python. En la siguiente lección, vamos a escribir y ejecutar algún código real en entorno Python. Entonces eso es todo por esta lección. 3. Algoritmo de partición: Hola a todos. En esta lección, aprenderemos sobre el particionamiento. Entonces, ¿qué es el particionamiento de Ellie? Expliquemos con un ejemplo. Tomemos una LEA con los siguientes números. Eso es 387-272-1402 particionar esta matriz, tenemos que elegir primero un número especial llamado pivote, que es uno de los números presentes en la matriz. Digamos, elegimos cuatro como número de pivote. Tenemos que reorganizar los números en la matriz. Para que después de reorganizar todos los números a la izquierda del pivote, o menores o iguales que el valor del pivote. Y todos los números a la derecha del pivote son mayores o iguales que el valor del pivote. Si tomamos por SDP vert, entonces una posible solución podría ser la que se muestra en la pantalla. La solución es 032-14-7078. Tenga en cuenta que los números a la izquierda del pivote por menos de igual a cuatro. Números a la derecha de cuatro, iguales a cuatro. La submatriz izquierda y las patas no están necesariamente ordenadas por sí mismas. También tenga en cuenta que si hubiéramos ordenado toda la matriz, entonces después de particionar, la posición, el pivote obtiene la misma que la posición que obtendría después de ordenar toda la matriz. Extraer para desarrollar un algoritmo para particionar esta dada LA. Pasemos por el algoritmo paso a paso. Primero, necesitamos colocar el pivote en la primera ubicación de esta matriz. Entonces necesitamos tomar dos punteros, P1 y P2, y hacerlos apuntar a los dos primeros elementos respectivamente. Entonces p1 apunta al primer elemento y v2 apunta al segundo elemento. Entonces necesitamos mover P2 paso a paso hasta el final de esta LA. Y mientras movemos esto, en cada paso, necesitamos hacer algo llamado check and swap. Entonces, ¿qué tenemos que hacer de la siguiente manera? En cada posición de P2, necesitamos verificar si el valor en p2 es menor o igual que el pivote. Si no, entonces no hagas nada. Pero si es así, entonces necesitamos incrementar el otro puntero p1 en un paso y luego intercambiar los valores de P1 y P2 se detendrán cuando P2 llegue al final de la matriz. Vamos a llevar a cabo los pasos. Por lo que actualmente P2 se encuentra en la posición dos y su valor es ocho. Entonces P2 no es menor que b trabajado para. Entonces ambos se deben por un solo paso. Por lo que 77 vuelve a ser no menos que igual a cuatro. Entonces movemos P2 por un paso. Ahora, dos es menor que el pivote para. Entonces tenemos que hacer este sub paso aquí. Entonces, lo que tenemos que hacer ahora es mover p1 un paso adelante y luego intercambiar los valores de P1 y P2. Entonces otra vez mueve P2 por un paso. Y nuevamente, vemos que el valor en P2, que está activado, es menor o igual a cuatro. Entonces tenemos que volver a hacer este paso de swap, que es primero morph P1 por un paso. Y luego intercambiar los valores de P1 y P2. Nuevamente mueve P2 por un paso. Y nuevamente, observamos que el valor en P2, que es tres, es menor o igual a cuatro. Entonces volvemos a mover p1 por un paso y luego hacemos el swap. Más 321 paso. Y vemos que cero vuelve a ser menor que igual a cuatro. Entonces nos movemos uno por un paso y luego hacemos el swap. En este punto, P2 está al final de esta matriz. Por lo que el bucle sobre P2 ha terminado. Ahora, como último paso, necesitamos intercambiar la primera ubicación de la matriz, que es el valor pivote con p1. Esto colocará el pivote en su ubicación ordenada correcta. Y ahora vemos que todos los números a la izquierda de pivote o menos que iguales a cuatro. Y todos los números a la derecha del pivote mayores que iguales al valor de pivote para. Esta es una partición válida de la matriz. Espero que esto haya ayudado a visualizar los pasos internos a la hora de aprender el algoritmo. A continuación, revisaremos el código Python para este algoritmo de partición. Aquí hay una función de Python llamada partición, que toma una entrada llamada a, que es Danny, y divide con respecto a un pivote. Y esto supone que el pivote se ubica en la primera posición de esta matriz. Pasemos por este algoritmo línea por línea. Primero inicializar los dos punteros, p1 y p2 a 0.1 respectivamente. Luego establecemos el pivote leyendo la primera ubicación de la matriz que es un cero. Entonces, como mencionamos anteriormente, nos gusta mirar por encima de P2. Entonces P2 se mueve desde su ubicación actual hasta el final de la matriz. El final de la matriz se denota por la longitud de la matriz. Entonces la siguiente declaración if, implementamos la lógica que discutimos anteriormente. Es decir, si a de p2 es menor que igual a pivot, entonces movemos p1 y luego intercambiamos los valores de P1 y P2. Esta línea AFP una coma f p2 es igual a una f B2 coma f de p1 es la expresión Python para intercambiar dos valores. Aquí los valores son a de P1 y P2. Entonces esta es una sintaxis muy intuitiva. Y luego comenzar esta sentencia if, seguimos moviendo P2, bueno, un paso en cada iteración de este bucle while. Y cuando salen del bucle while, es decir, eso significa que cuando P2 llega al final de la matriz, entonces nuevamente el swap es cero y a de P1. Esto es para llevar el pivote desde su ubicación actual, que es el comienzo de la matriz, hasta su ubicación final. Y eso es todo por esta lección. 4. Programa de partición de arreglos: Hola a todos. En esta lección, ejecutaremos el programa Python para la partición de matrices. Aquí tenemos la función de partición que ya hemos visto. También hay una función principal que crea una lista llamada mi lista y llama a la función de partición con mi lista como entrada. Ejecutemos el programa en modo de depuración. Pongamos un punto de interrupción en la función principal y ejecutemos. Entonces estamos en el punto de quiebre. Y primero vamos a crear la lista, mi lista. Por favor, vigile la sección de estas variables y podrá ver los valores de las variables. Y luego ingresa a la función de partición. Primero inicializar p1 y p2, los dos punteros. Y luego establecer el pivote, que suponemos que es el primer elemento de la matriz de entrada. Entonces aquí el pivote es cuatro. Vamos a entrar en el bucle sobre P2. Entonces P2 se mueve desde su ubicación actual hasta el final de la matriz. Primero, si P2 es ocho, que no es menor que igual al periodo cuatro. Así que pasamos la sentencia if y pasamos a la siguiente iteración del bucle. Ahora, si P2 es igual a 77, que no es menor que igual al pivote. Entonces pasamos a la siguiente iteración. Ahora, si P2 es dos, que es menor que igual al pivote cuatro. Entonces entramos en la sentencia if, incrementamos más allá por u1 y hacemos el swap. Pasamos a la siguiente iteración. Ahora AF P2 está encendido. Entonces nuevamente ingresa la declaración if y haz el swap. En la siguiente iteración de P2 es tres, que es menor que igual al pivote cuatro. Entonces nuevamente, ingresamos la declaración if y hacemos el swap. En la siguiente iteración. Si B2 es cero, que es menor que igual a p, ¿para qué? Entonces ingresamos la declaración if y volvemos a hacer el swap. Y ahora P2 ha llegado al final de la matriz. Entonces salimos del bucle while. Y luego hacemos el swap final, el valor pivote, que está en la primera ubicación con b1. Y eso completa el algoritmo. No en la sección de variables. Se puede ver el estado actual de la lista de la mente. Y se ha particionado. Entonces todos los números a la izquierda de cuatro o menos de igual a cuatro, y todos los números a la derecha de cuatro o mayores que iguales a cuatro. Entonces, si tengo que explicar todo el algoritmo en un lenguaje muy sencillo, sería así. Hay dos punteros, p1 y p2. ¿Qué es lo que realmente hacen? B1 mantiene un límite entre las dos particiones. La partición izquierda, que es desde el principio de la matriz hasta p1, es el conjunto de números que son menores que iguales al valor de pivote. Y los números a la derecha de P1 son los números que son mayores que iguales al valor de pivote. Entonces, ¿cómo logran esto p1 y p2? B2 explota cada nuevo número de la matriz. Y si ese número recién explorado es menor que igual al valor de pivote, entonces B1 extiende el límite izquierdo y ese nuevo número se mueve a la partición izquierda. Por intercambio. De esta manera, la partición izquierda siempre contiene valores menores que iguales al pivote. Y la partición derecha contiene valores que son mayores que iguales al valor de pivote. Tenga en cuenta que la partición derecha comienza después de T1 y se extiende hasta P2. Te sugiero que pases por este programa en tu entorno de programación Python. Para que los pasos internos se vuelvan muy claros para ti. Y eso es todo por esta lección. 5. Algoritmo de búsqueda binaria: Hola a todos. En esta lección aprenderemos sobre la búsqueda binaria. Entonces, ¿qué es la búsqueda binaria? ¿Aquí? Se nos da una matriz ordenada de números enteros, y también se nos da otro entero único x, necesitamos encontrar la ubicación de x en esta matriz ordenada a. si x no está presente en a, entonces podemos devolver menos uno. Tomemos un ejemplo. Se nos da la matriz ordenada a, que es, se puede ver que ordenada en orden creciente. Y también se nos da otro número x. Necesitamos encontrar la ubicación de x. Si x está presente en a, de lo contrario necesitamos devolver menos uno. Entonces aquí podemos ver que siete está presente en la LEA. Y la ubicación de siete es el índice cuatro. Eso significa el quinto lugar. Entonces tenemos que devolver cuatro. En este caso. Si el valor de x es, entonces podemos ver que nueve no está presente en la a. por lo que la búsqueda binaria debería devolver menos uno. Intentemos visualizar el algoritmo de búsqueda binaria. Se nos da la matriz ordenada, que se ordena en orden creciente. Y necesitamos buscar un número X dado en a. aquí, el valor de x es siete, así que necesitamos buscar siete. En una primera, tenga en cuenta que podemos recorrer toda la matriz un elemento a la vez y buscar x Esto tomará n pasos, donde n es el número total de elementos en la matriz. Si la matriz es demasiado larga, entonces el tiempo requerido para buscar de esta manera también será muy largo. Entonces esta no es una forma eficiente. Si la matriz no fue ordenada, entonces tendremos que hacerlo de esta manera. Pero ahora mismo la matriz está ordenada. Entonces necesitamos usar esa propiedad para acelerar nuestro algoritmo. Escribamos el algoritmo en un lenguaje sencillo. Primero, necesitamos establecer dos puntos al inicio y al final de la matriz. Digamos el LPS y p. dijimos que P está al inicio y p al final. A continuación, encontramos el punto medio de P S&P que significa que encontramos P S más p todos divididos por dos y redondeados por debajo. Entonces a esto se le llama el punto medio. Tenga en cuenta que esto se deja sesgado hecho. Eso significa que P S seguro es dos y p es tres. Entonces mate es dos más 3/2. Y esta división es una división entera. Entonces el resultado es dos. punto medio de 2.3 es dos, los puntos medios de 23.4 es tres. punto medio de 234.5 es tres. Por eso se le llama hecho sesgado a la izquierda. Calculemos la mitad de la corriente P S&P. P S es cero y P es 70 más siete por dos, que es 3.5. Redondeado. Hola es tres es igual a tres. Así que el medio se coloca en el índice tres. Ahora, estamos buscando x. Entonces comparamos el valor a mí con x. Si x es igual a mate lo que has encontrado la ubicación de x, y devolvemos el valor de la carne. Si no, entonces x está ya sea a la derecha de la carne o a la izquierda de la carne. Si x es mayor que la carne, entonces x está a la derecha de la carne. Y en ese caso, podemos bordear lo que está a la izquierda de carne para que podamos descartar toda la submatriz, el encuentro de desvíos. De esta manera, podemos reducir el espacio de búsqueda muy rápidamente. Así que en cada iteración, la mitad de la matriz total puede ser descartada. Y eso hace que esta búsqueda binaria sea muy rápida. Ahora, x es mayor que tres. Entonces nos movemos PS. Conoce más uno. Eso significa el justo a la derecha de lo anterior realizado. Ahora sabemos que lo que queda a la izquierda de los compañeros puede ser descartado. Hemos reducido a la mitad nuestro espacio de búsqueda. Ahora. Otra vez, calculame. Por lo que actualmente PACs cuatro y p es siete. Entonces la carne de 4.7 es 5.5. Redondeado abajo es cinco. Entonces, vamos a reunirnos a las cinco. Ahora el valor de valor en carne es 88 no es igual a x Y vemos que ahora x es menor que mate. Entonces movemos B para hacer menos uno. Ahora, en la siguiente iteración, nuevamente, calculamos mid. Entonces verás ya que los PA y PE tienen el mismo valor, el valor de la carne también será el mismo. Entonces nuevamente, señalaremos la misma ubicación. Ahora. X es igual a cumplir encontrado x. Y volvimos, hechos. De esta manera. Podemos encontrar la ubicación de x en los datos ordenados. Ahora tomemos otro ejemplo donde x no está presente en la LA, digamos x igual a nueve. Nuevamente, comenzamos con PAS al inicio. Y al final. El medio apunta al punto medio. Comparamos el valor at, que es tres con x, x es nueve. Entonces x debe estar a la derecha de la carne. Entonces movemos VS para cumplir con más uno. Y nuevamente, calculamos, que está aquí. Comparamos el valor x con x. El valor de x es nueve, por lo que nueve es mayor que ocho. Entonces x debe ser la luz de la carne. Por lo que movemos PA a mediados más uno. Ahora calculamos reunirse de nuevo, que es, que será igual que bs. Comparamos x con Nate y encontramos que x es menor que carne ahora. Entonces movemos B a mediados menos uno. Y en esta etapa, fíjense que P S&P se cruzan entre sí. Entonces nos detenemos y regresamos menos uno. Eso significa que X en este caso no está presente en esta matriz ordenada. Veamos el código Python para la función de búsqueda binaria. La función toma dos argumentos. El primero es el array, es un array de enteros ordenados en orden creciente. Y x es otro entero. Necesitamos encontrar la ubicación de x dentro de a. y si x no está presente, entonces volvemos menos uno. Pasemos por la función línea por línea. Primero inicializamos P, S&P, los punteros de inicio y fin. Entonces p es, se inicializa a cero, o el índice de la ubicación más a la izquierda. Y PE es igual a la longitud de un menos uno. Ese es el índice de la ubicación más a la derecha. Entonces iniciamos el bucle while con la condición P S es menor que igual a p. Eso significa que continuamos con el bucle while. Los dos punteros no se cruzan entre sí. Primero, calculamos el mate, que como explicamos antes, es el encuentro sesgado de izquierda. Y luego verificamos si x es igual a a de mediados. Eso significa una estimación de valor. Si a de mid es igual a x, entonces hemos encontrado x y devolvemos la ubicación que se hace. Si no, entonces, dependiendo de si x es mayor que a o x es menor que la mitad hecha, descartamos la mitad de la matriz. Entonces, si x es mayor que a de mid, descartamos la mitad izquierda de la matriz y el valor en sí. Eso significa que nos fijamos a mediados más uno. Si x es menor que m es. Luego descartamos la parte derecha de la matriz y establecemos p a mid menos uno. Y luego otra vez, calculamos mate con estas ubicaciones actualizadas de P S&P. y repetimos de esta manera. Entonces, en cada iteración, descartamos la mitad de la matriz. Entonces, al final, pueden pasar dos cosas. O bien se encuentra X y en ese caso, devolvemos la ubicación correspondiente de X o X no se encuentra. Y P, S&P se cruzan entre sí. Y salimos de este bucle while y volvemos menos uno. En ese caso. Espero que tengas la idea básica cómo funciona este algoritmo de búsqueda binaria. Eso es todo por esta lección. 6. Programa de búsqueda binaria: Hola a todos. En esta lección, aprendes el programa Python para la búsqueda binaria. Aquí está la función de búsqueda binaria, que ya has visto. Además, hemos escrito una función principal que llama a la búsqueda binaria. Entonces pongamos un punto de interrupción en la función principal y ejecutemos. Entonces estamos en el punto de quiebre. Entonces primero, creamos una matriz que ya está ordenada. Como se puede ver. Por favor, vigile la sección de variables donde puede ver los valores actuales de las variables. Definimos x a siete. Y luego llamamos función de búsqueda binaria con a y x como entradas. Queremos encontrar la ubicación de X en a. así que vamos a introducir la función de búsqueda binaria. Primero, P, S&P Los punteros inicio y final inicializaron a 0.7 respectivamente, como verás en la sección de variables. Luego ingresamos al bucle while con la condición P es menor que igual a p. Luego calculamos el valor medio de media es tres. Y luego verificamos si x es igual o menor que, igual o menor o mayor que la carne. Tenga en cuenta que cuando comparamos x con carne, lo que realmente queremos decir es el valor en el punto a de mid, si es igual a cumplirlo y ya lo hemos encontrado, y la función regresa. Pero si no, entonces se restablece. O p es RPE dependiendo si x es mayor o menor que. A ver. Entonces aquí el valor de x es siete como sabemos, y a de mediados es tres. Entonces x no es igual a x es mayor a la mitad. Entonces restablecemos el puntero ps para hacer más uno. Este paso, descarta la mitad de eso. Así que sube a la siguiente iteración. Con los nuevos valores de P S&P El nuevo valor de P, S es cuatro y p es siete. Así que ahora estamos mirando el sub array, comenzando en la ubicación de la falla y hasta esta cierta ubicación, calculamos reunirse de nuevo. El valor de la carne es ahora cinco es igual a ocho. Por lo que actualmente es menos de una de mediados. Entonces viene aquí. Y ahora establecemos p0 a mediados menos uno. Ahora mira las variables sección P, BE y PA tienen el mismo valor, que es cuatro. Entonces el punto a la misma ubicación en la matriz. Calculamos mediados. Mid también es para obviamente. Entonces ahora x es igual a f cumplir. Y volvemos a mediados, que es el valor cuatro. Así que hemos regresado de la función de búsqueda binaria y el resultado es cuatro. Eso significa que X está presente en índice cuatro de la matriz ordenada. Cambiemos X, 7-9. Y luego otra vez paso a través de este programa. Tenemos la misma LEA, que ya está ordenada. Ponemos x a nueve y luego ingresamos la búsqueda binaria. Entonces P, S&P se inicializan. Inicia el bucle. El valor de la carne inicialmente es tres. Entonces x no es igual a x es mayor que m, Es un bs más uno. Y continuar a la siguiente iteración. Y ahora MIT es cinco. Entonces AF made no es igual a x, es menor que x Así que restablecemos ahora ps para ponernos guantes y pasar a la siguiente iteración. Calcular reunirse de nuevo, que es seis. Entonces AF tomó su decisión ahora, que no es igual a x. No, x es menor que a de media. Ciertamente ven aquí y haz un reset p menos uno. Ahora bien, observe que el valor de P, S es seis y el valor de B es cinco. Eso significa que P, S&P se han cruzado entre sí. Aquí, el bucle while se rompe y volvemos menos uno. Entonces verás que el resultado es menos uno. En este caso, el valor de x no se encuentra en la matriz ordenada, por lo que devuelve menos uno. Te sugiero que pases por esta función de búsqueda binaria en tu entorno de desarrollo Python para que te familiarices con los pasos internos. Y llamar a esta función con diferentes matrices ordenadas que tengan diferentes longitudes. Y así familiarizarse con el funcionamiento interno de este algoritmo. Eso es todo por esta lección.