一.无序表查找
def sequential_search(lis, key):
    for i in lis:
        if i == key:
            return lis.index(i)
        else:
            continue
    else:
        return False
if __name__ == '__main__':
    LIST = [1, 5, 8, 123, 22, 54, 7, 99, 300, 222]
    result = sequential_search(LIST,1231)
    print(result)
    
二.有序表查找
1.二分查找(Binary Search)
def binary_search(lis,key):
    low = 0
    high = len(lis) - 1
    time = 0
    while low < high:
        time += 1
        mid = int((low + high)/2)
        if key < lis[mid]:
            high = mid - 1
        elif key > lis[mid]:
            low = mid + 1
        else:
            print("times: %s" % time)
            return mid
    print("times: %s" % time)
    return False

if __name__ == '__main__':
    LIST = [1, 5, 7, 8, 22, 54, 99, 123, 200, 222, 444]
    result = binary_search(LIST,99)
    print(result)
    
2. 插值查找
二分查找法虽然已经很不错了，但还有可以优化的地方。
有的时候，对半过滤还不够狠，要是每次都排除十分之九的数据岂不是更好？选择这个值就是关键问题，插值的意义就是：以更快的速度进行缩减。
插值的核心就是使用公式：
value = (key – list[low])/(list[high] – list[low])
用这个value来代替二分查找中的1/2
def binary_search(lis, key):
    low = 0
    high = len(lis) - 1
    time = 0
    while low < high:
        time += 1
        # 计算mid值是插值算法的核心代码
        mid = low + int((high - low) * (key - lis[low]) / (lis[high] - lis[low]))
        print("mid=%s, low=%s, high=%s" % (mid, low, high))
        if key < lis[mid]:
            high = mid - 1
        elif key > lis[mid]:
            low = mid + 1
        else:
            # 打印查找的次数
            print("times: %s" % time)
            return mid
    print("times: %s" % time)
    return False