bisect — 数组二分算法 — Python 文档
bisect — 数组二分算法
该模块支持按排序顺序维护列表,而不必在每次插入后对列表进行排序。 对于具有昂贵比较操作的长项目列表,这可能是对更常见方法的改进。 该模块称为 bisect,因为它使用基本的二分算法来完成其工作。 源代码作为算法的工作示例可能是最有用的(边界条件已经正确!)。
提供以下功能:
- bisect.bisect_left(a, x, lo=0, hi=len(a))
在 a 中找到 x 的插入点以保持排序顺序。 参数 lo 和 hi 可用于指定应考虑的列表子集; 默认使用整个列表。 如果 x 已存在于 a 中,则插入点将位于任何现有条目之前(左侧)。 假设 a 已经排序,返回值适合用作
list.insert()
的第一个参数。返回的插入点 i 将数组 a 分成两半,以便左侧为
all(val < x for val in a[lo:i])
,右侧为all(val >= x for val in a[i:hi])
。
- bisect.bisect_right(a, x, lo=0, hi=len(a))
bisect.bisect(a, x, lo=0, hi=len(a)) 类似于 bisect_left(),但返回一个插入点,该插入点位于 a 中 x 的任何现有条目之后(右侧)。
返回的插入点 i 将数组 a 分成两半,以便左侧为
all(val <= x for val in a[lo:i])
,右侧为all(val > x for val in a[i:hi])
。
- bisect.insort_left(a, x, lo=0, hi=len(a))
- 按排序顺序将 x 插入 a。 这相当于
a.insert(bisect.bisect_left(a, x, lo, hi), x)
假设 a 已经排序。 请记住,O(log n) 搜索主要由缓慢的 O(n) 插入步骤决定。
- bisect.insort_right(a, x, lo=0, hi=len(a))
bisect.insort(a, x, lo=0, hi=len(a))
- 类似于 insort_left(),但在 x 的任何现有条目之后插入 x 到 a。
也可以看看
SortedCollection recipe 使用 bisect 构建一个功能齐全的集合类,具有直接的搜索方法和对键功能的支持。 这些键是预先计算好的,以便在搜索过程中保存对键功能的不必要调用。
搜索排序列表
上面的 bisect() 函数对于查找插入点很有用,但用于常见的搜索任务可能会很棘手或笨拙。 以下五个函数显示了如何将它们转换为排序列表的标准查找:
def index(a, x):
'Locate the leftmost value exactly equal to x'
i = bisect_left(a, x)
if i != len(a) and a[i] == x:
return i
raise ValueError
def find_lt(a, x):
'Find rightmost value less than x'
i = bisect_left(a, x)
if i:
return a[i-1]
raise ValueError
def find_le(a, x):
'Find rightmost value less than or equal to x'
i = bisect_right(a, x)
if i:
return a[i-1]
raise ValueError
def find_gt(a, x):
'Find leftmost value greater than x'
i = bisect_right(a, x)
if i != len(a):
return a[i]
raise ValueError
def find_ge(a, x):
'Find leftmost item greater than or equal to x'
i = bisect_left(a, x)
if i != len(a):
return a[i]
raise ValueError
其他例子
bisect() 函数可用于数值表查找。 此示例使用 bisect() 根据一组有序的数字断点查找考试分数的字母等级(例如):90 及以上是“A”,80 到 89 是“B” ', 等等:
>>> def grade(score, breakpoints=[60, 70, 80, 90], grades='FDCBA'):
... i = bisect(breakpoints, score)
... return grades[i]
...
>>> [grade(score) for score in [33, 99, 77, 70, 89, 90, 100]]
['F', 'A', 'C', 'C', 'B', 'A', 'A']
与 sorted() 函数不同,bisect() 函数具有 key 或 reversed 参数是没有意义的,因为会导致设计效率低下(连续调用 bisect 函数不会“记住”之前的所有键查找)。
相反,最好搜索预先计算的键列表以找到相关记录的索引:
>>> data = [('red', 5), ('blue', 1), ('yellow', 8), ('black', 0)]
>>> data.sort(key=lambda r: r[1])
>>> keys = [r[1] for r in data] # precomputed list of keys
>>> data[bisect_left(keys, 0)]
('black', 0)
>>> data[bisect_left(keys, 1)]
('blue', 1)
>>> data[bisect_left(keys, 5)]
('red', 5)
>>> data[bisect_left(keys, 8)]
('yellow', 8)