python的算法:二分法查找(2)--bisect模块
Python 有一个 bisect
模块,用于维护有序列表。bisect
模块实现了一个算法用于插入元素到有序列表。在一些情况下,这比反复排序列表或构造一个大的列表再排序的效率更高。Bisect 是二分法的意思,这里使用二分法来排序,它会将一个元素插入到一个有序列表的合适位置,这使得不需要每次调用 sort 的方式维护有序列表。
先看一个最简单的用法:
import bisect l=[1,3,3,6,8,12,15]
x=4 left_insert_point=bisect.bisect_left(l,x)
right_insert_point=bisect.bisect_right(l,x)
print(left_insert_point)
print(right_insert_point)
两个的结果,都是3
import bisect l=[1,3,3,6,8,12,15]
x=3 left_insert_point=bisect.bisect_left(l,x)
right_insert_point=bisect.bisect_right(l,x)
print(left_insert_point)
print(right_insert_point)
结果分别是1,3
bisect的模块不复杂,现在,我们先看bisect_left这个函数:
def bisect_left(a, x, lo=0, hi=None):
"""Return the index where to insert item x in list a, assuming a is sorted.
The return value i is such that all e in a[:i] have e < x, and all e in
a[i:] have e >= x. So if x already appears in the list, a.insert(x) will
insert just before the leftmost x already there.
Optional args lo (default 0) and hi (default len(a)) bound the
slice of a to be searched.
""" if lo < 0:
raise ValueError('lo must be non-negative')
if hi is None:
hi = len(a)
while lo < hi:
mid = (lo+hi)//2
if a[mid] < x: lo = mid+1
else: hi = mid
return lo
这里,假定的,就是,a是一个有序的数组。
假设,我们有这么一个数组:
p=[1,4,3,3,6,8,12,15,0,9,3,28] 这实际上,p不是有序的e。 根据bisect_left的算法,每次都是二分。如果查找4的插入位置,当找到3的时候,就停止找了。所以,返回是4. 再看bisect_right:
def bisect_right(a, x, lo=0, hi=None):
"""Return the index where to insert item x in list a, assuming a is sorted.
The return value i is such that all e in a[:i] have e <= x, and all e in
a[i:] have e > x. So if x already appears in the list, a.insert(x) will
insert just after the rightmost x already there.
Optional args lo (default 0) and hi (default len(a)) bound the
slice of a to be searched.
""" if lo < 0:
raise ValueError('lo must be non-negative')
if hi is None:
hi = len(a)
while lo < hi:
mid = (lo+hi)//2
if x < a[mid]: hi = mid
else: lo = mid+1
return lo
类似的,不多做描述。
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