Python的bisect模块
Python的列表(list)类型内部是一个线性表,在线性表中查找元素复杂度为O(N),即调用list.index()的复杂的是O(N)。当数据量较大时,应该使用二分查找优化,二分查找范围每次缩小一般,复杂度为log(N),数据量越大速度差距越明显。
bisect模块就是基于二分实现的,二分查找要求列表是有序的,bisect实现了在一个有序列表中插入元素并保持列表为有序状态、或返回插入位置但并不进行实际的插入。
bisect一共有6个函数:['bisect', 'bisect_left', 'bisect_right', 'insort', 'insort_left', 'insort_right'],使用这些函数前要确保操作的列表是有序的。
insort
排序很耗时,因此在得到一个有序序列之后,我们最好能够保持它的有序。insort(seq, item)把变量item插入到序列seq中,并能保持seq的升序顺序
>>> data = [4, 2, 9, 7]
>>> data.sort()
>>> insort(data, 3)
>>> data
[2, 3, 4, 7, 9]
bisect
其目的在于查找该数值将会插入的位置并返回,而不会插入。
>>> bisect(data, 1)
0
>>> data
[2, 3, 4, 7, 9]
bisect_left 和 bisect_right
bisect_left 和 bisect_right 函数,用入处理将会插入重复数值的情况,返回将会插入的位置。
bisect_left(seq, x) x存在时返回x左侧的位置;
bisect_right(seq, x) x存在时返回x右侧的位置;
>>> bisect_left(data, 4)
2
>>> bisect_right(data, 4)
3
>>> data
[2, 3, 4, 7, 9]
insort_left 和 insort_right
insort_left 和 insort_right 会进行实际的插入。
insort_left(seq, x) x存在时插入在左侧插入;
insort_right(seq, x) x存在时在右侧插入;
>>> data
[2, 3, 4, 7, 9]
>>> insort_left(data, 4)
>>> data
[2, 3, 4, 4, 7, 9]
>>> data = [2, 3, 4, 7, 9]
>>> insort_right(data, 4)
>>> data
[2, 3, 4, 4, 7, 9]
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一般用于二分查找, 当然列表应该是有序表 参考于: http://blog.csdn.net/xiaocaiju/article/details/6975714
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