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Python二分查找之bisect库如何使用

发布时间:2023-03-11 17:01:54 来源:亿速云 阅读:92 作者:iii 栏目:开发技术

本篇内容主要讲解“Python二分查找之bisect库如何使用”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python二分查找之bisect库如何使用”吧!

    简介

    bisect 库是 Python 标准库中的一部分,它提供了二分查找的功能。二分查找是一种在有序列表中查找某一特定元素的搜索算法。它的时间复杂度为 O ( log ⁡ n ) O(\log n) O(logn),比顺序查找的时间复杂度 O ( n ) O(n) O(n) 要有效率。

    bisect 库的使用

    bisect 库提供了 bisect_leftbisect_rightinsort_leftinsort_right四个函数,用于在有序列表中查找或插入元素。

    bisect_left

    bisect_left 函数用于在有序列表中二分查找某一位置,使得在该位置插入指定元素后仍保持有序,返回该位置,如果元素已经存在,则返回它的左边位置。

    函数原型如下:

    bisect.bisect_left(a, x, lo=0, hi=len(a), *, key=None)

    其中,a 是一个有序列表,x 是要查找的元素,lohi 是查找范围的左右边界,key 是一个函数,用于从列表中提取比较的键值。

    示例:

    # 导入 bisect 库
    import bisect
    # 有序列表
    a = [1, 2, 3, 3, 5, 6, 6, 6, 8, 10]
    # 查找元素 4 的位置
    print(bisect.bisect_left(a, 4))  # 4
    # 查找元素 6 的位置
    print(bisect.bisect_left(a, 6))  # 5

    bisect_right

    bisect_right 函数用于在有序列表中二分查找某一位置,使得在该位置插入指定元素后仍保持有序,返回该位置,如果元素已经存在,则返回它的右边位置。

    函数原型如下:

    bisect.bisect_right(a, x, lo=0, hi=len(a), *, key=None)

    其中,a 是一个有序列表,x 是要查找的元素,lohi 是查找范围的左右边界,key 是一个函数,用于从列表中提取比较的键值。

    示例:

    # 导入 bisect 库
    import bisect
    # 有序列表
    a = [1, 2, 3, 3, 5, 6, 6, 6, 8, 10]
    # 查找元素 4 的位置
    print(bisect.bisect_right(a, 4))  # 4
    # 查找元素 6 的位置
    print(bisect.bisect_right(a, 6))  # 8

    除此之外,bisect_right 还可以简写为 bisect

    # 导入 bisect 库
    import bisect
    # 有序列表
    a = [1, 2, 3, 3, 5, 6, 6, 6, 8, 10]
    # 查找元素 4 的位置
    print(bisect.bisect(a, 4))  # 4
    # 查找元素 6 的位置
    print(bisect.bisect(a, 6))  # 8

    insort_left

    insort_left 函数用于在有序列表中二分查找某一位置,使得在该位置插入指定元素后仍保持有序,然后将元素插入该位置,如果元素已经存在,则插入到它的左边位置。

    函数原型如下:

    bisect.insort_left(a, x, lo=0, hi=len(a), *, key=None)

    其中,a 是一个有序列表,x 是要插入的元素,lohi 是查找范围的左右边界,key 是一个函数,用于从列表中提取比较的键值。

    示例:

    # 导入 bisect 库
    import bisect
    # 有序列表
    a = [1, 2, 3, 3, 5, 6, 6, 6, 8, 10]
    # 插入元素 4
    bisect.insort_left(a, 4)
    print(a)  # [1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 8, 10]
    # 插入元素 6
    bisect.insort_left(a, 6)
    print(a)  # [1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 6, 8, 10]

    insort_right

    insort_right 函数用于在有序列表中二分查找某一位置,使得在该位置插入指定元素后仍保持有序,然后将元素插入该位置,如果元素已经存在,则插入到它的右边位置。

    函数原型如下:

    bisect.insort_right(a, x, lo=0, hi=len(a), *, key=None)

    其中,a 是一个有序列表,x 是要插入的元素,lohi 是查找范围的左右边界,key 是一个函数,用于从列表中提取比较的键值。

    示例:

    # 导入 bisect 库
    import bisect
    # 有序列表
    a = [1, 2, 3, 3, 5, 6, 6, 6, 8, 10]
    # 插入元素 4
    bisect.insort_right(a, 4)
    print(a)  # [1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 8, 10]
    # 插入元素 6
    bisect.insort_right(a, 6)
    print(a)  # [1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 6, 8, 10]

    除此之外,insort_right 还可以简写为 insort

    # 导入 bisect 库
    import bisect
    # 有序列表
    a = [1, 2, 3, 3, 5, 6, 6, 6, 8, 10]
    # 插入元素 4
    bisect.insort(a, 4)
    print(a)  # [1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 8, 10]
    # 插入元素 6
    bisect.insort(a, 6)
    print(a)  # [1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 6, 8, 10]

    insort 函数的实质是调用 bisect 函数获取插入位置,然后调用 list.insert 函数将元素插入到该位置。

    二分查找基础实现

    在 Python 中,我们可以使用 bisect 库来实现二分查找,但其只能根据元素的值和元素之间的比较关系来查找元素的位置,如果要根据元素的其他属性或其他关系来查找元素的位置,就需要自己实现二分查找了。

    二分查找的基本模板如下:

    def binary_search(nums, target):
        left, right = 0, len(nums) - 1
        while left <= right:
            mid = (left + right) // 2
            if nums[mid] == target:
                return mid
            elif nums[mid] < target:
                left = mid + 1
            else:
                right = mid - 1
        return -1

    通过修改模板,我们可以根据更复杂的关系来查找元素。

    示例:

    852. 山脉数组的峰顶索引
    符合下列属性的数组 arr 称为 山脉数组

    • arr.length >= 3

    • 存在 i0 < i < arr.length - 1)使得:

      • arr[0] < arr[1] < ... arr[i-1] < arr[i]

      • arr[i] > arr[i+1] > ... > arr[arr.length - 1]

    给你由整数组成的山脉数组 arr ,返回任何满足 arr[0] < arr[1] < ... arr[i - 1] < arr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1] 的下标 i

    class Solution:
        def peakIndexInMountainArray(self, arr: List[int]) -> int:
            n = len(arr)
            left, right, ans = 1, n - 2, 0
            while left <= right:
                mid = (left + right) // 2
                if arr[mid] > arr[mid + 1]:
                    ans = mid
                    right = mid - 1
                else:
                    left = mid + 1
            return ans

    到此,相信大家对“Python二分查找之bisect库如何使用”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是亿速云网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!

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