今天就跟大家聊聊有关bisect函数怎么在Python中使用,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
Python中列表(list)的实现其实是一个数组,当要查找某一个元素的时候时间复杂度是O(n),使用list.index()方法,但是随着数据量的上升,list.index()的性能也逐步下降,所以我们需要使用bisect模块来进行二分查找,前提我们的列表是一个有序的列表。
递归二分查找和循环二分查找
def binary_search_recursion(lst, val, start, end): if start > end: return None mid = (start + end) // 2 if lst[mid] < val: return binary_search_recursion(lst, val, mid + 1, end) if lst[mid] > val: return binary_search_recursion(lst, val, start, mid - 1) return mid def binary_search_loop(lst, val): start, end = 0, len(lst) - 1 while start <= end: mid = (start + end) // 2 if lst[mid] < val: start = mid + 1 elif lst[mid] > val: end = mid - 1 else: return mid return None
为了比对一下两者的性能,我们使用timeit模块来测试两个方法执行,timeit模块的timeit方法默认会对需要测试的函数执行1000000,然后返回执行的时间。
>>> import random >>> from random import randint >>> from random import choice >>> random.seed(5) >>> lst = [randint(1, 100) for _ in range(500000)] >>> lst.sort() >>> val = choice(lst) >>> val 6 >>> def test_recursion(): ... return binary_search_recursion(lst, val, 0, len(lst) - 1) ... >>> def test_loop(): ... return binary_search_loop(lst, val) ... >>> import timeit >>> t1 = timeit.timeit("test_recursion()", setup="from __main__ import test_recursion") >>> t1 3.9838006450511045 >>> t2 = timeit.timeit("test_loop()", setup="from __main__ import test_loop") >>> t2 2.749765167240339
可以看到,循环二分查找比递归二分查找性能要来的好些。现在,我们先用bisect的二分查找测试一下性能
用bisect来搜索
>>> import bisect >>> def binary_search_bisect(lst, val): ... i = bisect.bisect(lst, val) ... if i != len(lst) and lst[i] == val: ... return i ... return None ... >>> def test_bisect(): ... return binary_search_bisect(lst, val) ... >>> t3 = timeit.timeit("test_bisect()", setup="from __main__ import test_bisect") >>> t3 1.3453236258177412
对比之前,我们可以看到用bisect模块的二分查找的性能比循环二分查找快一倍。再来对比一下,如果用Python原生的list.index()的性能
>>> def test_index(): ... return lst.index(val) ... >>> t4 = timeit.timeit("test_index()", setup="from __main__ import test_index") >>> t4 518.1656223725007
可以看到,如果用Python原生的list.index()执行1000000,需要500秒,相比之前的二分查找,性能简直慢到恐怖
用bisect.insort插入新元素
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。bisect.insort就是为这个而存在的
insort(seq, item)把变量item插入到序列seq中,并能保持seq的升序顺序
import random from random import randint import bisect lst = [] SIZE = 10 random.seed(5) for _ in range(SIZE): item = randint(1, SIZE) bisect.insort(lst, item) print('%2d ->' % item, lst)
输出:
10 -> [10]
5 -> [5, 10]
6 -> [5, 6, 10]
9 -> [5, 6, 9, 10]
1 -> [1, 5, 6, 9, 10]
8 -> [1, 5, 6, 8, 9, 10]
4 -> [1, 4, 5, 6, 8, 9, 10]
1 -> [1, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10]
3 -> [1, 1, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10]
2 -> [1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10]
看完上述内容,你们对bisect函数怎么在Python中使用有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注亿速云行业资讯频道,感谢大家的支持。
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