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bisect 二分查找

时间:2018-01-11 23:59:34      阅读:153      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:bubuko   src   复数   fast   需要   图片   res   情况   基本   

 先说明的是,使用这个模块的函数前先确保操作的列表是已排序的。

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       先看看 insort  函数:

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       其插入的结果是不会影响原有的排序。

       再看看 bisect  函数:

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       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。

       接着看 bisect_left 和 bisect_right 函数,该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

 

Python 著名的数据处理库 numpy 也有一个用于二分查找的函数 numpy.searchsorted, 用法与 bisect 基本相同,只不过如果要右边插入时,需要设置参数 side=‘right‘,例如:

 searchsorted 不适合用于搜索普通的数组,但是它用来搜索 numpy.ndarray 是相当快的:

In [30]: data_ndarray = np.arange(0, 1000000)
 
In [31]: %timeit np.searchsorted(data_ndarray, 99999)
The slowest run took 16.04 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000000 loops, best of 3: 996 ns per loop
 
In [32]: %timeit np.searchsorted(data_ndarray, 8888)
The slowest run took 18.22 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000000 loops, best of 3: 994 ns per loop
 
In [33]: %timeit np.searchsorted(data_ndarray, 777777)
The slowest run took 31.32 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000000 loops, best of 3: 990 ns per loop

numpy.searchsorted 可以同时搜索多个值:

>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], 3)
2
>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], 3, side=‘right‘)
3
>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], [-10, 10, 2, 3])
array([0, 5, 1, 2])

 

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       其对应的插入函数是 insort_left  和 insort_right :

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       可见,单纯看其结果的话,两个函数的操作结果是一样的,其实插入的位置不同而已。

bisect 二分查找

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原文地址:https://www.cnblogs.com/Erick-L/p/8270770.html

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