快捷導(dǎo)航

Python?二分查找之bisect庫的使用詳解

更新時間：2023年03月11日 15:45:29 作者：小嗷犬

。二分查找是一種在有序列表中查找某一特定元素的搜索算法，bisect?庫是?Python?標準庫中的一部分，它提供了二分查找的功能，這篇文章主要介紹了Python?二分查找之bisect庫的使用,需要的朋友可以參考下

簡介

bisect 庫是 Python 標準庫中的一部分，它提供了二分查找的功能。二分查找是一種在有序列表中查找某一特定元素的搜索算法。它的時間復(fù)雜度為 O ( log ? n ) O(\log n) O(logn)，比順序查找的時間復(fù)雜度 O ( n ) O(n) O(n) 要有效率。

bisect 庫的使用

bisect 庫提供了 bisect_left、bisect_right、insort_left、insort_right四個函數(shù)，用于在有序列表中查找或插入元素。

bisect_left

bisect_left 函數(shù)用于在有序列表中二分查找某一位置，使得在該位置插入指定元素后仍保持有序，返回該位置，如果元素已經(jīng)存在，則返回它的左邊位置。

函數(shù)原型如下：

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

其中，a 是一個有序列表，x 是要查找的元素，lo 和 hi 是查找范圍的左右邊界，key 是一個函數(shù)，用于從列表中提取比較的鍵值。

示例：

# 導(dǎo)入 bisect 庫
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 函數(shù)用于在有序列表中二分查找某一位置，使得在該位置插入指定元素后仍保持有序，返回該位置，如果元素已經(jīng)存在，則返回它的右邊位置。

函數(shù)原型如下：

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

其中，a 是一個有序列表，x 是要查找的元素，lo 和 hi 是查找范圍的左右邊界，key 是一個函數(shù)，用于從列表中提取比較的鍵值。

示例：

# 導(dǎo)入 bisect 庫
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 還可以簡寫為 bisect ：

# 導(dǎo)入 bisect 庫
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 函數(shù)用于在有序列表中二分查找某一位置，使得在該位置插入指定元素后仍保持有序，然后將元素插入該位置，如果元素已經(jīng)存在，則插入到它的左邊位置。

函數(shù)原型如下：

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

其中，a 是一個有序列表，x 是要插入的元素，lo 和 hi 是查找范圍的左右邊界，key 是一個函數(shù)，用于從列表中提取比較的鍵值。

示例：

# 導(dǎo)入 bisect 庫
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 函數(shù)用于在有序列表中二分查找某一位置，使得在該位置插入指定元素后仍保持有序，然后將元素插入該位置，如果元素已經(jīng)存在，則插入到它的右邊位置。

函數(shù)原型如下：

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

其中，a 是一個有序列表，x 是要插入的元素，lo 和 hi 是查找范圍的左右邊界，key 是一個函數(shù)，用于從列表中提取比較的鍵值。

示例：

# 導(dǎo)入 bisect 庫
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 還可以簡寫為 insort ：

# 導(dǎo)入 bisect 庫
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 函數(shù)的實質(zhì)是調(diào)用 bisect 函數(shù)獲取插入位置，然后調(diào)用 list.insert 函數(shù)將元素插入到該位置。

二分查找基礎(chǔ)實現(xiàn)

在 Python 中，我們可以使用 bisect 庫來實現(xiàn)二分查找，但其只能根據(jù)元素的值和元素之間的比較關(guān)系來查找元素的位置，如果要根據(jù)元素的其他屬性或其他關(guān)系來查找元素的位置，就需要自己實現(xiàn)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

通過修改模板，我們可以根據(jù)更復(fù)雜的關(guān)系來查找元素。

示例：

852. 山脈數(shù)組的峰頂索引
符合下列屬性的數(shù)組 arr 稱為 山脈數(shù)組 ：

arr.length >= 3
存在 i（0 < i < arr.length - 1）使得：
- arr[0] < arr[1] < ... arr[i-1] < arr[i]
- arr[i] > arr[i+1] > ... > arr[arr.length - 1]

給你由整數(shù)組成的山脈數(shù)組 arr ，返回任何滿足 arr[0] < arr[1] < ... arr[i - 1] < arr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1] 的下標 i 。

來源：力扣（LeetCode）
鏈接：https://leetcode.cn/problems/peak-index-in-a-mountain-array

解

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

到此這篇關(guān)于Python 二分查找：bisect庫的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python bisect庫使用內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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