bisect相关知识
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python bisect    Python的bisect模块,用于维护有序列表。bisect模块实现了将元素插入一个有序序列的算法,它利用二分算法实现排序,相比于每次调用sort而言,这样无疑要高效许多。bisect_*系列方法用于求索引,insort_*系列方法用于有序插入 1. 常用方法 I. bisect.bisect_left(a, x, lo=0, hi=len(a)) a是一个有序列表,x是插入其中的元素, lo和hi分别代表列表的切片索引(默认为0和列表长度)     此方法用于寻找一个保证插入元素后列表仍然有序的索
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- 4.1 使用二分法的插入排序 二分法查找是一种非常高效的搜索方法,主要原理是每次搜索可以抛弃一半的值来缩小范围。其时间复杂度是O(log2n),一般用于对普通搜索方法的优化。使用二分法时一定要保证数组是排序的,例如下面的数组:5 8 10 12 17 20 25 26假设想查找 10 的位置,首先给个头尾指针:first 和 end,分别指向 0 和 7 的位置。取中间数 mid = (0 + 7) / 2 = 3 ,而 nums[3] = 12 > 10,可知 10 的位置肯定在 first 和 mid 指针之间。此时我们将 end = mid,然后继续使用前面那样的方式在左边数组中查找,直到最后 first >= end 为止。在 Python 中有一个二分查找模块:bisect,该模块中的方法都是基于二分查找法,可以使用 bisect_right() 方法来辅助我们快速实现插入元素的定位。首先在 Python 的交互式模式下测试下该方法:>>> from bisect import bisect_right>>> x = [2, 3, 4, 7, 9, 12] >>> bisect_right(x, 5) 3>>> bisect_right(x, 1) 0>>> bisect_right(x, 13) 6>>> bisect_right(x, 7) 4可以看到,bisect_right() 方法快速返回了待插入元素在有序列表中的位置。注意:在 bisect.py 模块中,bisect_right() 方法又给了一个别名,就是 bisect:# 源码位置:lib/bisect.py# ...# Create aliasesbisect = bisect_right于是我们给出基于二分法的插入排序算法:from bisect import bisectdef insert_sort2(nums): """ 插入排序: 使用二分法实现元素快速插入 """ if not nums: return False for i in range(1, len(nums)): k = bisect(nums[:i], nums[i]) nums[k], nums[k + 1: i + 1] = nums[i], nums[k:i] return True 可以看到,使用了二分模块之后,插入排序算法的代码变得非常简洁,而且也相比原来的代码高效了不少。大家可以把排序的规模弄到万级别上进行测试和对比,就能够看到代码的区别。
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