python模块介绍-bisect有序列表

目的：不需要每次调用sort的方式维护有序列表。

bisect模块实现了一个算法用于插入元素到有序列表。在一些情况下，这比反复排序列表或构造一个大的列表再排序的效率更高。Bisect是二分法的意思，这里使用二分法来排序，bisect的源代码是二分法排序的样板。这个模块的代码不到100行。

插入

import bisect

import random

# Use aconstant seed to ensure that

# the samepseudo-random numbers

# are usedeach time the loop is run.

random.seed(1)

print&＃39;New Pos Contents&＃39;

print&＃39;--- --- --------&＃39;

# Generaterandom numbers and

# insert theminto a list in sorted

# order.

l = []

for i inrange(1, 15):

r = random.randint(1, 100)

position = bisect.bisect(l, r)

bisect.insort(l, r)

print&＃39;%3d %3d&＃39; % (r, position), l

执行结果：

#./bisect_example.py

New Pos Contents

--- --- --------

14 0[14]

85 1[14, 85]

77 1[14, 77, 85]

26 1[14, 26, 77, 85]

50 2[14, 26, 50, 77, 85]

45 2[14, 26, 45, 50, 77, 85]

66 4[14, 26, 45, 50, 66, 77, 85]

79 6[14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]

10 0[10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]

3 0[3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]

84 9[3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85]

44 4[3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85]

77 9[3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85]

1 0[1, 3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85]

Bisect模块提供的函数有：

bisect.bisect_left(a,x, lo=0, hi=len(a)) :

查找在有序列表a中插入x的index。lo和hi用于指定列表的区间，默认是使用整个列表。如果x已经存在，在其左边插入。返回值为index。

bisect.bisect_right(a,x, lo=0, hi=len(a))

bisect.bisect(a, x,lo=0, hi=len(a))

这2个和bisect_left类似，但如果x已经存在，在其右边插入。

bisect.insort_left(a,x, lo=0, hi=len(a))

在有序列表a中插入x。和a.insert(bisect.bisect_left(a,x, lo, hi), x) 的效果相同。

bisect.insort_right(a,x, lo=0, hi=len(a))

bisect.insort(a, x,lo=0, hi=len(a))

和insort_left类似，但如果x已经存在，在其右边插入。

可以函数可以分2类，bisect*，用于查找index。Insort*用于实际插入。默认重复时从右边插入。实际常用的估计是insort。

标准中有个根据分数计算出评级的实例：

>>> def grade(score,breakpoints=[60, 70, 80, 90], grades=&＃39;FDCBA&＃39;):

... i = bisect(breakpoints, score)

... return grades[i]

...

>>> [grade(score)for score in [33, 99, 77, 70, 89, 90, 100]]

[&＃39;F&＃39;, &＃39;A&＃39;, &＃39;C&＃39;,&＃39;C&＃39;, &＃39;B&＃39;, &＃39;A&＃39;, &＃39;A&＃39;]

Bisect不像sort一样支持关键字参数，建议如下处理：

>>> data =[(&＃39;red&＃39;, 5), (&＃39;blue&＃39;, 1), (&＃39;yellow&＃39;, 8), (&＃39;black&＃39;, 0)]

>>> data.sort(key=lambdar: r[1])

>>> keys =[r[1] for r in data] #precomputed list of keys

>>> data[bisect_left(keys,0)]

(&＃39;black&＃39;, 0)

>>> data[bisect_left(keys,1)]

(&＃39;blue&＃39;, 1)

>>> data[bisect_left(keys,5)]

(&＃39;red&＃39;, 5)

>>> data[bisect_left(keys,8)]

(&＃39;yellow&＃39;, 8)