是否有一个库函数对列表/元组执行二进制搜索，如果找到则返回项目的位置，如果没有则返回“假”（-1、无等）？
我在bisect 模块中找到了 bisect_left/right 函数，但即使项目不在列表中，它们仍然返回一个位置。这对于他们的预期用途来说非常好，但我只想知道一个项目是否在列表中（不想插入任何东西）。
我想过使用bisect_left然后检查该位置的项目是否等于我正在搜索的项目，但这似乎很麻烦（而且我还需要检查该数字是否可以大于我列表中的最大数字）。如果有更好的方法我想知道。
编辑澄清我需要这个：我知道字典非常适合这个，但我试图保持内存消耗尽可能低。我的预期用途是一种双向查找表。我在表中有一个值列表，我需要能够根据它们的索引访问这些值。如果该值不在列表中，我还希望能够找到特定值的索引或 None 。
为此使用字典将是最快的方法，但会（大约）使内存需求增加一倍。
我在问这个问题时认为我可能忽略了 Python 库中的某些内容。正如 Moe 建议的那样，我似乎必须编写自己的代码。
bisect_left查找p可以在给定排序范围内插入元素的第一个位置，同时保持排序顺序。这将是xifx存在于范围内的位置。如果p是过去的位置，x没有找到。否则，我们可以测试看看是否x存在，看看是否x找到。
from bisect import bisect_left
def binary_search(a, x, lo=0, hi=None):
if hi is None: hi = len(a)
pos = bisect_left(a, x, lo, hi) # find insertion position
return pos if pos != hi and a[pos] == x else -1 # don't walk off the end
为什么不查看 bisect_left/right 的代码并对其进行调整以适合您的目的。
像这样：
def binary_search(a, x, lo=0, hi=None):
if hi is None:
hi = len(a)
while lo < hi:
mid = (lo+hi)//2
midval = a[mid]
if midval < x:
lo = mid+1
elif midval > x:
hi = mid
else:
return mid
return -1
这有点离题（因为 Moe 对 OP 的问题的回答似乎很完整），但可能值得从头到尾查看整个过程的复杂性。如果您将事物存储在排序列表中（这是二进制搜索会有所帮助的地方），然后只是检查是否存在，那么您正在招致（最坏的情况，除非指定）：
排序列表
而使用 a set()，您会招致
排序列表真正为您提供的是“下一个”、“上一个”和“范围”（包括插入或删除范围），它们是 O(1) 或 O(|range|)，给定一个起始索引。如果您不经常使用这些类型的操作，那么存储为集合和排序以显示可能会更好。 set()在 python 中产生很少的额外开销。
值得一提的是，bisect 文档现在提供了搜索示例： http ://docs.python.org/library/bisect.html#searching-sorted-lists
（引发 ValueError 而不是返回 -1 或 None 更符合 Python 风格——例如 list.index() 会这样做。当然，您可以根据需要调整示例。）
最简单的是使用bisect并检查一个位置以查看该项目是否存在：
def binary_search(a,x,lo=0,hi=-1):
i = bisect(a,x,lo,hi)
if i == 0:
return -1
elif a[i-1] == x:
return i-1
else:
return -1
这是正确的手册：
http://docs.python.org/2/library/bisect.html
8.5.1。搜索排序列表
上面的 bisect() 函数对于查找插入点很有用，但对于常见的搜索任务来说可能很棘手或尴尬。以下五个函数显示了如何将它们转换为排序列表的标准查找：
def index(a, x):
'Locate the leftmost value exactly equal to x'
i = bisect_left(a, x)
if i != len(a) and a[i] == x:
return i
raise ValueError
因此，稍作修改，您的代码应该是：
def index(a, x):
'Locate the leftmost value exactly equal to x'
i = bisect_left(a, x)
if i != len(a) and a[i] == x:
return i
return -1
这个是：
def binsearch(t, key, low = 0, high = len(t) - 1):
# bisecting the range
while low < high:
mid = (low + high)//2
if t[mid] < key:
low = mid + 1
else:
high = mid
# at this point 'low' should point at the place
# where the value of 'key' is possibly stored.
return low if t[low] == key else -1
我同意@DaveAbrahams使用 bisect 模块的答案是正确的方法。他在回答中没有提到一个重要的细节。
从文档 bisect.bisect_left(a, x, lo=0, hi=len(a))
对分模块不需要提前预先计算搜索数组。您可以使用 and 的默认值将端点呈现给而bisect.bisect_left不是它。0len(a)
对我来说更重要的是，寻找一个值 X 以使给定函数的误差最小化。为此，我需要一种方法来让 bisect_left 的算法调用我的计算。这真的很简单。
只需提供一个定义__getitem__为的对象a
例如，我们可以使用 bisect 算法找到任意精度的平方根！
import bisect
class sqrt_array(object):
def __init__(self, digits):
self.precision = float(10**(digits))
def __getitem__(self, key):
return (key/self.precision)**2.0
sa = sqrt_array(4)
# "search" in the range of 0 to 10 with a "precision" of 0.0001
index = bisect.bisect_left(sa, 7, 0, 10*10**4)
print 7**0.5
print index/(10**4.0)
如果您只想查看它是否存在，请尝试将列表转换为字典：
# Generate a list
l = [n*n for n in range(1000)]
# Convert to dict - doesn't matter what you map values to
d = dict((x, 1) for x in l)
count = 0
for n in range(1000000):
# Compare with "if n in l"
if n in d:
count += 1
在我的机器上，“if n in l”耗时 37 秒，而“if n in d”耗时 0.4 秒。
Dave Abrahams 的解决方案很好。虽然我会做它简约：
def binary_search(L, x):
i = bisect.bisect_left(L, x)
if i == len(L) or L[i] != x:
return -1
return i
虽然 Python 中没有明确的二进制搜索算法，但有一个模块 -bisect旨在使用二进制搜索在排序列表中查找元素的插入点。这可以被“欺骗”执行二进制搜索。这样做的最大优势与大多数库代码所具有的优势相同——它性能卓越、经过良好测试并且可以正常工作（特别是二进制搜索可能很难成功实现——尤其是在没有仔细考虑边缘情况的情况下）。
对于像 Strings 或 ints 这样的基本类型，这很容易——你只需要bisect模块和一个排序列表：
>>> import bisect
>>> names = ['bender', 'fry', 'leela', 'nibbler', 'zoidberg']
>>> bisect.bisect_left(names, 'fry')
1
>>> keyword = 'fry'
>>> x = bisect.bisect_left(names, keyword)
>>> names[x] == keyword
True
>>> keyword = 'arnie'
>>> x = bisect.bisect_left(names, keyword)
>>> names[x] == keyword
False
您还可以使用它来查找重复项：
...
>>> names = ['bender', 'fry', 'fry', 'fry', 'leela', 'nibbler', 'zoidberg']
>>> keyword = 'fry'
>>> leftIndex = bisect.bisect_left(names, keyword)
>>> rightIndex = bisect.bisect_right(names, keyword)
>>> names[leftIndex:rightIndex]
['fry', 'fry', 'fry']
显然，如果需要，您可以只返回索引而不是该索引处的值。
对于自定义类型或对象，事情有点棘手：您必须确保实现丰富的比较方法才能正确比较 bisect。
>>> import bisect
>>> class Tag(object): # a simple wrapper around strings
... def __init__(self, tag):
... self.tag = tag
... def __lt__(self, other):
... return self.tag < other.tag
... def __gt__(self, other):
... return self.tag > other.tag
...
>>> tags = [Tag('bender'), Tag('fry'), Tag('leela'), Tag('nibbler'), Tag('zoidbe
rg')]
>>> key = Tag('fry')
>>> leftIndex = bisect.bisect_left(tags, key)
>>> rightIndex = bisect.bisect_right(tags, key)
>>> print([tag.tag for tag in tags[leftIndex:rightIndex]])
['fry']
这应该至少适用于 Python 2.7 -> 3.3
除非您存储的对象非常小，否则使用 dict 不会使您的内存使用量翻倍，因为这些值只是指向实际对象的指针：
>>> a = 'foo'
>>> b = [a]
>>> c = [a]
>>> b[0] is c[0]
True
在该示例中，“foo”仅存储一次。这对你有影响吗？我们到底在谈论多少项目？
此代码以递归方式处理整数列表。寻找最简单的情况，即：列表长度小于 2。这意味着答案已经存在，并执行测试以检查正确答案。如果不是，则设置一个中间值并测试是否正确，如果不是，则通过再次调用该函数执行二等分，但将中间值设置为上限或下限，将其向左或向右移动
def binary_search（intList，intValue，lowValue，highValue）：
如果（高值 - 低值）< 2：
返回 intList[lowValue] == intValue 或 intList[highValue] == intValue
中值 = 低值 + ((高值 - 低值)/2)
如果 intList[middleValue] == intValue:
返回真
如果 intList[middleValue] > intValue：
return binary_search(intList, intValue, lowValue, middleValue - 1)
return binary_search(intList, intValue, middleValue + 1, highValue)
查看 Wikipedia 上的示例http://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_algorithm
def binary_search(a, key, imin=0, imax=None):
if imax is None:
# if max amount not set, get the total
imax = len(a) - 1
while imin <= imax:
# calculate the midpoint
mid = (imin + imax)//2
midval = a[mid]
# determine which subarray to search
if midval < key:
# change min index to search upper subarray
imin = mid + 1
elif midval > key:
# change max index to search lower subarray
imax = mid - 1
else:
# return index number
return mid
raise ValueError
'''
Only used if set your position as global
'''
position #set global
def bst(array,taget): # just pass the array and target
global position
low = 0
high = len(array)
while low <= high:
mid = (lo+hi)//2
if a[mid] == target:
position = mid
return -1
elif a[mid] < target:
high = mid+1
else:
low = mid-1
return -1
我想这更好，更有效。请纠正我:)。谢谢
s是一个列表。 binary(s, 0, len(s) - 1, find)是最初的电话。函数返回查询项的索引。如果没有这样的项目，它会返回-1。
def binary(s,p,q,find):
if find==s[(p+q)/2]:
return (p+q)/2
elif p==q-1 or p==q:
if find==s[q]:
return q
else:
return -1
elif find < s[(p+q)/2]:
return binary(s,p,(p+q)/2,find)
elif find > s[(p+q)/2]:
return binary(s,(p+q)/2+1,q,find)
我需要 python 中的二进制搜索和 Django 模型的泛型。在 Django 模型中，一个模型可以有另一个模型的外键，我想对检索到的模型对象执行一些搜索。我写了以下功能，您可以使用它。
def binary_search(values, key, lo=0, hi=None, length=None, cmp=None):
"""
This is a binary search function which search for given key in values.
This is very generic since values and key can be of different type.
If they are of different type then caller must specify `cmp` function to
perform a comparison between key and values' item.
:param values: List of items in which key has to be search
:param key: search key
:param lo: start index to begin search
:param hi: end index where search will be performed
:param length: length of values
:param cmp: a comparator function which can be used to compare key and values
:return: -1 if key is not found else index
"""
assert type(values[0]) == type(key) or cmp, "can't be compared"
assert not (hi and length), "`hi`, `length` both can't be specified at the same time"
lo = lo
if not lo:
lo = 0
if hi:
hi = hi
elif length:
hi = length - 1
else:
hi = len(values) - 1
while lo <= hi:
mid = lo + (hi - lo) // 2
if not cmp:
if values[mid] == key:
return mid
if values[mid] < key:
lo = mid + 1
else:
hi = mid - 1
else:
val = cmp(values[mid], key)
# 0 -> a == b
# > 0 -> a > b
# < 0 -> a < b
if val == 0:
return mid
if val < 0:
lo = mid + 1
else:
hi = mid - 1
return -1
def binary_search_length_of_a_list(single_method_list):
index = 0
first = 0
last = 1
while True:
mid = ((first + last) // 2)
if not single_method_list.get(index):
break
index = mid + 1
first = index
last = index + 1
return mid
二进制搜索：
// List - values inside list
// searchItem - Item to search
// size - Size of list
// upperBound - higher index of list
// lowerBound - lower index of list
def binarySearch(list, searchItem, size, upperBound, lowerBound):
print(list)
print(upperBound)
print(lowerBound)
mid = ((upperBound + lowerBound)) // 2
print(mid)
if int(list[int(mid)]) == value:
return "value exist"
elif int(list[int(mid)]) < value:
return searchItem(list, value, size, upperBound, mid + 1)
elif int(list[int(mid)]) > value:
return searchItem(list, value, size, mid - 1, lowerBound)
// 要调用上述函数，请使用：
list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
searchItem = 1
print(searchItem(list[0], item, len(list[0]) -1, len(list[0]) - 1, 0))
上面有很多好的解决方案，但我没有看到一个简单的（KISS 保持简单（因为我）愚蠢地使用 Python 内置/通用 bisect 函数进行二进制搜索。在 bisect 函数周围有一些代码，我想我在下面有一个例子，我已经测试了一个小的字符串数组的所有案例。上面的一些解决方案暗示/说这个，但希望下面的简单代码能帮助任何像我一样困惑的人。
Python bisect 用于指示将新值/搜索项插入排序列表的位置。下面的代码使用 bisect_left 如果找到列表/数组中的搜索项，将返回命中的索引（注意 bisect 和 bisect_right 将返回命中或匹配后元素的索引作为插入点）如果没有找到, bisect_left 将返回排序列表中下一项的索引，该索引不会 == 搜索值。唯一的另一种情况是搜索项将位于列表的末尾，返回的索引将超出列表/数组的末尾，并且在 Python 的早期退出下面的代码中使用“and”逻辑句柄。（第一个条件 False Python 不检查后续条件）
#Code
from bisect import bisect_left
names=["Adam","Donny","Jalan","Zach","Zayed"]
search=""
lenNames = len(names)
while search !="none":
search =input("Enter name to search for or 'none' to terminate program:")
if search == "none":
break
i = bisect_left(names,search)
print(i) # show index returned by Python bisect_left
if i < (lenNames) and names[i] == search:
print(names[i],"found") #return True - if function
else:
print(search,"not found") #return False – if function
##Exhaustive test cases:
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Zayed
##4
##Zayed found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Zach
##3
##Zach found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Jalan
##2
##Jalan found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Donny
##1
##Donny found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Adam
##0
##Adam found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Abie
##0
##Abie not found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Carla
##1
##Carla not found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Ed
##2
##Ed not found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Roger
##3
##Roger not found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Zap
##4
##Zap not found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Zyss
##5
##Zyss not found
你好，这是我没有二分法的python实现。让我知道是否可以改进。
def bisectLeft(a, t):
lo = 0
hi = len(a) - 1
ans = None
# print("------lower------")
# print(a, t)
while lo <= hi:
mid = (lo + hi) // 2
# print(a[lo:mid], [a[mid]], a[mid:hi])
if a[mid] < t:
lo = mid + 1
elif a[mid] > t:
hi = mid - 1
elif a[mid] == t:
if mid == 0: return 0
if a[mid-1] != t: return mid
hi = mid - 1
return ans
def bisectRight(a, t):
lo = 0
hi = len(a) - 1
ans = None
# print("------upper------")
# print(a, t)
while lo <= hi:
mid = (lo + hi) // 2
# print(a[lo:mid], [a[mid]], a[mid:hi])
if a[mid] == t:
ans = mid
if a[mid] <= t:
lo = mid + 1
else:
hi = mid - 1
return ans