是否有一个库函数，对列表/元组执行二进制搜索，并返回项目的位置，如果找到，如果没有'False' (-1, None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。这对于它们的预期用途来说是非常好的，但我只是想知道一个项目是否在列表中(不想插入任何东西)。
我想使用bisect_left，然后检查该位置的项是否等于我正在搜索的内容，但这似乎很麻烦(而且我还需要做边界检查，如果数字可以大于我的列表中最大的数字)。如果有更好的方法，我想知道。
为了澄清我需要这个:我知道字典将非常适合这个，但我试图保持尽可能低的内存消耗。我的预期用途是一种双向查找表。我在表中有一个值列表，我需要能够访问基于其索引的值。我还希望能够找到特定值的索引，如果值不在列表中，则为None。
使用字典是最快的方法，但(大约)会增加一倍的内存需求。
我问这个问题时认为我可能忽略了Python库中的一些东西。看来我得自己写代码了，就像Moe建议的那样。
当前回答
在维基百科http://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_algorithm上查看例子
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
其他回答
这有点跑题了(因为Moe的回答似乎完整地回答了OP的问题)，但从头到尾考虑整个过程的复杂性可能是值得的。如果你把东西存储在一个排序的列表中(这是二进制搜索会有帮助的地方)，然后只是检查是否存在，你会遇到(最坏情况，除非指定):
排序的列表
O(n log n)来初始创建列表(如果它是未排序的数据。O(n)，如果是排序的) O(log n)次查找(这是二分查找部分) O(n)插入/删除(可能是O(1)或O(log n)平均情况，这取决于您的模式)
而使用set()则会导致
O(n)来创造 O(1)查找 O(1)插入/删除
一个排序列表真正让你得到的是“下一个”，“前一个”和“范围”(包括插入或删除范围)，它们是O(1)或O(|范围|)，给定一个起始索引。如果你不经常使用这些类型的操作，那么存储为集合，排序显示可能是一个更好的整体交易。Set()在python中只会引起很少的额外开销。
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
在维基百科http://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_algorithm上查看例子
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
我同意@DaveAbrahams使用等分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。
从文档中平分。Bisect_left (a, x, lo=0, hi=len(a))
平分模块不需要预先计算搜索数组。你可以把端点表示为等分线。Bisect_left，而不是使用默认值0和len(a)。
对我的使用更重要的是，寻找一个值X，使给定函数的误差最小化。要做到这一点，我需要一种方法让bisect_left的算法调用我的计算。这真的很简单。
只需要提供一个对象，将__getitem__定义为
例如，我们可以使用平分算法以任意精度找到一个平方根!
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)
使用dict不会使内存使用量翻倍，除非你存储的对象非常小，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
在这个例子中，'foo'只存储了一次。这对你有影响吗?我们到底要谈多少项呢?
