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
你好，这是我的python实现没有平分。如果可以改进，请告诉我。
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
其他回答
如果你只是想看看它是否存在，试着把这个列表变成一个词典:
# 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”需要37秒，而“if n in d”需要0.4秒。
这段代码以递归的方式处理整数列表。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。 如果不正确，则设置中间值并测试其是否正确，如果不正确，则再次调用该函数，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):
if(highValue - lowValue) < 2:
return intList[lowValue] == intValue or intList[highValue] == intValue
middleValue = lowValue + ((highValue - lowValue)/2)
if intList[middleValue] == intValue:
return True
if intList[middleValue] > intValue:
return binary_search(intList, intValue, lowValue, middleValue - 1)
return binary_search(intList, intValue, middleValue + 1, highValue)
你好，这是我的python实现没有平分。如果可以改进，请告诉我。
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
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。
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更加python化——例如，list.index()会这样做。当然，你也可以根据自己的需要调整这些例子。)
