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
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。
其他回答
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?
为什么不看看bisect_left/right的代码并调整它以适合您的目的呢?
是这样的:
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
'''
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
我想这样更好更有效。请纠正我:)。谢谢你！
最简单的方法是使用对半分割，然后检查一个位置，看看项目是否在那里:
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)
