我正在使用Python的max和min函数对列表进行minimax算法，我需要max()或min()返回值的索引。换句话说，我需要知道哪一步棋产生了最大(第一个玩家的回合)或最小(第二个玩家的回合)值。
for i in range(9):
new_board = current_board.new_board_with_move([i / 3, i % 3], player)
if new_board:
temp = min_max(new_board, depth + 1, not is_min_level)
values.append(temp)
if is_min_level:
return min(values)
else:
return max(values)
我需要能够返回最小值或最大值的实际索引，而不仅仅是值。
当前回答
如果枚举列表中的项目，可以同时找到min/max索引和值，但对列表的原始值执行min/max。像这样:
import operator
min_index, min_value = min(enumerate(values), key=operator.itemgetter(1))
max_index, max_value = max(enumerate(values), key=operator.itemgetter(1))
这样，对于min(或max)，列表将只遍历一次。
其他回答
https://docs.python.org/3/library/functions.html#max
如果有多个最大项，则函数返回遇到的第一个项。这与其他保持排序稳定性的工具是一致的，例如sorted(iterable, key=keyfunc, reverse=True)[0]
要获得比第一次遇到的更多信息，请使用sort方法。
import operator
x = [2, 5, 7, 4, 8, 2, 6, 1, 7, 1, 8, 3, 4, 9, 3, 6, 5, 0, 9, 0]
min = False
max = True
min_val_index = sorted( list(zip(x, range(len(x)))), key = operator.itemgetter(0), reverse = min )
max_val_index = sorted( list(zip(x, range(len(x)))), key = operator.itemgetter(0), reverse = max )
min_val_index[0]
>(0, 17)
max_val_index[0]
>(9, 13)
import ittertools
max_val = max_val_index[0][0]
maxes = [n for n in itertools.takewhile(lambda x: x[0] == max_val, max_val_index)]
只是对刚才所说的稍加补充。 values.index(min(values))似乎返回min的最小索引。下面的语句将获得最大索引:
values.reverse()
(values.index(min(values)) + len(values) - 1) % len(values)
values.reverse()
如果原地反转的副作用不重要，最后一行可以省略。
遍历所有发生的事件
indices = []
i = -1
for _ in range(values.count(min(values))):
i = values[i + 1:].index(min(values)) + i + 1
indices.append(i)
为了简洁起见。在循环之外缓存min(values)和values.count(min)可能是一个更好的主意。
如果你不想导入额外的模块，找到列表中值最小的索引的简单方法:
min_value = min(values)
indexes_with_min_value = [i for i in range(0,len(values)) if values[i] == min_value]
然后选择第一个例子:
choosen = indexes_with_min_value[0]
我认为上面的答案解决了你的问题，但我想我要分享一个方法，给你最小值和最小值出现的所有指标。
minval = min(mylist)
ind = [i for i, v in enumerate(mylist) if v == minval]
它两次通过列表，但仍然相当快。然而，它比找到第一次遇到最小值的指数略慢。如果你只需要其中一个极小值，就用马特·安德森的解，如果你需要所有的，就用这个。
我认为最好的方法是将列表转换为numpy数组并使用这个函数:
a = np.array(list)
idx = np.argmax(a)
