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
if is_min_level:
return values.index(min(values))
else:
return values.index(max(values))
其他回答
假设你有这样一个列表:
a = [9,8,7]
下面的两个方法是非常紧凑的方法，可以获得具有最小元素及其索引的元组。两者都需要差不多的时间来处理。我更喜欢压缩法，但那是我的口味。
邮政法
element, index = min(list(zip(a, range(len(a)))))
min(list(zip(a, range(len(a)))))
(7, 2)
timeit min(list(zip(a, range(len(a)))))
1.36 µs ± 107 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
列举的方法
index, element = min(list(enumerate(a)), key=lambda x:x[1])
min(list(enumerate(a)), key=lambda x:x[1])
(2, 7)
timeit min(list(enumerate(a)), key=lambda x:x[1])
1.45 µs ± 78.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
只要你知道如何使用lambda和"key"参数，一个简单的解决方案是:
max_index = max( range( len(my_list) ), key = lambda index : my_list[ index ] )
如果你想在一个数字列表中找到max的下标(这似乎是你的情况)，那么我建议你使用numpy:
import numpy as np
ind = np.argmax(mylist)
假设你有一个以下列表my_list =[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，我们知道如果我们执行max(my_list)，它将返回10，而min(my_list)将返回1。现在，我们想要获得最大或最小元素的索引，我们可以执行以下操作。
My_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] Max_value = max(my_list) #返回10 my_list.index(max_value) #返回9 #获取最小值的索引 Min_value = min(my_list) #返回1 min_value = my_list.index(min_value) #返回0
我对此也很感兴趣，并使用perfplot(我的一个爱好项目)比较了一些建议的解决方案。
事实证明
min(range(len(a)), key=a.__getitem__)
是用于小型和大型列表的最快方法。
在以前的版本中，np。阿格明过去常吃蛋糕。)
生成图的代码:
import numpy as np
import operator
import perfplot
def min_enumerate(a):
return min(enumerate(a), key=lambda x: x[1])[0]
def min_enumerate_itemgetter(a):
min_index, min_value = min(enumerate(a), key=operator.itemgetter(1))
return min_index
def getitem(a):
return min(range(len(a)), key=a.__getitem__)
def np_argmin(a):
return np.argmin(a)
b = perfplot.bench(
setup=lambda n: np.random.rand(n).tolist(),
kernels=[
min_enumerate,
min_enumerate_itemgetter,
getitem,
np_argmin,
],
n_range=[2**k for k in range(15)],
)
b.show()
