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

这可以使用内置的enumerate()和max()函数以及max()函数的可选键参数和一个简单的lambda表达式来实现:

theList = [1, 5, 10]
maxIndex, maxValue = max(enumerate(theList), key=lambda v: v[1])
# => (2, 10)

在max()的文档中,它说key参数需要一个类似list.sort()函数中的函数。请参见如何排序。

对于min()也是一样的。顺便说一下,它返回第一个最大/最小值。

其他回答

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。

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。

在你得到最大值后,试试这个:

max_val = max(list)
index_max = list.index(max_val)

比一大堆选项简单多了。

if is_min_level:
    return values.index(min(values))
else:
    return values.index(max(values))

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()