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

就这么简单:

stuff = [2, 4, 8, 15, 11]

index = stuff.index(max(stuff))

其他回答

假设您有一个列表values =[3,6,1,5],并且需要最小元素的索引,即在本例中index_min = 2。

避免使用其他答案中给出的itemgetter()的解决方案,而是使用

index_min = min(range(len(values)), key=values.__getitem__)

因为它不需要导入操作符,也不需要使用枚举,而且它总是比使用itemgetter()的解决方案更快(下面的基准测试)。

如果您正在处理numpy数组,或者可以负担numpy作为依赖项,也可以考虑使用

import numpy as np
index_min = np.argmin(values)

这将比第一个解决方案更快,即使你将它应用于一个纯Python列表,如果:

它比一些元素大(在我的机器上大约2**4个元素) 您可以将内存从纯列表复制到numpy数组

正如这一基准所指出的:

我已经用python 2.7在我的机器上运行了上面两个解决方案(蓝色:纯python,第一个解决方案)(红色,numpy解决方案)和基于itemgetter()的标准解决方案(黑色,参考解决方案)的基准测试。 python 3.5的相同基准测试表明,这些方法与上面给出的python 2.7情况完全相同

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)

就这么简单:

stuff = [2, 4, 8, 15, 11]

index = stuff.index(max(stuff))

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)

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)