Python3 二分查找 bisect 模块

在计算机科学中，二分搜索（英语：binary search），也称折半搜索（英语：half-interval search）[1]、对数搜索（英语：logarithmic search）[2]，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

Python

import <span class="wp_keywordlink_affiliate"><a href="https://www.168seo.cn/tag/bisect" title="View all posts in bisect" target="_blank">bisect</a></span> l = [1, 3, 3, 6, 8, 12, 15] x = 3 x_insert_point = <span class="wp_keywordlink_affiliate"><a href="https://www.168seo.cn/tag/bisect" title="View all posts in bisect" target="_blank">bisect</a></span>.<span class="wp_keywordlink_affiliate"><a href="https://www.168seo.cn/tag/bisect" title="View all posts in bisect" target="_blank">bisect</a></span>_left(l,3) """在L中查找x，x存在时返回x左侧的位置，x不存在返回应该插入的位置..这是3存在于列表中，返回左侧位置１ """ print(x_insert_point) r_insert_point = bisect.bisect_right(l, x) """在L中查找x，x存在时返回x右侧的位置，x不存在返回应该插入的位置..这是3存在于列表中，返回右侧位置３ """ print(r_insert_point) x_insort_left = bisect.insort_left(l, x) # 将x插入到列表L中，x存在时插入在左侧 print(l) x_insort_rigth = bisect.insort_right(l, x) # 将x插入到列表L中，x存在时插入在右侧 print(l) # /usr/local/bin/<span class="wp_keywordlink_affiliate"><a href="https://www.168seo.cn/tag/python" title="View all posts in python" target="_blank">python</a></span>3 "/Users/songhao/Desktop/Python3 入门和进阶/Python file/d12/c2.py" # 1 # 3 # [1, 3, 3, 3, 6, 8, 12, 15] # [1, 3, 3, 3, 3, 6, 8, 12, 15] <strong>Bisect模块提供的函数有</strong>： (1)查找 ``` bisect.bisect_left(a,x, lo=0, hi=len(a)) : 查找在有序列表a中插入x的index。lo和hi用于指定列表的区间，默认是使用整个列表。 bisect.bisect_right(a,x, lo=0, hi=len(a)) bisect.bisect(a, x,lo=0, hi=len(a)) 这2个和bisect_left类似，但如果x已经存在，在其右边插入。] ``` （2）插入 ``` bisect.insort_left(a,x, lo=0, hi=len(a)) 在有序列表a中插入x。如果x已经存在，在其左边插入。返回值为index。 和a.insert(bisect.bisect_left(a,x, lo, hi), x) 的效果相同。 bisect.insort_right(a,x, lo=0, hi=len(a)) bisect.insort(a, x,lo=0, hi=len(a)) 和insort_left类似，但如果x已经存在，在其右边插入。 ``` 可以函数可以分2类，bisect*，用于查找index。Insort*用于实际插入。默认重复时从右边插入。实际常用的估计是insort。

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import bisect   l = [ 1 , 3 , 3 , 6 , 8 , 12 , 15 ] x = 3   x_insert_point = bisect . bisect_left ( l , 3 ) """在L中查找x，x存在时返回x左侧的位置，x不存在返回应该插入的位置..这是3存在于列表中，返回左侧位置１  """   print ( x_insert_point )   r_insert_point = bisect . bisect_right ( l , x ) """在L中查找x，x存在时返回x右侧的位置，x不存在返回应该插入的位置..这是3存在于列表中，返回右侧位置３ """ print ( r_insert_point )   x_insort_left = bisect . insort_left ( l , x )    # 将x插入到列表L中，x存在时插入在左侧 print ( l )   x_insort_rigth = bisect . insort_right ( l , x )    # 将x插入到列表L中，x存在时插入在右侧 print ( l )     # /usr/local/bin/python3 "/Users/songhao/Desktop/Python3 入门和进阶/Python file/d12/c2.py" # 1 # 3 # [1, 3, 3, 3, 6, 8, 12, 15] # [1, 3, 3, 3, 3, 6, 8, 12, 15]         < strong > Bisect模块提供的函数有 < / strong >： ( 1 )查找 ` ` ` bisect . bisect_left ( a , x , lo = 0 , hi = len ( a ) ) : 查找在有序列表 a中插入 x的 index。 lo和 hi用于指定列表的区间，默认是使用整个列表。 bisect . bisect_right ( a , x , lo = 0 , hi = len ( a ) ) bisect . bisect ( a , x , lo = 0 , hi = len ( a ) ) 这 2个和 bisect _left类似，但如果 x已经存在，在其右边插入。 ] ` ` ` （ 2）插入 ` ` ` bisect . insort_left ( a , x , lo = 0 , hi = len ( a ) ) 在有序列表 a中插入 x。如果 x已经存在，在其左边插入。返回值为 index。 和 a . insert ( bisect . bisect_left ( a , x , lo , hi ) , x ) 的效果相同。 bisect . insort_right ( a , x , lo = 0 , hi = len ( a ) ) bisect . insort ( a , x , lo = 0 , hi = len ( a ) ) 和 insort _left类似，但如果 x已经存在，在其右边插入。 ` ` ` 可以函数可以分 2类， bisect *，用于查找 index。 Insort *用于实际插入。默认重复时从右边插入。实际常用的估计是 insort。

递归方式

Python

def binarySearch(lst, value,low,high): #low,high是lst的查找范围 if high < low: return -1 mid = (low + high)/2 if lst[mid] > value: return binarySearch(lst, value, low, mid-1) elif lst[mid] < value: return binarySearch(lst, value, mid+1, high) else: return mid

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def binarySearch ( lst , value , low , high ) :            #low,high是lst的查找范围      if high < low :          return - 1      mid = ( low + high ) / 2      if lst [ mid ] > value :          return binarySearch ( lst , value , low , mid - 1 )      elif lst [ mid ] < value :          return binarySearch ( lst , value , mid + 1 , high )      else :          return mid

采用循环

Python

def bsearch(l, value): lo, hi = 0, len(l)-1 while lo <= hi: mid = (lo + hi) / 2 if l[mid] < value: lo = mid + 1 elif value < l[mid]: hi = mid - 1 else: return mid return -1

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def bsearch ( l , value ) :      lo , hi = 0 , len ( l ) - 1      while lo <= hi :          mid = ( lo + hi ) / 2          if l [ mid ] < value :              lo = mid + 1          elif value < l [ mid ] :              hi = mid - 1          else :              return mid      return - 1

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