是否有一个库函数,对列表/元组执行二进制搜索,并返回项目的位置,如果找到,如果没有'False' (-1, None等)?

我在bisect模块中找到了bisect_left/right函数,但即使项目不在列表中,它们仍然返回一个位置。这对于它们的预期用途来说是非常好的,但我只是想知道一个项目是否在列表中(不想插入任何东西)。

我想使用bisect_left,然后检查该位置的项是否等于我正在搜索的内容,但这似乎很麻烦(而且我还需要做边界检查,如果数字可以大于我的列表中最大的数字)。如果有更好的方法,我想知道。

为了澄清我需要这个:我知道字典将非常适合这个,但我试图保持尽可能低的内存消耗。我的预期用途是一种双向查找表。我在表中有一个值列表,我需要能够访问基于其索引的值。我还希望能够找到特定值的索引,如果值不在列表中,则为None。

使用字典是最快的方法,但(大约)会增加一倍的内存需求。

我问这个问题时认为我可能忽略了Python库中的一些东西。看来我得自己写代码了,就像Moe建议的那样。


当前回答

'''
Only used if set your position as global
'''
position #set global 

def bst(array,taget): # just pass the array and target
        global position
        low = 0
        high = len(array)
    while low <= high:
        mid = (lo+hi)//2
        if a[mid] == target:
            position = mid
            return -1
        elif a[mid] < target: 
            high = mid+1
        else:
            low = mid-1
    return -1

我想这样更好更有效。请纠正我:)。谢谢你!

其他回答

在维基百科http://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_algorithm上查看例子

def binary_search(a, key, imin=0, imax=None):
    if imax is None:
        # if max amount not set, get the total
        imax = len(a) - 1

    while imin <= imax:
        # calculate the midpoint
        mid = (imin + imax)//2
        midval = a[mid]

        # determine which subarray to search
        if midval < key:
            # change min index to search upper subarray
            imin = mid + 1
        elif midval > key:
            # change max index to search lower subarray
            imax = mid - 1
        else:
            # return index number 
            return mid
    raise ValueError

这是基于一个数学断言,即(low + high)/2的下限总是小于high,其中low是下限,high是上限。


def binsearch(t, key, low = 0, high = len(t) - 1):
    # bisecting the range
    while low < high:
        mid = (low + high)//2
        if t[mid] < key:
            low = mid + 1
        else:
            high = mid
    # at this point 'low' should point at the place
    # where the value of 'key' is possibly stored.
    return low if t[low] == key else -1

这有点跑题了(因为Moe的回答似乎完整地回答了OP的问题),但从头到尾考虑整个过程的复杂性可能是值得的。如果你把东西存储在一个排序的列表中(这是二进制搜索会有帮助的地方),然后只是检查是否存在,你会遇到(最坏情况,除非指定):

排序的列表

O(n log n)来初始创建列表(如果它是未排序的数据。O(n),如果是排序的) O(log n)次查找(这是二分查找部分) O(n)插入/删除(可能是O(1)或O(log n)平均情况,这取决于您的模式)

而使用set()则会导致

O(n)来创造 O(1)查找 O(1)插入/删除

一个排序列表真正让你得到的是“下一个”,“前一个”和“范围”(包括插入或删除范围),它们是O(1)或O(|范围|),给定一个起始索引。如果你不经常使用这些类型的操作,那么存储为集合,排序显示可能是一个更好的整体交易。Set()在python中只会引起很少的额外开销。

def binary_search_length_of_a_list(single_method_list):
    index = 0
    first = 0
    last = 1

    while True:
        mid = ((first + last) // 2)
        if not single_method_list.get(index):
            break
        index = mid + 1
        first = index
        last = index + 1
    return mid

S是一个列表。 Binary (s, 0, len(s) - 1, find)是初始调用。 函数返回查询项的索引。如果没有这样的项,则返回-1。 def二进制(s, p, q,找到): 如果发现= = s ((p + q) / 2): 返回(p + q) / 2 Elif p==q-1或p==q: 如果发现= = s[问]: 回来问 其他: 返回1 find < s[(p+q)/2]: 返回二进制(s p (p + q) / 2,找到) Elif find > s[(p+q)/2]: 返回二进制(s (p + q) / 2 + 1, q,找到)