Python中bisect的用法

yipeiwu_com5年前Python基础

本文实例讲述了Python中bisect的用法,是一个比较常见的实用技巧。分享给大家供大家参考。具体分析如下:

一般来说,Python中的bisect用于操作排序的数组,比如你可以在向一个数组插入数据的同时进行排序。下面的代码演示了如何进行操作:

import bisect
import random
random.seed(1)
print('New pos contents')
print('-----------------')
l=[]
 
for i in range(1,15):
  r=random.randint(1,100)
  position=bisect.bisect(l,r)
  bisect.insort(l,r)
  print '%3d %3d'%(r,position),l

输出结果为:

New pos contents
-----------------
 14  0 [14]
 85  1 [14, 85]
 77  1 [14, 77, 85]
 26  1 [14, 26, 77, 85]
 50  2 [14, 26, 50, 77, 85]
 45  2 [14, 26, 45, 50, 77, 85]
 66  4 [14, 26, 45, 50, 66, 77, 85]
 79  6 [14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
 10  0 [10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
 3  0 [3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
 84  9 [3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85]
 44  4 [3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85]
 77  9 [3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85]
 1  0 [1, 3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85]

可以看到,在插入这些随机数的时候数组同时进行了排序。不过其中有一些重复的元素,比如上面的77,77。你可以对这些重复元素的顺序进行设置,如果希望重复的元素出现在与他相同的元素左边就是用bisect_left,否则就是用bisect_right,相应的使用insort_left和insort_right。比如下面的代码,我们可以看到出现重复的元素索引变化:

import bisect
import random
random.seed(1)
print('New pos contents')
print('-----------------')
l=[]
 
for i in range(1,15):
  r=random.randint(1,100)
  position=bisect.bisect_left(l,r)
  bisect.insort_left(l,r)
  print '%3d %3d'%(r,position),l

输出结果为:

New pos contents
-----------------
 14  0 [14]
 85  1 [14, 85]
 77  1 [14, 77, 85]
 26  1 [14, 26, 77, 85]
 50  2 [14, 26, 50, 77, 85]
 45  2 [14, 26, 45, 50, 77, 85]
 66  4 [14, 26, 45, 50, 66, 77, 85]
 79  6 [14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
 10  0 [10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
 3  0 [3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
 84  9 [3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85]
 44  4 [3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85]
 77  8 [3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85]
 1  0 [1, 3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85]

此函数bisect.bisect(list,key) ,犹如java里的TreeMap的tailMap(fromkey)。

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

相关文章

浅谈numpy库的常用基本操作方法

NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推。在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量。比如说,二维数组相当...

Python使用微信SDK实现的微信支付功能示例

本文实例讲述了Python使用微信SDK实现的微信支付功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 最近一段时间一直在搞微信平台开发,v3.37版本微信支付接口变化贼大,所以就看着php的de...

对Python中列表和数组的赋值,浅拷贝和深拷贝的实例讲解

对Python中列表和数组的赋值,浅拷贝和深拷贝的实例讲解 列表赋值: >>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>&...

Python微信库:itchat的用法详解

Python微信库:itchat的用法详解

在论坛上看到了用Python登录微信并实现自动签到,才了解到一个新的Python库: itchat 库文档说明链接在这:  itchat 我存个档在我网站(主要是我打...

Python中的Numpy矩阵操作

Numpy 通过观察Python的自有数据类型,我们可以发现Python原生并不提供多维数组的操作,那么为了处理矩阵,就需要使用第三方提供的相关的包。 NumPy 是一个非常优秀的提...