Python中bisect的使用方法

更新时间：2019年12月31日 10:31:20 作者：北洛

这篇文章主要介绍了Python中bisect的使用方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

Python中列表（list）的实现其实是一个数组，当要查找某一个元素的时候时间复杂度是O(n)，使用list.index()方法，但是随着数据量的上升，list.index()的性能也逐步下降，所以我们需要使用bisect模块来进行二分查找，前提我们的列表是一个有序的列表。

递归二分查找和循环二分查找

def binary_search_recursion(lst, val, start, end):
  if start > end:
    return None
  mid = (start + end) // 2
  if lst[mid] < val:
    return binary_search_recursion(lst, val, mid + 1, end)
  if lst[mid] > val:
    return binary_search_recursion(lst, val, start, mid - 1)
  return mid
 
 
def binary_search_loop(lst, val):
  start, end = 0, len(lst) - 1
  while start <= end:
    mid = (start + end) // 2
    if lst[mid] < val:
      start = mid + 1
    elif lst[mid] > val:
      end = mid - 1
    else:
      return mid
  return None

为了比对一下两者的性能，我们使用timeit模块来测试两个方法执行，timeit模块的timeit方法默认会对需要测试的函数执行1000000，然后返回执行的时间。

>>> import random
>>> from random import randint
>>> from random import choice
>>> random.seed(5)
>>> lst = [randint(1, 100) for _ in range(500000)]
>>> lst.sort()
>>> val = choice(lst)
>>> val
6
>>> def test_recursion():
...   return binary_search_recursion(lst, val, 0, len(lst) - 1)
...
>>> def test_loop():
...   return binary_search_loop(lst, val)
...
>>> import timeit
>>> t1 = timeit.timeit("test_recursion()", setup="from __main__ import test_recursion")
>>> t1
3.9838006450511045
>>> t2 = timeit.timeit("test_loop()", setup="from __main__ import test_loop")
>>> t2
2.749765167240339

可以看到，循环二分查找比递归二分查找性能要来的好些。现在，我们先用bisect的二分查找测试一下性能

用bisect来搜索

>>> import bisect
>>> def binary_search_bisect(lst, val):
...   i = bisect.bisect(lst, val)
...   if i != len(lst) and lst[i] == val:
...     return i
...   return None
...
>>> def test_bisect():
...   return binary_search_bisect(lst, val)
...
>>> t3 = timeit.timeit("test_bisect()", setup="from __main__ import test_bisect")
>>> t3
1.3453236258177412

对比之前，我们可以看到用bisect模块的二分查找的性能比循环二分查找快一倍。再来对比一下，如果用Python原生的list.index()的性能

>>> def test_index():
...   return lst.index(val)
...
>>> t4 = timeit.timeit("test_index()", setup="from __main__ import test_index")
>>> t4
518.1656223725007

可以看到，如果用Python原生的list.index()执行1000000，需要500秒，相比之前的二分查找，性能简直慢到恐怖

用bisect.insort插入新元素

排序很耗时，因此在得到一个有序序列之后，我们最好能够保持它的有序。bisect.insort就是为这个而存在的

insort(seq, item)把变量item插入到序列seq中，并能保持seq的升序顺序

import random
from random import randint
import bisect
 
lst = []
SIZE = 10
random.seed(5)
for _ in range(SIZE):
  item = randint(1, SIZE)
  bisect.insort(lst, item)
  print('%2d ->' % item, lst)

输出：

10 -> [10]
5 -> [5, 10]
6 -> [5, 6, 10]
9 -> [5, 6, 9, 10]
1 -> [1, 5, 6, 9, 10]
8 -> [1, 5, 6, 8, 9, 10]
4 -> [1, 4, 5, 6, 8, 9, 10]
1 -> [1, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10]
3 -> [1, 1, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10]
2 -> [1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10]

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

您可能感兴趣的文章:

argparse 模块简介
argparse是一个用来解析命令行参数的 Python 库，它是 Python 标准库的一部分，基于 python 2.7 的stdlib 代码，这篇文章主要介绍了argparse 模块详解,需要的朋友可以参考下
2023-02-02
Tensorflow限制CPU个数实例
今天小编就为大家分享一篇Tensorflow限制CPU个数实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2020-02-02
python如何构建mock接口服务
这篇文章主要介绍了python如何构建mock接口服务，帮助大家更好的理解和使用python，感兴趣的朋友可以了解下
2021-01-01
wxpython 最小化到托盘与欢迎图片的实现方法
这篇文章主要分享一个python实例代码，使用wxpython实现最小化到托盘与欢迎图片,需要的朋友可以参考下
2014-06-06
python语法 range() 序列类型range
这篇文章主要介绍了python语法 range() 序列类型range，range是一种序列类型，range类型用于表示不可变的整数序列，下面小编整理了简单内容，需要的小伙伴可以参考一下
2022-01-01
python des,aes,rsa加解密的实现
这篇文章主要介绍了python des,aes,rsa加解密的实现，帮助大家更好的理解和使用python，感兴趣的朋友可以了解下
2021-01-01
python scipy.spatial.distance 距离计算函数
本文主要介绍了python scipy.spatial.distance 距离计算函数，文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2022-03-03
Django报错TemplateDoesNotExist的问题及解决
这篇文章主要介绍了Django报错TemplateDoesNotExist的问题及解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
2023-08-08
django数据库自动重连的方法实例
这篇文章主要给大家介绍了关于django数据库自动重连的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用django具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧
2019-07-07
python中threading.Semaphore和threading.Lock的具体使用
python中的多线程是一个非常重要的知识点,本文主要介绍了python中threading.Semaphore和threading.Lock的具体使用,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2023-08-08