Python中的二分查找Bisect库使用实战

pip install bisect

import bisect

# 示例有序列表
sorted_list = [1, 3, 3, 5, 7, 9]

# 查找元素5的插入点
insert_point = bisect.bisect_left(sorted_list, 5)
print(f"元素5的插入点：{insert_point}")

import bisect

# 示例有序列表
sorted_list = [1, 3, 3, 5, 7, 9]

# 插入元素4
bisect.insort_left(sorted_list, 4)
print(f"插入元素4后的列表：{sorted_list}")

import bisect
# 示例复杂对象列表
class Item:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
items = [Item(1), Item(3), Item(5), Item(7)]
# 自定义比较函数
def compare(item, value):
    return item.value - value
# 查找元素4的插入点
insert_point = bisect.bisect_left(items, 4, key=lambda x: compare(x, 4))
print(f"元素4的插入点：{insert_point}")

import bisect
import timeit

# 生成大型有序列表
large_sorted_list = list(range(1, 1000001))

# 测试Bisect库性能
def bisect_search():
    bisect.bisect_left(large_sorted_list, 500000)

bisect_time = timeit.timeit(bisect_search, number=1000)
print(f"Bisect库执行时间：{bisect_time} 秒")

import timeit

# 测试线性搜索性能
def linear_search():
    target = 500000
    for i, num in enumerate(large_sorted_list):
        if num >= target:
            break

linear_time = timeit.timeit(linear_search, number=1000)
print(f"线性搜索执行时间：{linear_time} 秒")

import bisect
import datetime
# 示例日志数据（假设按时间戳排序）
log_timestamps = [
    datetime.datetime(2023, 1, 1, 12, 0, 0),
    datetime.datetime(2023, 1, 1, 12, 15, 0),
    datetime.datetime(2023, 1, 1, 12, 30, 0),
    datetime.datetime(2023, 1, 1, 12, 45, 0),
    # ... 更多日志时间戳 ...
]
# 查找特定时间戳的日志条目
target_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1, 12, 30, 0)
index = bisect.bisect_left(log_timestamps, target_timestamp)
if index != len(log_timestamps) and log_timestamps[index] == target_timestamp:
    print(f"找到时间戳为 {target_timestamp} 的日志条目，索引为 {index}")
else:
    print(f"未找到时间戳为 {target_timestamp} 的日志条目")

# 处理边界情况的示例
index = bisect.bisect_left(sorted_list, target)
if index == 0:
    print("目标值小于整个数据集范围")
elif index == len(sorted_list):
    print("目标值大于整个数据集范围")
else:
    print(f"目标值的插入点：{index}")

try:
    index = bisect.bisect_left(unsorted_list, target)
except ValueError as e:
    print(f"发生错误：{e}")

# 示例：使用 insort_left 插入元素并保持有序性
bisect.insort_left(sorted_list, new_element)

def compare(item, value):
    return item.value - value
index = bisect.bisect_left(items, target, key=lambda x: compare(x, target))