python使用方法-Python中bisect的使用方法

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

>>> 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]

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