Python中bisect的使用方法

Python  /  管理员 发布于 7年前   209

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)>>> val6>>> 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")>>> t13.9838006450511045>>> t2 = timeit.timeit("test_loop()", setup="from __main__ import test_loop")>>> t22.749765167240339

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")>>> t31.3453236258177412

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")>>> t4518.1656223725007

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 randomfrom random import randintimport bisect lst = []SIZE = 10random.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。