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每日一“酷”之bisect

作用:维护有序列表,而不必在每次想列表增加一个元素时调用sort排序

bisect 模块实现了一个算法用于向列表中插入元素,同时仍保持列表有序。有些情况下,这比反复对一个了表序列更高效,另外也比构建一个大列表之后再显式对齐排序更为高效

1、有序插入

使用insort()按有序顺序像一个列表中插入元素

 1 import bisect 2 import random 3 random.seed(1) 4  5 print New   Pos   Contents 6 print ---   ---   -------- 7 l = [] 8 for i in range(1,15): 9     r = random.randint(1,100)10     position = bisect.bisect(l, r)11     bisect.insort(l, r)12     print %3d   %3d % (r,position),l

执行结果:
  

  输出的第一列显示了心随技术,第二列显示了这个数将插入到列表的那个位置,每一行余下的部分则是当前的有序列表

  对于此例所处理的数据量来说,如果直接构建列表然后完成一次排序,可能速度更快。不过对于长列表而言,使用类似这样的一个插入序列算法可以大大节省时间和内存

  注意:random.seed(1) 的是:伪随机数生成模块。如果不提供 seed,默认使用系统时间。使用相同的 seed,可以获得完全相同的随机数序列,常用于算法改进测试。

2、处理重复

  上面的显示结果包括了一个重复值77。bisect模块提供了两种方法处理重复。新值可以插入到现有值得左边或右边。insort()函数实际上是insort_right()的别名,

  这个函数会在现有值之和插入新值。相应的函数insort_left() 则在现有值之前插入新值

  

import bisectimport randomrandom.seed(1)print New   Pos   Contentsprint ---   ---   --------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

处理结果:

  

  使用bisect_left()和insect_left()处理同样的数据时,结果会得到相同的有序序列,不过重复值插入的位置有所不同

  除了Python实现外,还有一个速度更快的C实现,如果有C版本,导入bisert时,这个实现会自动覆盖纯Python实现

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