# `bisect` --- 配列二分法アルゴリズム

ソースコード: Lib/bisect.py

このモジュールは、挿入の度にリストをソートすることなく、リストをソートされた順序に保つことをサポートします。大量の比較操作を伴うような、アイテムがたくさんあるリストでは、より一般的なアプローチに比べて、パフォーマンスが向上します。動作に基本的な二分法アルゴリズムを使っているので、 `bisect` と呼ばれています。ソースコードはこのアルゴリズムの実例として一番役に立つかもしれません (境界条件はすでに正しいです!)。

次の関数が用意されています:

`bisect.``bisect_left`(a, x, lo=0, hi=len(a))

  ソートされた順序を保ったまま x を a に挿入できる点を探し当てます。リストの中から検索する部分集合を指定するには、パラメータの lo と hi を使います。デフォルトでは、リスト全体が使われます。x がすでに a に含まれている場合、挿入点は既存のどのエントリーよりも前(左)になります。戻り値は、`list.insert()` の第一引数として使うのに適しています。a はすでにソートされているものとします。

  返された挿入点 i は、配列 a を二つに分け、`all(val < x for val in a[lo:i])` が左側に、`all(val >= x for val in a[i:hi])` が右側になるようにします。

`bisect.``bisect_right`(a, x, lo=0, hi=len(a))
`bisect.``bisect`(a, x, lo=0, hi=len(a))

  `bisect_left()` と似ていますが、 a に含まれる x のうち、どのエントリーよりも後ろ(右)にくるような挿入点を返します。

  返された挿入点 i は、配列 a を二つに分け、`all(val <= x for val in a[lo:i])` が左側に、`all(val > x for val in a[i:hi])` が右側になるようにします。

`bisect.``insort_left`(a, x, lo=0, hi=len(a))

  x を a にソート順で挿入します。これは、a がすでにソートされている場合、`a.insert(bisect.bisect_left(a, x, lo, hi), x)` と等価です。なお、O(log n) の探索に対して、遅い O(n) の挿入の段階が律速となります。

`bisect.``insort_right`(a, x, lo=0, hi=len(a))
`bisect.``insort`(a, x, lo=0, hi=len(a))

  `insort_left()` と似ていますが、 a に含まれる x のうち、どのエントリーよりも後ろに x を挿入します。

参考

bisect を利用して、直接の探索ができ、キー関数をサポートする、完全な機能を持つコレクションクラスを組み立てる SortedCollection recipe。キーは、探索中に不必要な呼び出しをさせないために、予め計算しておきます。

## ソート済みリストの探索

上記の `bisect()` 関数群は挿入点を探索するのには便利ですが、普通の探索タスクに使うのはトリッキーだったり不器用だったりします。以下の 5 関数は、これらをどのように標準の探索やソート済みリストに変換するかを説明します:

    def index(a, x):
        'Locate the leftmost value exactly equal to x'
        i = bisect_left(a, x)
        if i != len(a) and a[i] == x:
            return i
        raise ValueError

    def find_lt(a, x):
        'Find rightmost value less than x'
        i = bisect_left(a, x)
        if i:
            return a[i-1]
        raise ValueError

    def find_le(a, x):
        'Find rightmost value less than or equal to x'
        i = bisect_right(a, x)
        if i:
            return a[i-1]
        raise ValueError

    def find_gt(a, x):
        'Find leftmost value greater than x'
        i = bisect_right(a, x)
        if i != len(a):
            return a[i]
        raise ValueError

    def find_ge(a, x):
        'Find leftmost item greater than or equal to x'
        i = bisect_left(a, x)
        if i != len(a):
            return a[i]
        raise ValueError

## その他の使用例

`bisect()` 関数は数値テーブルの探索に役に立ちます。この例では、 `bisect()` を使って、(たとえば)順序のついた数値の区切り点の集合に基づいて、試験の成績の等級を表す文字を調べます。区切り点は 90 以上は 'A'、 80 から 89 は 'B'、などです:

    >>> def grade(score, breakpoints=[60, 70, 80, 90], grades='FDCBA'):
    ...     i = bisect(breakpoints, score)
    ...     return grades[i]
    ...
    >>> [grade(score) for score in [33, 99, 77, 70, 89, 90, 100]]
    ['F', 'A', 'C', 'C', 'B', 'A', 'A']

`sorted()` 関数と違い、 `bisect()` 関数に key や reversed 引数を用意するのは、設計が非効率になるので、非合理的です (連続する bisect 関数の呼び出しは前回の key 参照の結果を "記憶" しません)。

代わりに、事前に計算しておいたキーのリストから検索して、レコードのインデックスを見つけます:

    >>> data = [('red', 5), ('blue', 1), ('yellow', 8), ('black', 0)]
    >>> data.sort(key=lambda r: r[1])
    >>> keys = [r[1] for r in data]         # precomputed list of keys
    >>> data[bisect_left(keys, 0)]
    ('black', 0)
    >>> data[bisect_left(keys, 1)]
    ('blue', 1)
    >>> data[bisect_left(keys, 5)]
    ('red', 5)
    >>> data[bisect_left(keys, 8)]
    ('yellow', 8)