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# 8.5. `bisect` — 数组二分查找算法

2.1 新版功能.

源代码： Lib/bisect.py

这个模块对有序列表提供了支持，使得他们可以在插入新数据仍然保持有序。对于长列表，如果其包含元素的比较操作十分昂贵的话，这可以是对更常见方法的改进。这个模块叫做 `bisect` 因为其使用了基本的二分（bisection）算法。源代码也可以作为很棒的算法示例（边界判断也做好啦！）

定义了以下函数：

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

  在 a 中找到 x 合适的插入点以维持有序。参数 lo 和 hi 可以被用于确定需要考虑的子集；默认情况下整个列表都会被使用。如果 x 已经在 a 里存在，那么插入点会在已存在元素之前（也就是左边）。如果 a 是列表（list）的话，返回值是可以被放在 `list.insert()` 的第一个参数的。

  返回的插入点 i 可以将数组 a 分成两部分。左侧是 `all(val < x for val in a[lo:i])` ，右侧是 `all(val >= x for val in a[i:hi])` 。

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

  类似于 `bisect_left()`，但是返回的插入点是 a 中已存在元素 x 的右侧。

  返回的插入点 i 可以将数组 a 分成两部分。左侧是 `all(val <= x for val in a[lo:i])`，右侧是 `all(val > x for val in a[i:hi])` for the right side。

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

  将 x 插入到一个有序序列 a 里，并维持其有序。如果 a 有序的话，这相当于 `a.insert(bisect.bisect_left(a, x, lo, hi), x)`。要注意搜索是 O(log n) 的，插入却是 O(n) 的。

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

  类似于 `insort_left()`，但是把 x 插入到 a 中已存在元素 x 的右侧。

参见

SortedCollection recipe 使用 bisect 构造了一个功能完整的集合类，提供了直接的搜索方法和对用于搜索的 key 方法的支持。所有用于搜索的键都是预先计算的，以避免在搜索时对 key 方法的不必要调用。

## 8.5.1. 搜索有序列表

上面的 `bisect()` 函数对于找到插入点是有用的，但在一般的搜索任务中可能会有点尴尬。下面 5 个函数展示了如何将其转变成有序列表中的标准查找函数

    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

## 8.5.2. 其他示例

函数 `bisect()` 还可以用于数字表查询。这个例子是使用 `bisect()` 从一个给定的考试成绩集合里，通过一个有序数字表，查出其对应的字母等级：90 分及以上是 ‘A’，80 到 89 是 ‘B’，以此类推

    >>> 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']

与 `sorted()` 函数不同，对于 `bisect()` 函数来说，key 或者 reversed 参数并没有什么意义。因为这会导致设计效率低下（连续调用 bisect 函数时，是不会 “记住” 过去查找过的键的）。

正相反，最好去搜索预先计算好的键列表，来查找相关记录的索引。

    >>> 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)