是否有一个库函数在列表/元组上执行二进制搜索并返回项目的位置（如果找到）和'False'（-1，无等等），如果没有？
我在bisect module中找到了函数bisect_left / right，但即使项目不在列表中，它们仍会返回一个位置。这对于他们的预期用途来说非常好，但我只是想知道一个项目是否在列表中（不想插入任何内容）。
我想过使用bisect_left，然后检查那个位置的项目是否等于我正在搜索的项目，但这看起来很麻烦（我还需要检查边界是否可以大于我列表中最大的数字）。如果有一种更好的方法我想知道它。
编辑为了澄清我的需要：我知道字典非常适合这个，但我试图尽可能降低内存消耗。我的预期用法是一种双向查找表。我在表中有一个值列表，我需要能够根据它们的索引访问这些值。而且如果值不在列表中，我希望能够找到特定值的索引或者无。
使用字典是最快的方法，但会（大约）加倍内存要求。
我在问这个问题，认为我可能忽略了Python库中的某些东西。正如Moe建议的那样，我似乎必须编写自己的代码。
答案 0 :(得分：225)
from bisect import bisect_left
def binary_search(a, x, lo=0, hi=None): # can't use a to specify default for hi
hi = hi if hi is not None else len(a) # hi defaults to len(a)
pos = bisect_left(a, x, lo, hi) # find insertion position
return (pos if pos != hi and a[pos] == x else -1) # don't walk off the end
答案 1 :(得分：53)
为什么不查看bisect_left / right的代码并根据您的目的进行调整。
像这样：def binary_search(a, x, lo=0, hi=None):
if hi is None:
hi = len(a)
while lo < hi:
mid = (lo+hi)//2
midval = a[mid]
if midval < x:
lo = mid+1
elif midval > x:
hi = mid
else:
return mid
return -1
答案 2 :(得分：37)
这有点偏离主题（因为Moe的回答似乎完全符合OP的问题），但可能值得从头到尾查看整个过程的复杂性。如果您将事物存储在已排序的列表中（这是二进制搜索有帮助的地方），然后只是检查是否存在，则会产生（最坏情况，除非指定）：
排序列表
而使用set()，则会产生
排序列表真正得到的东西是“next”，“previous”和“range”（包括插入或删除范围），给定起始索引为O（1）或O（| range |） 。如果您不经常使用这些类型的操作，那么存储为集合以及排序显示可能会更好。 set()在python中产生的额外开销很少。
答案 3 :(得分：12)
值得一提的是，bisect文档现在提供搜索示例： http://docs.python.org/library/bisect.html#searching-sorted-lists
（提升ValueError而不是返回-1或None更多pythonic - list.index（）就是这样做的。但是当然你可以根据你的需要调整这些例子。）
答案 4 :(得分：11)
最简单的方法是使用bisect并检查一个位置以查看该项目是否在那里：
def binary_search(a,x,lo=0,hi=-1):
i = bisect(a,x,lo,hi)
if i == 0:
return -1
elif a[i-1] == x:
return i-1
else:
return -1
答案 5 :(得分：7)
这是正确的手册：
http://docs.python.org/2/library/bisect.html
8.5.1。搜索已排序列表
上面的bisect（）函数对于查找插入点非常有用，但是对于常见的搜索任务来说可能很棘手或难以使用。以下五个函数显示了如何将它们转换为排序列表的标准查找：
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
所以稍微修改一下你的代码应该是：
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
return -1
答案 6 :(得分：6)
我同意使用bisect模块的@DaveAbrahams's answer是正确的方法。他在答案中没有提到一个重要的细节。
来自docs bisect.bisect_left(a, x, lo=0, hi=len(a))
二分模块不需要提前预先计算搜索数组。您可以使用bisect.bisect_left和0的默认值将端点显示到len(a)而不是{。}}。
对我的使用更为重要，寻找值X使得给定函数的误差最小化。为此，我需要一种让bisect_left算法调用我的计算的方法。这很简单。
只需提供一个将__getitem__定义为a
例如，我们可以使用bisect算法找到任意精度的平方根！
import bisect
class sqrt_array(object):
def __init__(self, digits):
self.precision = float(10**(digits))
def __getitem__(self, key):
return (key/self.precision)**2.0
sa = sqrt_array(4)
# "search" in the range of 0 to 10 with a "precision" of 0.0001
index = bisect.bisect_left(sa, 7, 0, 10*10**4)
print 7**0.5
print index/(10**4.0)
答案 7 :(得分：4)
如果您只想查看它是否存在，请尝试将列表转换为词典：
# Generate a list
l = [n*n for n in range(1000)]
# Convert to dict - doesn't matter what you map values to
d = dict((x, 1) for x in l)
count = 0
for n in range(1000000):
# Compare with "if n in l"
if n in d:
count += 1
在我的机器上，“如果n in l”需要37秒，而“如果n in d”需要0.4秒。
答案 8 :(得分：3)
这是：
def binsearch(t, key, low = 0, high = len(t) - 1):
# bisecting the range
while low < high:
mid = (low + high)//2
if t[mid] < key:
low = mid + 1
else:
high = mid
# at this point 'low' should point at the place
# where the value of 'key' is possibly stored.
return low if t[low] == key else -1
答案 9 :(得分：2)
Dave Abrahams的解决方案很好。虽然我本来会做到极简主义：
def binary_search(L, x):
i = bisect.bisect_left(L, x)
if i == len(L) or L[i] != x:
return -1
return i
答案 10 :(得分：2)
虽然Python中没有明确的二进制搜索算法，但有一个模块 - bisect - 旨在使用二进制搜索查找排序列表中元素的插入点。这可以被“欺骗”到执行二进制搜索。这样做的最大优点是大多数库代码具有相同的优势 - 它性能高，经过良好测试且工作正常（特别是二进制搜索可以是quite difficult to implement successfully - 特别是如果不仔细考虑边缘情况）。 / p>
对于像Strings或ints这样的基本类型，它非常简单 - 您只需要bisect模块和排序列表：
>>> import bisect
>>> names = ['bender', 'fry', 'leela', 'nibbler', 'zoidberg']
>>> bisect.bisect_left(names, 'fry')
1
>>> keyword = 'fry'
>>> x = bisect.bisect_left(names, keyword)
>>> names[x] == keyword
True
>>> keyword = 'arnie'
>>> x = bisect.bisect_left(names, keyword)
>>> names[x] == keyword
False
您也可以使用它来查找重复项：
...
>>> names = ['bender', 'fry', 'fry', 'fry', 'leela', 'nibbler', 'zoidberg']
>>> keyword = 'fry'
>>> leftIndex = bisect.bisect_left(names, keyword)
>>> rightIndex = bisect.bisect_right(names, keyword)
>>> names[leftIndex:rightIndex]
['fry', 'fry', 'fry']
显然，如果需要，你只能返回索引而不是索引处的值。
对于自定义类型或对象，事情有点棘手：您必须确保实现丰富的比较方法以使bisect能够正确比较。
>>> import bisect
>>> class Tag(object): # a simple wrapper around strings
... def __init__(self, tag):
... self.tag = tag
... def __lt__(self, other):
... return self.tag < other.tag
... def __gt__(self, other):
... return self.tag > other.tag
...
>>> tags = [Tag('bender'), Tag('fry'), Tag('leela'), Tag('nibbler'), Tag('zoidbe
rg')]
>>> key = Tag('fry')
>>> leftIndex = bisect.bisect_left(tags, key)
>>> rightIndex = bisect.bisect_right(tags, key)
>>> print([tag.tag for tag in tags[leftIndex:rightIndex]])
['fry']
这应该至少适用于Python 2.7 - ＆gt; 3.3
答案 11 :(得分：1)
查看维基百科http://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_algorithm
上的示例def binary_search(a, key, imin=0, imax=None):
if imax is None:
# if max amount not set, get the total
imax = len(a) - 1
while imin <= imax:
# calculate the midpoint
mid = (imin + imax)//2
midval = a[mid]
# determine which subarray to search
if midval < key:
# change min index to search upper subarray
imin = mid + 1
elif midval > key:
# change max index to search lower subarray
imax = mid - 1
else:
# return index number
return mid
raise ValueError
答案 12 :(得分：1)
此代码以递归方式使用整数列表。寻找最简单的情况，即：列表长度小于2.这意味着答案已经存在并且执行测试以检查正确的答案。 如果不是，则设置中间值并测试为正确，如果不是通过再次调用函数来执行二分，而是将中间值设置为上限或下限，通过将其向左或向右移动
< p>def binary_search(intList, intValue, lowValue, highValue):
if(highValue - lowValue) < 2:
return intList[lowValue] == intValue or intList[highValue] == intValue
middleValue = lowValue + ((highValue - lowValue)/2)
if intList[middleValue] == intValue:
return True
if intList[middleValue] > intValue:
return binary_search(intList, intValue, lowValue, middleValue - 1)
return binary_search(intList, intValue, middleValue + 1, highValue)
答案 13 :(得分：1)
使用dict不会让你的内存使用量增加一倍，除非你存储的对象非常小，因为这些值只是指向实际对象的指针：
>>> a = 'foo'
>>> b = [a]
>>> c = [a]
>>> b[0] is c[0]
True
在该示例中，'foo'仅存储一次。这对你有影响吗？究竟有多少项目我们在谈论呢？
答案 14 :(得分：0)
'''
Only used if set your position as global
'''
position #set global
def bst(array,taget): # just pass the array and target
global position
low = 0
high = len(array)
while low <= high:
mid = (lo+hi)//2
if a[mid] == target:
position = mid
return -1
elif a[mid] < target:
high = mid+1
else:
low = mid-1
return -1
我想这会更好，更有效。请纠正我:)。谢谢
答案 15 :(得分：0)
s是一个列表。 binary(s, 0, len(s) - 1, find)是最初的电话。函数返回查询项的索引。如果没有这样的项目，则返回-1。
def binary(s,p,q,find):
if find==s[(p+q)/2]:
return (p+q)/2
elif p==q-1 or p==q:
if find==s[q]:
return q
else:
return -1
elif find < s[(p+q)/2]:
return binary(s,p,(p+q)/2,find)
elif find > s[(p+q)/2]:
return binary(s,(p+q)/2+1,q,find)
答案 16 :(得分：0)
我需要在python中使用二进制搜索，在Django模型中使用泛型。在Django模型中，一个模型可以拥有另一个模型的外键，我想对检索到的模型对象执行一些搜索。我写了以下函数，你可以使用它。
def binary_search(values, key, lo=0, hi=None, length=None, cmp=None):
"""
This is a binary search function which search for given key in values.
This is very generic since values and key can be of different type.
If they are of different type then caller must specify `cmp` function to
perform a comparison between key and values' item.
:param values: List of items in which key has to be search
:param key: search key
:param lo: start index to begin search
:param hi: end index where search will be performed
:param length: length of values
:param cmp: a comparator function which can be used to compare key and values
:return: -1 if key is not found else index
"""
assert type(values[0]) == type(key) or cmp, "can't be compared"
assert not (hi and length), "`hi`, `length` both can't be specified at the same time"
lo = lo
if not lo:
lo = 0
if hi:
hi = hi
elif length:
hi = length - 1
else:
hi = len(values) - 1
while lo <= hi:
mid = lo + (hi - lo) // 2
if not cmp:
if values[mid] == key:
return mid
if values[mid] < key:
lo = mid + 1
else:
hi = mid - 1
else:
val = cmp(values[mid], key)
# 0 -> a == b
# > 0 -> a > b
# < 0 -> a < b
if val == 0:
return mid
if val < 0:
lo = mid + 1
else:
hi = mid - 1
return -1
答案 17 :(得分：0)
def binary_search_length_of_a_list(single_method_list):
index = 0
first = 0
last = 1
while True:
mid = ((first + last) // 2)
if not single_method_list.get(index):
break
index = mid + 1
first = index
last = index + 1
return mid
答案 18 :(得分：0)
二进制搜索：
set mmonit https://monit:<yourpassword>@mmonit.myserver.com:9900/collector
//要调用上面的函数，请使用：
// List - values inside list
// searchItem - Item to search
// size - Size of list
// upperBound - higher index of list
// lowerBound - lower index of list
def binarySearch(list, searchItem, size, upperBound, lowerBound):
print(list)
print(upperBound)
print(lowerBound)
mid = ((upperBound + lowerBound)) // 2
print(mid)
if int(list[int(mid)]) == value:
return "value exist"
elif int(list[int(mid)]) < value:
return searchItem(list, value, size, upperBound, mid + 1)
elif int(list[int(mid)]) > value:
return searchItem(list, value, size, mid - 1, lowerBound)
答案 19 :(得分：0)
上面有很多好的解决方案，但我还没有看到一个简单的（KISS保持简单（因为我）愚蠢地使用Python内置的/通用bisect函数来进行二分查找。周围有一些代码bisect函数，我想我在下面有一个例子，我已经测试了一个小字符串数组的所有情况。上面的一些解决方案提到/说这个，但希望下面的简单代码可以帮助任何人像我一样迷茫。< / p>
Python bisect用于指示将新值/搜索项插入排序列表的位置。下面的代码使用bisect_left，如果找到列表/数组中的搜索项，将返回命中的索引（注意bisect和bisect_right将在命中或匹配后返回元素的索引作为插入点）如果未找到，bisect_left将返回一个索引到排序列表中的下一个项目，该索引不会= =搜索值。唯一的另一种情况是搜索项将位于列表末尾的位置，其中返回的索引将超出列表/数组的末尾，并且在Python的早期退出下面的代码中使用“和”逻辑句柄。 （第一个条件False Python不检查后续条件）
#Code
from bisect import bisect_left
names=["Adam","Donny","Jalan","Zach","Zayed"]
search=""
lenNames = len(names)
while search !="none":
search =input("Enter name to search for or 'none' to terminate program:")
if search == "none":
break
i = bisect_left(names,search)
print(i) # show index returned by Python bisect_left
if i < (lenNames) and names[i] == search:
print(names[i],"found") #return True - if function
else:
print(search,"not found") #return False – if function
##Exhaustive test cases:
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Zayed
##4
##Zayed found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Zach
##3
##Zach found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Jalan
##2
##Jalan found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Donny
##1
##Donny found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Adam
##0
##Adam found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Abie
##0
##Abie not found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Carla
##1
##Carla not found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Ed
##2
##Ed not found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Roger
##3
##Roger not found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Zap
##4
##Zap not found
##Enter name to search for or 'none' to terminate program:Zyss
##5
##Zyss not found
答案 20 :(得分：0)
你好，这是我的没有二等分的 python 实现。让我知道它是否可以改进。
def bisectLeft(a, t):
lo = 0
hi = len(a) - 1
ans = None
# print("------lower------")
# print(a, t)
while lo <= hi:
mid = (lo + hi) // 2
# print(a[lo:mid], [a[mid]], a[mid:hi])
if a[mid] < t:
lo = mid + 1
elif a[mid] > t:
hi = mid - 1
elif a[mid] == t:
if mid == 0: return 0
if a[mid-1] != t: return mid
hi = mid - 1
return ans
def bisectRight(a, t):
lo = 0
hi = len(a) - 1
ans = None
# print("------upper------")
# print(a, t)
while lo <= hi:
mid = (lo + hi) // 2
# print(a[lo:mid], [a[mid]], a[mid:hi])
if a[mid] == t:
ans = mid
if a[mid] <= t:
lo = mid + 1
else:
hi = mid - 1
return ans