我有一个范围和各自值的表格。该表是在运行时生成的，可以很小，也可以很大。范围的大小可以不同。例如：
git pull我想编写一个函数，该函数将返回与给定值的范围相关联的值。它将检查表中适合的位置，然后返回与其关联的函数。所以基本上：
[0 - 5]: a
[5 - 7]: b
[7 - 10]: c
[10 - 20]: d
我能想到的唯一方法是线性搜索表以找到适合输入值的位置。在最坏的情况下，这将花费O（n）时间，其中n是表中的条目数。但是我觉得我可以做得更好，特别是因为我希望使用数百或数千个值来评估此函数，并且我不希望它一直在搜索。
在O（1）时间内是否有一种很好的方法？
我正在使用python 3，但是这个问题可能适用于任何编程语言。但我希望python可能有一些非常不错的语法糖或数据结构，我希望可以使用
此外，此示例使用整数。但是如果我使用实数，解决方案会改变吗？
答案 0 :(得分：2)
这将需要o（n）个空间复杂度。 在生成结果时，将“ a或b或c或d”存储在表的索引范围内（例如0-5或5 -7）
arr=[a,a,a,a,a,a,b,b,c,c,c.....]
//if we print arr[2] we will get a and if we print arr[6] we will get b.
//intially storing will take o(n) once it is stored after that accessing will take o(1)
或者您可以选择二进制搜索，该搜索将花费o（logn）。
答案 1 :(得分：0)
从我所见，最适合此问题的数据结构是“间隔树”
https://en.wikipedia.org/wiki/Interval_tree
不幸的是，对于实数，似乎没有办法执行O（1）搜索，但是O（log n + m）可能就足够了，在这种情况下m可以有效地等于1，因为没有重叠的间隔。与此同时使用高速缓存来多次调用同一时间间隔也是一个好主意。
在pypi中可以找到一个intervaltree包，在这里：
https://pypi.org/project/intervaltree/
对于非实数，使用here之类的数据结构，您可以以存储空间为代价进行O（1）搜索。