Python中bisect的用法

本文实例讲述了Python中bisect的用法，是一个比较常见的实用技巧。分享给大家供大家参考。具体分析如下：

一般来说，Python中的bisect用于操作排序的数组，比如你可以在向一个数组插入数据的同时进行排序。下面的代码演示了如何进行操作：

import bisectimport randomrandom.seed(1)print('New pos contents')print('-----------------')l=[] for i in range(1,15):  r=random.randint(1,100)  position=bisect.bisect(l,r)  bisect.insort(l,r)  print '%3d %3d'%(r,position),l

输出结果为：

New pos contents----------------- 14  0 [14] 85  1 [14, 85] 77  1 [14, 77, 85] 26  1 [14, 26, 77, 85] 50  2 [14, 26, 50, 77, 85] 45  2 [14, 26, 45, 50, 77, 85] 66  4 [14, 26, 45, 50, 66, 77, 85] 79  6 [14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85] 10  0 [10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85] 3  0 [3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85] 84  9 [3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85] 44  4 [3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85] 77  9 [3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85] 1  0 [1, 3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85]

可以看到，在插入这些随机数的时候数组同时进行了排序。不过其中有一些重复的元素，比如上面的77,77。你可以对这些重复元素的顺序进行设置，如果希望重复的元素出现在与他相同的元素左边就是用bisect_left，否则就是用bisect_right，相应的使用insort_left和insort_right。比如下面的代码，我们可以看到出现重复的元素索引变化：

import bisectimport randomrandom.seed(1)print('New pos contents')print('-----------------')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

输出结果为：

New pos contents----------------- 14  0 [14] 85  1 [14, 85] 77  1 [14, 77, 85] 26  1 [14, 26, 77, 85] 50  2 [14, 26, 50, 77, 85] 45  2 [14, 26, 45, 50, 77, 85] 66  4 [14, 26, 45, 50, 66, 77, 85] 79  6 [14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85] 10  0 [10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85] 3  0 [3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85] 84  9 [3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85] 44  4 [3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85] 77  8 [3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85] 1  0 [1, 3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85]

此函数bisect.bisect(list,key) ，犹如java里的TreeMap的tailMap(fromkey)。

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。