用bisect来管理已排序的序列

bisect 模块包含两个主要函数，bisect 和 insort，两个函数都利用二分查找算法来在有序序列中查找或插入元素。

2.8.1 用bisect来搜索

bisect(haystack, needle) 在 haystack（干草垛）里搜索needle（针）的位置，该位置满足的条件是，把 needle 插入这个位置后，haystack 还能保持升序。也就是在说这个函数返回的位置前面的值，都小于或等于 needle 的值。其中 haystack 必须是一个有序的序列。你可以先用 bisect(haystack, needle) 查找位置 index，再用 haystack.insert(index, needle) 来插入新值。但你也可用insort 来一步到位，并且后者的速度更快一些。

示例 2-17 利用几个精心挑选的 needle，向我们展示了 bisect 返回的不同位置值。这段代码的输出结果显示在图 2-4 中。

示例 2-17 在有序序列中用 bisect 查找某个元素的插入位置

import bisect

import sys

HAYSTACK = [1, 4, 5, 6, 8, 12, 15, 20, 21, 23, 23, 26, 29, 30]

NEEDLES = [0, 1, 2, 5, 8, 10, 22, 23, 29, 30, 31]

ROW_FMT = '{0:2d} @ {1:2d}    {2}{0:<2d}'

def demo(bisect_fn):

    for needle in reversed(NEEDLES):

        position = bisect_fn(HAYSTACK, needle)

        offset = position * '  |'

        print(ROW_FMT.format(needle, position, offset))

if __name__ == '__main__':

    if sys.argv[-1] == 'left':

        bisect_fn = bisect.bisect_left

    else:

        bisect_fn = bisect.bisect

    print('DEMO:', bisect_fn.__name__)

    print('haystack ->', ' '.join('%2d' % n for n in HAYSTACK))

    demo(bisect_fn)

bisect 的表现可以从两个方面来调教:

首先可以用它的两个可选参数——lo 和 hi——来缩小搜寻的范围。lo的默认值是 0，hi 的默认值是序列的长度，即 len() 作用于该序列的返回值。

其次，bisect 函数其实是 bisect_right 函数的别名，后者还有个姊妹函数叫 bisect_left。它们的区别在于，bisect_left 返回的插入位置是原序列中跟被插入元素相等的元素的位置，也就是新元素会被放置于它相等的元素的前面，而 bisect_right 返回的则是跟它相等的元素之后的位置。这个细微的差别可能对于整数序列来讲没什么用，但是对于那些值相等但是形式不同的数据类型来讲，结果就不一样了。比如说虽然 1 == 1.0 的返回值是 True，1 和 1.0 其实是两个不同的元素。

2.8.2 用bisect.insort插入新元素

排序很耗时，因此在得到一个有序序列之后，我们最好能够保持它的有序。bisect.insort 就是为了这个而存在的。

insort(seq, item) 把变量 item 插入到序列 seq 中，并能保持 seq的升序顺序。详见示例 2-19 和它在图 2-6 里的输出。

示例 2-19 insort 可以保持有序序列的顺序

import bisect

import random

SIZE=7

random.seed(1729)

my_list = []

for i in range(SIZE):

    new_item = random.randrange(SIZE*2)

    bisect.insort(my_list, new_item)

    print('%2d ->' % new_item, my_list)

insort 跟 bisect 一样，有 lo 和 hi 两个可选参数用来控制查找的范围。它也有个变体叫 insort_left，这个变体在背后用的是bisect_left。