map::lower_bound() 等效于 python 的 dict 类？答案

【问题标题】：map::lower_bound() equivalent for python's dict class?map::lower_bound() 等效于 python 的 dict 类？
【发布时间】：2017-02-24 03:24:13
【问题描述】：

我正在编写一些代码，要求我获取键的下限（为简单起见，忽略集合中最小键下方的键）。

在 C++ 中，使用 std::map（作为最具可比性的数据类型）我会简单地使用 lower_bound() 来返回迭代器。

我的 Pythonfoo 不是那么好，但我猜测（如果 Python 还没有这样做的方法），这将是对 lambda 函数的一个很好的使用......

检索给定索引的下限键的 Pythonic 方法是什么？

如果问题太抽象，这就是我真正想要做的：

我有一个按日期索引的 Python 字典。我希望能够使用日期来查找字典，并返回与指定键的下限关联的值。

片段如下：

mymap = { datetime.date(2007, 1, 5): 'foo',
          datetime.date(2007, 1, 10): 'foofoo',
          datetime.date(2007, 2, 2): 'foobar',
          datetime.date(2007, 2, 7): 'foobarbar' }

mydate = datetime.date(2007, 1, 7)

# fetch lbound key for mydate from mymap
def mymap_lbound_key(orig):
    pass # return the lbound for the key

我真的不想遍历密钥，寻找第一个密钥

【问题讨论】：

标签： python stl

【解决方案1】：

Python 的dict 类没有这个功能；你需要自己写。如果键已经排序肯定会很方便，不是吗，所以您可以对它们进行二进制搜索并避免对它们进行迭代？在这种情况下，我会看看blist 包中的sorteddict 类。 http://pypi.python.org/pypi/blist/

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您的日期以某种方式超载，它可以比较事物，请查看bisect module。

一个最小整数编码示例：

from bisect import bisect_left

data = {
    200 : -100,
    -50 : 0,
    51 : 100,
    250 : 200
}

keys = list(data.keys())

print data[  keys[ bisect_left(keys, -79) ]  ]

【讨论】：

【解决方案3】：

当我想要类似于 c++ 地图的东西时，我使用 SortedDict。您可以使用irange 来获取一个迭代器，指向一个给定键是下界的键——我认为这就是std::lower_bound 的工作原理。

代码：

from sortedcontainers import SortedDict
sd = SortedDict()
sd[105] = 'a'
sd[102] = 'b'
sd[101] = 'c'

#SortedDict is sorted on insert, like std::map
print(sd)

# sd.irange(minimum=<key>) returns an iterator beginning with the first key not less than <key>
print("min = 100", list(sd.irange(minimum=100)))
print("min = 102", list(sd.irange(minimum=102)))
print("min = 103", list(sd.irange(minimum=103)))
print("min = 106", list(sd.irange(minimum=106)))

输出：

SortedDict(None, 1000, {101: 'c', 102: 'b', 105: 'a'})
min = 100 [101, 102, 105]
min = 102 [102, 105]
min = 103 [105]
min = 106 []

【讨论】：

【解决方案4】：

仍然不确定“下限”是什么：查询日期之前/之后的最新日期？

无论如何，由于 dict 不会对其键施加固有顺序，因此您需要不同的结构。将您的密钥存储在某种结构中，使它们保持排序并允许快速搜索。

最简单的解决方案是将日期排序存储在（日期，值）列表中，然后进行二进制搜索以放大您想要的区域。如果您需要/想要更好的性能，我认为您需要的是 b-tree。

【讨论】：