Python bisect：搜索值的范围答案

【问题标题】：Python bisect: search range of valuesPython bisect：搜索值的范围
【发布时间】：2022-01-09 08:39:59
【问题描述】：

我正在探索 Python 中的 bisect 模块。该模块的整个目的对我来说很清楚，我现在知道如何使用它。但是Performance notes 在文档中说明了这一点：

二分法对于搜索值范围很有效。对于定位特定值，字典的性能更高。

“搜索值范围”是什么意思？ bisect 有 bisect_left() 和 bisect_right()，它们都接受单个值来查找索引。对文档有什么解释吗？谢谢。

【问题讨论】：

example in the docs 是说明性的，你想找到一个数字属于哪个bin，返回一个对应的字母等级。相反，如果您只想找到任何离散数量的项目之一，例如与学生 ID 对应的名称，字典会更高效（常数时间 vs log n）

标签： python algorithm sorting bisection

【解决方案1】：

Python 字典是散列的，因此提供 O(1) 搜索/插入/删除时间复杂度，而二进制搜索是对数的。

当您搜索特定值时，查找字典比二分查找更高效。如果您也在寻找围绕特定值的范围，则二进制搜索更有意义。例如，如果您想要最接近搜索词的值。或者，如果您想知道在您要查找的元素的位置之前已经有多少元素。或者您正在查找的 2 个特定元素之间有多少元素。散列字典当然不能这样做。如您所见，在二分搜索中，所有元素在总排序方面彼此相关（但它是为特定类型定义的）。排序列表的这一特性使二分搜索能够作用于范围。在哈希字典中，元素彼此无关，除非它们的哈希值完全相同。

【讨论】：

好朋友！对字典和列表中的关系进行解释的编辑是我真正想知道的！会尽快接受

【解决方案2】：

我认为这意味着在[a, b] 范围内查找值更有效。如果您需要找到等于c 的值，则需要在列表中进行搜索。但是，如果您使用字典，则无需搜索即可在 O(1) 时间内找到它。

【讨论】：

要清楚，找到等于c 的值不会搜索整个list。它仍然一分为二，所以成本是O(log n)。但是，如果您希望所有值都在一个范围内，则成本是 O(log n)（其中 n 是正在搜索的序列的大小）支付两次（以找到下限和上限），加上提取值的线性成本（无论范围如何）尺寸）。在dict 中查找范围内的所有值必须逐个查找，使其成为O(n)（其中n 是范围的大小；n 查找，每个都花费O(1)）。