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：
importbisect
importrandom
random.seed(1)
print('Newposcontents')
print('-----------------')
l=[]
foriinrange(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：
Newposcontents ----------------- 140[14] 851[14,85] 771[14,77,85] 261[14,26,77,85] 502[14,26,50,77,85] 452[14,26,45,50,77,85] 664[14,26,45,50,66,77,85] 796[14,26,45,50,66,77,79,85] 100[10,14,26,45,50,66,77,79,85] 30[3,10,14,26,45,50,66,77,79,85] 849[3,10,14,26,45,50,66,77,79,84,85] 444[3,10,14,26,44,45,50,66,77,79,84,85] 779[3,10,14,26,44,45,50,66,77,77,79,84,85] 10[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：
importbisect
importrandom
random.seed(1)
print('Newposcontents')
print('-----------------')
l=[]
foriinrange(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：
Newposcontents ----------------- 140[14] 851[14,85] 771[14,77,85] 261[14,26,77,85] 502[14,26,50,77,85] 452[14,26,45,50,77,85] 664[14,26,45,50,66,77,85] 796[14,26,45,50,66,77,79,85] 100[10,14,26,45,50,66,77,79,85] 30[3,10,14,26,45,50,66,77,79,85] 849[3,10,14,26,45,50,66,77,79,84,85] 444[3,10,14,26,44,45,50,66,77,79,84,85] 778[3,10,14,26,44,45,50,66,77,77,79,84,85] 10[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。