每日一“酷”之bisect

作用：维护有序列表，而不必在每次想列表增加一个元素时调用sort排序

bisect 模块实现了一个算法用于向列表中插入元素，同时仍保持列表有序。有些情况下，这比反复对一个了表序列更高效，另外也比构建一个大列表之后再显式对齐排序更为高效

1、有序插入

使用insort()按有序顺序像一个列表中插入元素

 1 import bisect
 2 import random
 3 random.seed(1)
 4 
 5 print 'New   Pos   Contents'
 6 print '---   ---   --------'
 7 l = []
 8 for i in range(1,15):
 9     r = random.randint(1,100)
10     position = bisect.bisect(l, r)
11     bisect.insort(l, r)
12     print '%3d   %3d' % (r,position),l

执行结果：
　　

　　输出的第一列显示了心随技术，第二列显示了这个数将插入到列表的那个位置，每一行余下的部分则是当前的有序列表

　　对于此例所处理的数据量来说，如果直接构建列表然后完成一次排序，可能速度更快。不过对于长列表而言，使用类似这样的一个插入序列算法可以大大节省时间和内存

　　注意：random.seed(1) 的是：伪随机数生成模块。如果不提供 seed，默认使用系统时间。使用相同的 seed，可以获得完全相同的随机数序列，常用于算法改进测试。

2、处理重复

　　上面的显示结果包括了一个重复值77。bisect模块提供了两种方法处理重复。新值可以插入到现有值得左边或右边。insort()函数实际上是insort_right()的别名，

　　这个函数会在现有值之和插入新值。相应的函数insort_left() 则在现有值之前插入新值

　　

import bisect
import random
random.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

处理结果：

　　

　　使用bisect_left()和insect_left()处理同样的数据时，结果会得到相同的有序序列，不过重复值插入的位置有所不同

　　除了Python实现外，还有一个速度更快的C实现，如果有C版本，导入bisert时，这个实现会自动覆盖纯Python实现