bisect_left,bisect_right用法与源码

bisect_left(*args, **kwargs)

向一个数组插入一个数字，返回应该插入的位置。如果这个数字不存在于这个数组中，则返回第一个比这个数大的数的索引如果这个数字存在，则返回数组中这个数的位置的最小值（即最左边那个索引）

案例1：这个数在数组中不存在

arr = [1, 3, 3, 5, 6, 6, 7, 9, 11]

# 在已排序的列表中查找元素 6 的插入位置
index = bisect_left(arr, 5.5)

print(f"Insert 6 at index {index} to maintain sorted order.")

执行结果：

Insert 6 at index 4 to maintain sorted order.

我们找到了第一个大于5.5的数字6的位置，输出4

案例2：这个数在数组中存在

我们修改一下代码，寻找6的位置

from bisect import bisect_left, bisect, bisect_right

arr = [1, 3, 3, 5, 6, 6, 7, 9, 11]

# 在已排序的列表中查找元素 6 的插入位置
index = bisect_left(arr, 6)

print(f"Insert 6 at index {index} to maintain sorted order.")

执行结果：

Insert 6 at index 4 to maintain sorted order.

我们发现还是4

bisect_right(*args, **kwargs)

向一个数组插入一个数字，返回应该插入的位置。作用：返回第一个比这个数大的数的索引

案例1：这个数在数组中不存在

from bisect import bisect_left, bisect, bisect_right

arr = [1, 3, 3, 5, 6, 6, 7, 9, 11]

# 在已排序的列表中查找元素 6 的插入位置

index = bisect_right(arr, 6.5)

print(f"Insert 6 at index {index} to maintain sorted order.")

执行结果：

Insert 6 at index 6 to maintain sorted order.

数字7的位置被输出

案例2：这个数在数组中存在

from bisect import bisect_left, bisect, bisect_right

arr = [1, 3, 3, 5, 6, 6, 7, 9, 11]

# 在已排序的列表中查找元素 6 的插入位置

index = bisect_right(arr, 6)

print(f"Insert 6 at index {index} to maintain sorted order.")

执行结果：

Insert 6 at index 6 to maintain sorted order.

数字7的位置被输出

对比bisect_left 和 bisect_right

相同点：当第二个参数数字x不在第一个参数数组arr中时候，二者都会返回arr中第一个比x大的数的位置

不同点：当arr中存在x，bisect_left会返回arr中x的最小索引，而bisect_right会返回第一个比x大的数的位置

bisect（）

alt

完整代码

from bisect import bisect_left, bisect, bisect_right

arr = [1, 3, 3, 5, 6, 6, 7, 9, 11]

# 在已排序的列表中查找元素 6 的插入位置

index = bisect_right(arr, 6)

print(f"Insert 6 at index {index} to maintain sorted order.")

index = bisect(arr, 6)

print(f"Insert 6 at index {index} to maintain sorted order.")


index = bisect_left(arr, 6)

print(f"Insert 6 at index {index} to maintain sorted order.")

结果：

Insert 6 at index 6 to maintain sorted order. Insert 6 at index 6 to maintain sorted order. Insert 6 at index 4 to maintain sorted order.

源码分析

我们先来看 bisect_right 的源码

def bisect_right(a, x, lo=0, hi=None):
    """Return the index where to insert item x in list a, assuming a is sorted.

    The return value i is such that all e in a[:i] have e <= x, and all e in
    a[i:] have e > x.  So if x already appears in the list, a.insert(x) will
    insert just after the rightmost x already there.

    Optional args lo (default 0) and hi (default len(a)) bound the
    slice of a to be searched.
    """

    if lo < 0:
        raise ValueError('lo must be non-negative')
    if hi is None:
        hi = len(a)
    while lo < hi:
        mid = (lo+hi)//2
        # Use __lt__ to match the logic in list.sort() and in heapq
        if x < a[mid]: hi = mid
        else: lo = mid+1
    return lo

bisect_left 的源码

def bisect_left(a, x, lo=0, hi=None):
    """Return the index where to insert item x in list a, assuming a is sorted.

    The return value i is such that all e in a[:i] have e < x, and all e in
    a[i:] have e >= x.  So if x already appears in the list, a.insert(x) will
    insert just before the leftmost x already there.

    Optional args lo (default 0) and hi (default len(a)) bound the
    slice of a to be searched.
    """

    if lo < 0:
        raise ValueError('lo must be non-negative')
    if hi is None:
        hi = len(a)
    while lo < hi:
        mid = (lo+hi)//2
        # Use __lt__ to match the logic in list.sort() and in heapq
        if a[mid] < x: lo = mid+1
        else: hi = mid
    return lo

我们观察到这两种实现方式主要在于下面两行： bisect_right：

        if x < a[mid]: hi = mid
        else: lo = mid+1

bisect_left:

        if a[mid] < x: lo = mid+1
        else: hi = mid

我们观察到，两段源码都会返回lo，即左边界，所以我们关注一下这两行代码对于左边界的影响：在bisect_right中，只有当 x=a[mid] or x>a[mid]时，lo才会更新为mid+1，所以最终的lo只可能是第一个大于x的索引在bisect_left中，当 a[mid] < x时，lo会更新为mid+1，此时我们想要的索引位置必然在mid右侧，所以lo可以为相同的x的第一次出现的位置；同时我们注意到当 a[mid] >= x时，hi=mid，说明当lo取到了相同的数的最左侧时，hi右端点其实会向左平移的，所以lo既可以是数组中第一个大于x的数的索引，也可以是相同的x的最左侧第一个x的索引

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