Python で bisect を使用する方法

分析は次のとおりです:

一般的に、Python の bisect は、ソートされた配列を操作するために使用されます。たとえば、配列にデータを挿入しながらソートすることができます。次のコードは、操作方法を示しています。

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(l,r)
  bisect.insort(l,r)
  print '%3d %3d'%(r,position),l

出力結果は次のとおりです。

New pos contents
-----------------
 14  0 [14]
 85  1 [14, 85]
 77  1 [14, 77, 85]
 26  1 [14, 26, 77, 85]
 50  2 [14, 26, 50, 77, 85]
 45  2 [14, 26, 45, 50, 77, 85]
 66  4 [14, 26, 45, 50, 66, 77, 85]
 79  6 [14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
 10  0 [10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
 3  0 [3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
 84  9 [3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85]
 44  4 [3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85]
 77  9 [3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85]
 1  0 [1, 3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85]

これらの乱数を挿入するときに、同時に配列がソートされていることがわかります。ただし、上記の 77,77 のように、いくつかの繰り返し要素があります。これらの繰り返し要素の順序を同じ要素の左側に設定する場合は、bisect_left を使用します。それ以外の場合は、insort_left と insort_right を使用します。たとえば、次のコードでは、要素インデックスの変更が繰り返されていることがわかります:

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

出力結果は次のとおりです:

New pos contents
-----------------
 14  0 [14]
 85  1 [14, 85]
 77  1 [14, 77, 85]
 26  1 [14, 26, 77, 85]
 50  2 [14, 26, 50, 77, 85]
 45  2 [14, 26, 45, 50, 77, 85]
 66  4 [14, 26, 45, 50, 66, 77, 85]
 79  6 [14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
 10  0 [10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
 3  0 [3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
 84  9 [3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85]
 44  4 [3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85]
 77  8 [3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85]
 1  0 [1, 3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85]

この関数 bisect.bisect(list,key) は Java の TreeMap に似ています。 tailMap(fromkey)。

この記事が皆様のPythonプログラミングのお役に立てれば幸いです。