获取列表上 max()/min() 返回的最大/最小值的索引
当使用 Python 的 max() 和对于像 minimax 这样的算法,列表上的 min() 函数通常需要确定返回的最大值或最小值的索引。
问题:
你需要找到列表中与返回的 max() 或 min() 值相对应的元素的索引,以识别哪个移动产生了该值。
解决方案:
到检索 min() 值的索引,使用以下代码:
<code class="python">index_min = min(range(len(values)), key=values.__getitem__)</code>
此方法消除了对运算符或枚举等模块的需求,并且它也优于涉及 itemgetter() 的解决方案。
对于 numpy 数组,考虑使用:
<code class="python">import numpy as np index_min = np.argmin(values)</code>
如果列表足够大并且内存消耗可以接受,这会更快。
基准:
下面的基准测试比较了两种建议解决方案的效率:
[图像显示了不同方法的运行时间图表]
蓝线代表纯 Python 解决方案,而红线使用numpy。黑线是使用 itemgetter() 的参考实现。
对于大型列表,numpy 解决方案明显更快。然而,对于较小的列表,纯 Python 解决方案可能更有效。
以上是如何高效地查找Python列表中最大/最小值的索引?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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