• Python二分查找的左闭右闭和左闭右开


    前言

    话说刷题刷到一个简单二分查找的题,根据我的肌肉记忆马上写出了下面的代码也AC了

    class Solution:
        def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:
            l, r = 0, len(nums)-1
            while l <= r:
                mid = (l+r)//2
                if nums[mid] >= target:
                    r = mid-1
                else:
                    l = mid+1
            return l
    
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    然后想到有标准库好像可以直接用

    class Solution:
        def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:
            return bisect.bisect_left(nums, target)
    
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    源码

    于是哥们就来看看源码,优化一下,发现了不对劲。

    def bisect_left(a, x, lo=0, hi=None, *, key=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(i, 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)
        # Note, the comparison uses "<" to match the
        # __lt__() logic in list.sort() and in heapq.
        if key is None:
            while lo < hi:
                mid = (lo + hi) // 2
                if a[mid] < x:
                    lo = mid + 1
                else:
                    hi = mid
        else:
            while lo < hi:
                mid = (lo + hi) // 2
                if key(a[mid]) < x:
                    lo = mid + 1
                else:
                    hi = mid
        return lo
    
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    忽略key相关的部分,主要不同就在于hi也就是右边界的选择以及循环的判断和后续划分区间的操作。

    对比

    以我的猪脑一时间想不出来其中的关键点,去查资料。
    别人的文章找到了答案

    二分法的写法共分两种分别是:1.定义target在左闭右闭区间 2.定义target在左闭右开区间。
    方法1. 定义target在左闭右闭区间,即[left, right]
    1.while (left <= right) 要使用 <= ,因为left == right是有意义的,所以使用 <=。
    2.if (nums[middle] > target) right 要赋值为 middle - 1,因为当前这个nums[middle]一定不是target,那么接下来要查找的左区间结束下标位置就是 middle – 1。
    方法2. 定义target在左闭右闭区间,即[left, right)
    1.while (left < right),这里使用 < ,因为left == right在区间[left, right)是没有意义的。
    2.if (nums[middle] > target) right 更新为 middle,因为当前nums[middle]不等于target,去左区间继续寻找,而寻找区间是左闭右开区间,所以right更新为middle,即:下一个查询区间不会去比较nums[middle]。

    两种写法的左边界都是可以取到的,所以当mid不是寻找的值时就统一做l=mid+1;左闭右闭写法的右边界是可以取到的,于是做r=mid-1,而左闭右开写法的右边界取不到,于是做r=mid。
    while循环的判断也是一样的道理。
    感觉不到两种写法有什么性能上的差异,所以总结一下就是我的写法比较好记。

    补充

    https://stackoverflow.com/questions/35256433/binary-search-terminating-condition

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_41967784/article/details/127754688