在列表中找到第n个项目的索引

Question

我想在列表中找到第n个项目的索引。例如，

x=[False,True,True,False,True,False,True,False,False,False,True,False,True]

第n个正确的索引是多少？如果我想要第五次出现（如果索引为零，则为第四次出现），答案是10。

我想出了：

indargs = [ i for i,a in enumerate(x) if a ]
indargs[n]

请注意，x.index返回第一个匹配项或某个点之后的第一个匹配项，因此据我所知不是解决方案。

numpy中也有类似上述情况的解决方案，例如，使用cumsum和where，但是我想知道是否有无numpy的方式来解决问题。

自从我在为Euler项目实施Eratosthenes筛网时首次遇到此问题以来，我一直对性能感到担忧，但这是我在其他情况下遇到的更普遍的问题。

编辑：我得到了很多很好的答案，所以我决定做一些性能测试。以下是timeit带有len元素的列表的执行时间（以秒为单位），其中html" target="_blank">元素搜索第4000/1000个True。列表是随机的True
/ False。源代码链接如下；有点杂乱。我使用发布者名称的简短版本/修改版本来描述功能，除了listcomp，这是上面的简单列表理解。

True Test (100'th True in a list containing True/False)
         nelements      eyquem_occur eyquem_occurrence            graddy            taymon          listcomp       hettinger26         hettinger
             3000:          0.007824          0.031117          0.002144          0.007694          0.026908          0.003563          0.003563
            10000:          0.018424          0.103049          0.002233          0.018063          0.088245          0.003610          0.003769
            50000:          0.078383          0.515265          0.002140          0.078074          0.442630          0.003719          0.003608
           100000:          0.152804          1.054196          0.002129          0.152691          0.903827          0.003741          0.003769
           200000:          0.303084          2.123534          0.002212          0.301918          1.837870          0.003522          0.003601
True Test (1000'th True in a list containing True/False)
         nelements      eyquem_occur eyquem_occurrence            graddy            taymon          listcomp       hettinger26         hettinger
             3000:          0.038461          0.031358          0.024167          0.039277          0.026640          0.035283          0.034482
            10000:          0.049063          0.103241          0.024120          0.049383          0.088688          0.035515          0.034700
            50000:          0.108860          0.516037          0.023956          0.109546          0.442078          0.035269          0.035373
           100000:          0.183568          1.049817          0.024228          0.184406          0.906709          0.035135          0.036027
           200000:          0.333501          2.141629          0.024239          0.333908          1.826397          0.034879          0.036551
True Test (20000'th True in a list containing True/False)
         nelements      eyquem_occur eyquem_occurrence            graddy            taymon          listcomp       hettinger26         hettinger
             3000:          0.004520          0.004439          0.036853          0.004458          0.026900          0.053460          0.053734
            10000:          0.014925          0.014715          0.126084          0.014864          0.088470          0.177792          0.177716
            50000:          0.766154          0.515107          0.499068          0.781289          0.443654          0.707134          0.711072
           100000:          0.837363          1.051426          0.501842          0.862350          0.903189          0.707552          0.706808
           200000:          0.991740          2.124445          0.498408          1.008187          1.839797          0.715844          0.709063
Number Test (750'th 0 in a list containing 0-9)
         nelements      eyquem_occur eyquem_occurrence            graddy            taymon          listcomp       hettinger26         hettinger
             3000:          0.026996          0.026887          0.015494          0.030343          0.022417          0.026557          0.026236
            10000:          0.037887          0.089267          0.015839          0.040519          0.074941          0.026525          0.027057
            50000:          0.097777          0.445236          0.015396          0.101242          0.371496          0.025945          0.026156
           100000:          0.173794          0.905993          0.015409          0.176317          0.762155          0.026215          0.026871
           200000:          0.324930          1.847375          0.015506          0.327957          1.536012          0.027390          0.026657

Hettinger的itertools解决方案几乎总是最好的。taymon和graddy的解决方案在大多数情况下是次佳的解决方案，但是当您想要第n个实例（例如，n为高）或出现次数少于n的列表时，列表理解方法可能更适合短数组。如果出现的次数少于n次，则初始count检查可以节省时间。另外，当搜索数字而不是True
/
False时，graddy的效率更高…尚不清楚为什么。eyquem的解决方案在本质上与其他解决方案等效，只是开销略有不同。eyquem_occur与taymon的解近似相同，而eyquem_occurrence与listcomp相似。

Answer 1

@Taymon使用 list.index 的答案很棒。

FWIW，这是使用itertools模块的功能性方法。它适用于任何可迭代的输入，而不仅仅是列表：

>>> from itertools import compress, count, imap, islice
>>> from functools import partial
>>> from operator import eq

>>> def nth_item(n, item, iterable):
        indicies = compress(count(), imap(partial(eq, item), iterable))
        return next(islice(indicies, n, None), -1)

该示例很好，因为它展示了如何有效地组合Python的功能工具集。请注意，一旦建立了管道，Python的eval循环就不会发生任何事情-
一切都以C速度完成，占用的内存很小，具有惰性的求值方式，没有变量分配，并且具有可单独测试的组件。IOW，这是功能程序员梦dream以求的一切:-)

样品运行：

>>> x = [False,True,True,False,True,False,True,False,False,False,True,False,True]
>>> nth_item(50, True, x)
-1
>>> nth_item(0, True, x)
1
>>> nth_item(1, True, x)
2
>>> nth_item(2, True, x)
4
>>> nth_item(3, True, x)
6