给定一个整数列表,我想找到哪个数字与我在输入中提供的数字最接近:
>>> myList = [4, 1, 88, 44, 3]
>>> myNumber = 5
>>> takeClosest(myList, myNumber)
...
4
有什么快速的方法可以做到这一点吗?
如果不确定列表是否已排序,则可以使用内置min()
函数,查找与指定数字之间的最小距离的元素。
>>> min(myList, key=lambda x:abs(x-myNumber))
4
请注意,它也可用于带有int键的字典,例如{1: "a", 2: "b"}
。此方法花费O(n)时间。
如果列表已经排序,或者您可以只对数组进行一次排序,请使用@Lauritz答案中所示的二等分方法,该方法只需要O(logn)时间(但请注意,检查列表是否已排序为O) (n),排序为O(n log n)。)
我将重命名该函数take_closest以符合PEP8命名约定。
如果您是说要快速执行而不是快速编写,min那么除非是在一个非常狭窄的用例中,否则不应将其作为选择的武器。该min解决方案需要检查列表中的每一个数字,并做到每个号码的计算。使用bisect.bisect_left替代几乎总是更快。
“几乎”来自bisect_left要求对列表进行排序才能工作的事实。希望您的用例能够对列表进行一次排序,然后再将其保留。即使不是,只要您不需要在每次调用之前进行排序take_closest,该bisect模块就可能排在最前面。如果您有疑问,请尝试两种方法并查看实际差异。
from bisect import bisect_left
def take_closest(myList, myNumber):
"""
Assumes myList is sorted. Returns closest value to myNumber.
If two numbers are equally close, return the smallest number.
"""
pos = bisect_left(myList, myNumber)
if pos == 0:
return myList[0]
if pos == len(myList):
return myList[-1]
before = myList[pos - 1]
after = myList[pos]
if after - myNumber < myNumber - before:
return after
else:
return before
Bisect的工作方式是反复将列表减半,然后myNumber通过查看中间值来找出必须放入的一半。这意味着它的运行时间为O(log n),而不是最高投票答案的O(n)运行时间。如果我们比较这两种方法并同时提供一个sorted ,则结果如下:myList
$ python -m timeit -s "
from closest import take_closest
from random import randint
a = range(-1000, 1000, 10)" "take_closest(a, randint(-1100, 1100))"
100000 loops, best of 3: 2.22 usec per loop
$ python -m timeit -s "
from closest import with_min
from random import randint
a = range(-1000, 1000, 10)" "with_min(a, randint(-1100, 1100))"
10000 loops, best of 3: 43.9 usec per loop
因此,在此特定测试中,bisect速度快了将近20倍。对于更长的列表,差异会更大。
如果我们通过消除myList必须排序的前提条件来公平地竞争该怎么办?假设我们在每次 take_closest调用时对列表的副本进行排序,而min解决方案保持不变。使用上述测试中的200个项目列表,该bisect解决方案仍然是最快的,尽管只有30%。
考虑到排序步骤为O(n log(n)),这是一个奇怪的结果!唯一min仍然失败的原因是,排序是在高度优化的C代码中完成的,而min必须为每个项目调用lambda函数。随着myList尺寸的增加,min解决方案最终将更快。请注意,min为了赢得解决方案,我们必须堆叠所有有利条件。
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