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不使用 if-elif 语句,如何优雅地判断某个数字所属的等级?

程序员文章站 2022-07-10 22:00:21
偶然看到了 * 上的一个问题,还挺有启发,故分享一下。 题目大意是:有从 A 到 F 的 5 个等级,现要判断某个数值(从 0 到 1 之间)所属的等级。举例,如数值 = 0.9,则属于 A;若数值 = 0.8,则属于 B;以此类推。 若使用 if elif 语句,可能会写成 ......

偶然看到了 * 上的一个问题,还挺有启发,故分享一下。

题目大意是:有从 a 到 f 的 5 个等级,现要判断某个数值(从 0 到 1 之间)所属的等级。举例,如数值 >= 0.9,则属于 a;若数值 >= 0.8,则属于 b;以此类推。

若使用 if-elif 语句,可能会写成这样:

if scr >= 0.9:
    print('a')
elif scr >= 0.8:
    print('b')
elif scr >= 0.7:
    print('c')
elif scr >= 0.6:
    print('d')
else:
    print('f')

此写法出现了很多重复的模式,不够简洁优雅。有什么更好的写法,来实现这个目的呢?

该问题下的回答挺多的,实现思路五花八门。我挑几个可读性比较好:

方法一:使用bisect 模块(数字可调)

不使用 if-elif 语句,如何优雅地判断某个数字所属的等级?

方法二:使用 zip() 与 next()

不使用 if-elif 语句,如何优雅地判断某个数字所属的等级?

方法三:使用字典(仅适用于 python 3.6 以上的有序字典)

不使用 if-elif 语句,如何优雅地判断某个数字所属的等级?

还有其它几个回答,虽然都能实现数字分级的目的,但是其可读性要差很多,因为它们要么需要你作计算和推理,要么就是引入了额外的变量。

感兴趣的话,你可在这个地址查看全部答案:

纵观全部答案后,我认为还是使用bisect 的方法最高效优雅,不愧是它获得了最高的赞同票。

这里简单分析下它的实现过程。

bisect 是 python 内置的标准库,实现了二分查找算法。所谓二分查找,也被称为“折半查找”(binary search),其基本思想是把有序排列的 n 个元素平均分成两半,然后将待查找的 x 与中间元素比较,若 x 小于中间元素,则将左半段二分,再将 x 与其中间元素比对,以此类推。

这是一个简单的图示例子:

不使用 if-elif 语句,如何优雅地判断某个数字所属的等级?

bisect 库中的 bisect() 方法,查找元素 x 在一个升序序列中的插入点 i,使得插入点左侧的元素都小于等于 x,插入点右侧的元素都大于 x。

对照前面的例子:

from bisect import bisect 

def grade(score, breakpoints=[60, 70, 80, 90], grades='fdcba'):
     i = bisect(breakpoints, score)
     return grades[i]

可以化简成两部分:

  • bisect([60, 70, 80, 90], score),返回插入点的值。假如 score 是 59,计算得出插入点在 60 的左侧,而 python 列表的索引值是以 0 开始,所以返回插入点的值为 0;假如 score 是 60,计算得出插入点在 60 的右侧,即返回索引值为 1。
  • 'fdcba'[i],返回索引值为 i 的字符。假如 i 是 0,得到“f”;假如 i 是 3,得到“b”……

二分查找算法是效率较高的算法,时间复杂度为 o(logn)。该题目的查找范围很小,所以时间效率差别不大。但是其写法称得上是 pythonic,值得借鉴。

另外,再看看前面的方法三(使用字典),它的可读性很强,即顺次将 scr 与字典中的值比较(从高往低,即 0.9~0.5),以此得出对应的键值。(ps:它多分了一个“e”级,可去掉)

如果 python 版本低于 3.6,则 grades.items() 会是无序的,将会破坏比较的顺序。为了兼容性,可以修改成 sorted(grades.items()):

不使用 if-elif 语句,如何优雅地判断某个数字所属的等级?

这种写法没有引入额外的库,使用的 items() 与 sorted() 都是基础知识(相比于方法二的 zip() 与 next()),简单实用,也非常值得推荐。

不管怎么说,反复使用 if-elif 语句的判断方式是挺笨拙的,必须改进。文中列出的都是目前比较受认可的回答。

如果有面试官把它作为面试题,我觉得会挺有意思:难度不大,有发挥空间。

读者们可有其它想法?欢迎留言讨论。