bisect模块维护有序列表
目的：不需要每次调用sort的方式维护有序列表。
bisect模块实现了一个算法用于插入元素到有序列表。在一些情况下，这比反复排序列表或构造一个大的列表再排序的效率更高。Bisect是二分法的意思，这里使用二分法来排序，bisect的源代码是二分法排序的样板。这个模块的代码不到100行。
插入
import bisect
import random
# Use aconstant seed to ensure that
# the samepseudo-random numbers
# are usedeach time the loop is run.
random.seed(1)
print'New Pos Contents'
print'--- --- --------'
# Generaterandom numbers and
# insert theminto a list in sorted
# order.
l = []
for i inrange(1, 15):
#产生1-100的随机数
r = random.randint(1, 100)
position = bisect.bisect(l, r)
bisect.insort(l, r)
print'%3d %3d' % (r, position), l
执行结果：
#./bisect_example.py
New Pos Contents
--- --- --------
14 0[14]
85 1[14, 85]
77 1[14, 77, 85]
26 1[14, 26, 77, 85]
50 2[14, 26, 50, 77, 85]
45 2[14, 26, 45, 50, 77, 85]
66 4[14, 26, 45, 50, 66, 77, 85]
79 6[14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
10 0[10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
3 0[3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 85]
84 9[3, 10, 14, 26, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85]
44 4[3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 79, 84, 85]
77 9[3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85]
1 0[1, 3, 10, 14, 26, 44, 45, 50, 66, 77, 77, 79, 84, 85]
Bisect模块提供的函数有：
bisect.bisect_left(a,x, lo=0, hi=len(a)) :
查找在有序列表a中插入x的index。lo和hi用于指定列表的区间，默认是使用整个列表。如果x已经存在，在其左边插入。返回值为index。
bisect.bisect_right(a,x, lo=0, hi=len(a))
bisect.bisect(a, x,lo=0, hi=len(a))
这2个和bisect_left类似，但如果x已经存在，在其右边插入。
bisect.insort_left(a,x, lo=0, hi=len(a))
在有序列表a中插入x。和a.insert(bisect.bisect_left(a,x, lo, hi), x) 的效果相同。
bisect.insort_right(a,x, lo=0, hi=len(a))
bisect.insort(a, x,lo=0, hi=len(a))
和insort_left类似，但如果x已经存在，在其右边插入。
可以函数可以分2类，bisect*，用于查找index。Insort*用于实际插入。默认重复时从右边插入。实际常用的估计是insort。
标准中有个根据分数计算出评级的实例：
>>> def grade(score,breakpoints=[60, 70, 80, 90], grades='FDCBA'):
... i = bisect(breakpoints, score)
... return grades[i]
...
>>> [grade(score)for score in [33, 99, 77, 70, 89, 90, 100]]
['F', 'A', 'C','C', 'B', 'A', 'A']
Bisect不像sort一样支持关键字参数，建议如下处理：
>>> data =[('red', 5), ('blue', 1), ('yellow', 8), ('black', 0)]
>>> data.sort(key=lambdar: r[1])
>>> keys =[r[1] for r in data] #precomputed list of keys
>>> data[bisect_left(keys,0)]
('black', 0)
>>> data[bisect_left(keys,1)]
('blue', 1)
>>> data[bisect_left(keys,5)]
('red', 5)
>>> data[bisect_left(keys,8)]
('yellow', 8)