python 查找元素在列表中的排序
时间: 2023-04-09 16:01:45 浏览: 128
可以使用列表的 index() 方法来查找元素在列表中的排序,例如:
```python
my_list = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
element = 5
index = my_list.index(element)
print(index) # 输出 4,即元素 5 在列表中的第 5 个位置
```
如果列表中有多个相同的元素,index() 方法只会返回第一个匹配的位置。如果要查找所有匹配的位置,可以使用列表解析式:
```python
my_list = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
element = 5
indices = [i for i, x in enumerate(my_list) if x == element]
print(indices) # 输出 [4, 8, 10],即元素 5 在列表中的第 5、9、11 个位置
```
其中,enumerate() 函数可以同时返回列表中元素的索引和值。
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可以使用快速选择算法来查找第k个最大元素。该算法的基本思想是选择一个基准数,将列表分成两个部分,一个部分大于基准数,一个部分小于基准数,然后根据k的位置来确定在哪个部分查找,分而治之。以下是示例代码:
def quickselect(arr, k):
pivot = arr[-1]
left = []
right = []
for i in range(len(arr)-1):
if arr[i] > pivot:
right.append(arr[i])
else:
left.append(arr[i])
if len(right) == k-1:
return pivot
elif len(right) >= k:
return quickselect(right, k)
else:
return quickselect(left, k-len(right)-1)
# 测试代码
arr = [3, 2, 1, 5, 6, 4]
k = 2
print(quickselect(arr, k)) # 输出 5
python 二分查找的插入排序
二分查找的插入排序是在插入排序算法中,使用二分查找来寻找插入位置的方法。该算法通过比较要插入的元素与已排序序列的中间元素的大小关系,以缩小插入位置的搜索范围,从而提高插入的效率。
以下是使用二分查找的插入排序的Python代码示例:
```python
import time
def binary_insertion_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(1, n):
key = arr[i]
left = 0
right = i - 1
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if arr[mid < key:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
for j in range(i, left, -1):
arr[j = arr[j - 1]
arr[left = key
return arr
if __name__ == '__main__':
input_list = [5, 13, 23, 17, 9, 3, 0, 2, 11, 10]
print('排序前:',input_list)
t = time.perf_counter()
sorted_list = binary_insertion_sort(input_list)
print('插入排序后:', sorted_list)
print(f'耗时:{time.perf_counter() - t:.8f}s')
```
该算法的时间复杂度为O(n^2),在最坏情况下,即待排序序列为降序时,每次插入的位置都需要通过二分查找来确定,因此需要进行n次二分查找,每次二分查找的时间复杂度为O(log n)。因此总的时间复杂度为O(n^2)。
注意:在代码中,二分查找的插入位置是通过将大于插入元素的元素依次后移来实现的,而不是像传统的插入排序一样逐个比较并交换元素。