bisect_left(args, *kwargs)
向一个数组插入一个数字，返回应该插入的位置。
如果这个数字不存在于这个数组中，则返回第一个比这个数大的数的索引
如果这个数字存在，则返回数组中这个数的位置的最小值（即最左边那个索引）
案例1：这个数在数组中不存在
arr = [1, 3, 3, 5, 6, 6, 7, 9, 11]
# 在已排序的列表中查找元素 6 的插入位置
index = bisect_left(arr, 5.5)
print(f"Insert 6 at index {index} to maintain sorted order.")
执行结果：
Insert 6 at index 4 to maintain sorted order.
我们找到了第一个大于5.5的数字6的位置，输出4
案例2：这个数在数组中存在
我们修改一下代码，寻找6的位置
from bisect import bisect_left, bisect, bisect_right
arr = [1, 3, 3, 5, 6, 6, 7, 9, 11]
# 在已排序的列表中查找元素 6 的插入位置
index = bisect_left(arr, 6)
print(f"Insert 6 at index {index} to maintain sorted order.")
执行结果：
Insert 6 at index 4 to maintain sorted order.
我们发现还是4
bisect_right(args, *kwargs)
向一个数组插入一个数字，返回应该插入的位置。
作用：返回第一个比这个数大的数的索引
案例1：这个数在数组中不存在
from bisect import bisect_left, bisect, bisect_right
arr = [1, 3, 3, 5, 6, 6, 7, 9, 11]
# 在已排序的列表中查找元素 6 的插入位置
index = bisect_right(arr, 6.5)
print(f"Insert 6 at index {index} to maintain sorted order.")
执行结果：
Insert 6 at index 6 to maintain sorted order.
数字7的位置被输出
案例2：这个数在数组中存在
from bisect import bisect_left, bisect, bisect_right
arr = [1, 3, 3, 5, 6, 6, 7, 9, 11]
# 在已排序的列表中查找元素 6 的插入位置
index = bisect_right(arr, 6)
print(f"Insert 6 at index {index} to maintain sorted order.")
执行结果：
Insert 6 at index 6 to maintain sorted order.
数字7的位置被输出
对比bisect_left 和 bisect_right
相同点：
当第二个参数数字x不在第一个参数数组arr中时候，二者都会返回arr中第一个比x大的数的位置
不同点：
当arr中存在x，bisect_left会返回arr中x的最小索引，而bisect_right会返回第一个比x大的数的位置
bisect（）
完整代码
from bisect import bisect_left, bisect, bisect_right
arr = [1, 3, 3, 5, 6, 6, 7, 9, 11]
# 在已排序的列表中查找元素 6 的插入位置
index = bisect_right(arr, 6)
print(f"Insert 6 at index {index} to maintain sorted order.")
index = bisect(arr, 6)
print(f"Insert 6 at index {index} to maintain sorted order.")
index = bisect_left(arr, 6)
print(f"Insert 6 at index {index} to maintain sorted order.")
结果：
Insert 6 at index 6 to maintain sorted order.
Insert 6 at index 6 to maintain sorted order.
Insert 6 at index 4 to maintain sorted order.
源码分析
我们先来看 bisect_right 的源码
def bisect_right(a, x, lo=0, hi=None):
"""Return the index where to insert item x in list a, assuming a is sorted.
The return value i is such that all e in a[:i] have e <= x, and all e in
a[i:] have e > x. So if x already appears in the list, a.insert(x) will
insert just after the rightmost x already there.
Optional args lo (default 0) and hi (default len(a)) bound the
slice of a to be searched.
"""
if lo < 0:
raise ValueError('lo must be non-negative')
if hi is None:
hi = len(a)
while lo < hi:
mid = (lo+hi)//2
# Use __lt__ to match the logic in list.sort() and in heapq
if x < a[mid]: hi = mid
else: lo = mid+1
return lo
bisect_left 的源码
def bisect_left(a, x, lo=0, hi=None):
"""Return the index where to insert item x in list a, assuming a is sorted.
The return value i is such that all e in a[:i] have e < x, and all e in
a[i:] have e >= x. So if x already appears in the list, a.insert(x) will
insert just before the leftmost x already there.
Optional args lo (default 0) and hi (default len(a)) bound the
slice of a to be searched.
"""
if lo < 0:
raise ValueError('lo must be non-negative')
if hi is None:
hi = len(a)
while lo < hi:
mid = (lo+hi)//2
# Use __lt__ to match the logic in list.sort() and in heapq
if a[mid] < x: lo = mid+1
else: hi = mid
return lo
我们观察到这两种实现方式主要在于下面两行：
bisect_right：
if x < a[mid]: hi = mid
else: lo = mid+1
bisect_left:
if a[mid] < x: lo = mid+1
else: hi = mid
我们观察到，两段源码都会返回lo，即左边界，所以我们关注一下这两行代码对于左边界的影响：
在bisect_right中，只有当 x=a[mid] or x>a[mid]时，lo才会更新为mid+1，所以最终的lo只可能是第一个大于x的索引
在bisect_left中，当 a[mid] < x时，lo会更新为mid+1，此时我们想要的索引位置必然在mid右侧，所以lo可以为相同的x的第一次出现的位置；同时我们注意到当 a[mid] >= x时，hi=mid，说明当lo取到了相同的数的最左侧时，hi右端点其实会向左平移的，所以lo既可以是数组中第一个大于x的数的索引，也可以是相同的x的最左侧第一个x的索引
