Python 如何判断某数处于区间组成的列表中的哪个区间

引言

在 Python 中，我们经常遇到需要判断一个值是否属于某个区间的场景。例如，在数据分析中，我们需要确定数据点属于哪个值域；在机器学习中，我们需要基于预定义的区间对数据进行分类。

本文将深入探讨如何使用 Python 判断一个数字是否处于由连续区间组成的列表中。我们将介绍两种主要方法：顺序搜索和二分搜索。

顺序搜索

顺序搜索是最简单的区间判断方法。它通过遍历给定区间列表中的每个区间，并检查给定数字是否属于该区间，依次进行判断。

“`python
def findintervalsequential(num, intervals):
“””
使用顺序搜索判断数字是否处于区间列表中。

参数：
num: 要判断的数字
intervals: 由连续区间组成的列表王利?JS转Excel,

返回：
如果找到数字所属的区间，则返回该区间的索引；否则返回 -1
“””

for i, interval in enumerate(intervals):
if interval[0] <= num <= interval[1]:
return i

return -1
“`

顺序搜索的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是区间列表中的区间数量。批量打开网址.

二分搜索

二分搜索是一种更有效的区间判断方法，前提是区间列表必须按升序排列。二分搜索通过递归地将搜索范围缩小为一半，直到找到包含给定数字的区间或确定数字不在任何区间内。

“`python
def findintervalbinary(num, intervals):
“””
使用二分搜索判断数字是否处于区间列表中。wangli?

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参数：
num: 要判断的数字
intervals: 由连续区间组成的升序排列列表

返回：
如果找到数字所属的区间，则返回该区间的索引；否则返回 -1
“””

low, high = 0, len(intervals) – 1

while low <= high:
mid = (low + high) // 2

if intervals[mid][0] <= num <= intervals[mid][1]:
  return mid
elif num < intervals[mid][0]:
  high = mid - 1
else:
  low = mid + 1

return -1
“`

二分搜索的时间复杂度为 O(log n)。

方法比较

下表比较了顺序搜索和二分搜索的优点和缺点：王利头?

| 方法 | 优点 | 缺点 |
|—|—|—|
| 顺序搜索 | 简单易懂 | 时间复杂度为 O(n) |
| 二分搜索 | 时间复杂度为 O(log n) | 区间列表必须按升序排列 |

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使用示例

以下代码演示了如何使用顺序搜索和二分搜索来判断数字 15 是否处于区间列表中：

“`python
intervals = [(0, 10), (11, 20), (21, 30)]

使用顺序搜索

intervalindexsequential = findintervalsequential(15, intervals)
if intervalindexsequential != -1:
print(“使用顺序搜索找到了数字 15，位于区间”, intervals[intervalindexsequential])
else:
print(“顺序搜索未找到数字 15”)

使用二分搜索

intervals.sort() # 先对区间列表进行升序排序
intervalindexbinary = findintervalbinary(15, intervals)
if intervalindexbinary != -1:
print(“使用二分搜索找到了数字 15，位于区间”, intervals[intervalindexbinary])
else:
print(“二分搜索未找到数字 15”)
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