此模块支持按排序顺序维护列表，而无需在每次插入后对列表进行排序。对于具有昂贵比较操作的长项目列表，这可能是对更常见方法的改进。调用该模块是bisect因为它使用基本的二分算法来完成它的工作。源代码作为算法的工作示例可能是最有用的（边界条件已经正确！）。

提供以下功能：

bisect.bisect_left(a, x, lo=0, hi=len(a))
在 a 中找到 x 的插入点以保持排序顺序。 参数 lo 和 hi 可用于指定应考虑的列表子集； 默认情况下使用整个列表。 如果 x 已经存在于 a 中，则插入点将位于任何现有条目之前（左侧）。 假设 a 已经排序，返回值适合用作 list.insert() 的第一个参数。

返回的插入点 i 将数组 a 分成两半，以便 all(val < x for val in a[lo:i]) 用于左侧，all(val >= x for val in a[i:hi]) 对于右侧。

bisect.bisect_right(a, x, lo=0, hi=len(a))
bisect.bisect(a, x, lo=0, hi=len(a))
类似于 bisect_left()，但返回一个插入点，它位于 a 中 x 的任何现有条目之后（右侧）。

返回的插入点 i 将数组 a 分成两半，以便 all(val <= x for val in a[lo:i]) 用于左侧，all(val > x for val in a[i:hi]) 对于右侧。

bisect.insort_left(a, x, lo=0, hi=len(a))
按排序顺序将 x 插入 a 中。 这相当于 a.insert(bisect.bisect_left(a, x, lo, hi), x) 假设 a 已经排序。
请记住，O(log n) 搜索是由缓慢的 O(n) 插入步骤主导的。
bisect.insort_right(a, x, lo=0, hi=len(a))
bisect.insort(a, x, lo=0, hi=len(a))
类似于 insort_left()，但在 x 的任何现有条目之后插入 x。

也可以看看

SortedCollection配方使用bisect来构建具有直接搜索方法的全功能集合类并支持键功能。密钥是预先计算的，以便在搜索期间保存对键功能的不必要调用。

搜索排序列表

上述bisect()函数对于查找插入点很有用，但是对于常见的搜索任务来说可能很棘手或难以使用。以下五个函数显示如何将它们转换为排序列表的标准查找：

def index(a, x):
    'Locate the leftmost value exactly equal to x'
    i = bisect_left(a, x)
    if i != len(a) and a[i] == x:
        return i
    raise ValueError

def find_lt(a, x):
    'Find rightmost value less than x'
    i = bisect_left(a, x)
    if i:
        return a[i-1]
    raise ValueError

def find_le(a, x):
    'Find rightmost value less than or equal to x'
    i = bisect_right(a, x)
    if i:
        return a[i-1]
    raise ValueError

def find_gt(a, x):
    'Find leftmost value greater than x'
    i = bisect_right(a, x)
    if i != len(a):
        return a[i]
    raise ValueError

def find_ge(a, x):
    'Find leftmost item greater than or equal to x'
    i = bisect_left(a, x)
    if i != len(a):
        return a[i]
    raise ValueError

其他例子

该bisect()函数可用于数字表查找。此示例用于bisect()根据一组有序数字断点查找考试分数（比如说）的字母等级：90和以上是’A’，80到89是’B’，依此类推：

>>>

>>> 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']

与sorted()函数不同，函数bisect() 具有关键或反向参数没有意义，因为这会导致设计效率低下（对二等分函数的连续调用不会“记住”所有先前的键查找）。

相反，最好搜索预先计算的键列表以查找相关记录的索引：

>>>

>>> data = [('red', 5), ('blue', 1), ('yellow', 8), ('black', 0)]
>>> data.sort(key=lambda r: 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)