Python 查找与列表中的值最接近的项的索引，该列表为'；没有完全分类

例如，我的清单是：

[25.75443, 26.7803, 25.79099, 24.17642, 24.3526, 22.79056, 20.84866, 19.49222, 18.38086, 18.0358, 16.57819, 15.71255, 14.79059, 13.64154, 13.09409, 12.18347, 11.33447, 10.32184, 9.544922, 8.813385, 8.181152, 6.983734, 6.048035, 5.505096, 4.65799]

我正在寻找最接近

11.5

的值的索引。我尝试过其他方法，如二进制搜索和左对分，但它们不起作用

---

我无法对该数组进行排序，因为该值的索引将用于类似的数组，以获取该索引处的值。

如何：将两个列表压缩，然后对结果进行排序？

尝试以下操作：

min(range(len(a)), key=lambda i: abs(a[i]-11.5))

例如：

>>> a = [25.75443, 26.7803, 25.79099, 24.17642, 24.3526, 22.79056, 20.84866, 19.49222, 18.38086, 18.0358, 16.57819, 15.71255, 14.79059, 13.64154, 13.09409, 12.18347, 11.33447, 10.32184, 9.544922, 8.813385, 8.181152, 6.983734, 6.048035, 5.505096, 4.65799]
>>> min(range(len(a)), key=lambda i: abs(a[i]-11.5))
16

或获取索引和值：

>>> min(enumerate(a), key=lambda x: abs(x[1]-11.5))
(16, 11.33447)

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如果无法对数组进行排序，则无法快速找到最接近的项-必须迭代所有项

有一个解决方法，但这是一个相当大的工作量：编写一个排序算法，对数组进行排序，同时更新第二个数组，告诉您在对数组排序之前该条目在哪里

这样，您可以使用二进制搜索查找最近条目的索引，然后使用此索引使用“索引数组”查找原始索引

[编辑]使用

zip（）

，这非常容易实现：

 array_to_sort = zip( original_array, range(len(original_array)) )
 array_to_sort.sort( key=i:i[0] )

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现在，您可以使用二进制搜索值（使用

项[0]

）<代码>项目[1]将为您提供原始索引。

遍历所有项目只是线性的。如果要对数组进行排序，情况会更糟

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我认为保留一个额外的

deltax

（到目前为止的最小差异）和

idx

（该元素的索引）并在列表中循环一次没有问题。

请记住，如果空间不重要，您可以通过创建已排序索引的二级列表来对任何列表进行排序，而无需移动内容

还要记住，如果只进行一次查找，那么只需遍历列表O（n）中的每个元素。（如果多次，您可能希望稍后进行排序以提高效率）

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如果a已经是一个数组，则可以执行相应的转换。

如果您多次搜索一个长列表，那么

min

的缩放效果非常差（O（n^2），如果您将一些搜索附加到搜索列表中，我想）

平分是你的朋友。这是我的解决办法。它的比例为O（n*log（n））：

将输出：

Closest to   1.0 : rank= 0 num= 1.33447 index=16
Closest to 100.0 : rank=25 num=26.78030 index= 1
Closest to  15.0 : rank=12 num=14.79059 index=12
Closest to  15.6 : rank=13 num=15.71255 index=11
Closest to   8.0 : rank= 5 num= 8.18115 index=20

以及：

输出：

Closest to 100.0 : rank=25 num=99.90000 index=25

---

可能重复@Jean-FrançoisCorbett这个问题怎么可能是另一个问题的重复。这个问题比较老。@QiuYU因为@GhassenLouhaichi在这篇文章中没有链接。在发布自动注释之前，请仔细考虑。

def find_nearray（数组，值）：array=np.asarray（数组）；idx=（np.abs（array-value））.argmin（）；返回idx执行得更快（受启发），或者只需使用
cl.closest（target）
，对吗？谢谢你的代码！是的，没错！很高兴你喜欢它。由于我们无法知道列表中的哪些子列表已排序，所以对分没有帮助，我们必须触及每个元素。@Jan我想你是对的，我将修改措辞
a = [25.75443, 26.7803, 25.79099, 24.17642, 24.3526, 22.79056, 20.84866,
     19.49222, 18.38086, 18.0358, 16.57819, 15.71255, 14.79059, 13.64154,
     13.09409, 12.18347, 1.33447, 10.32184, 9.544922, 8.813385, 8.181152,
     6.983734, 6.048035, 5.505096, 4.65799]
targets = [1.0, 100.0, 15.0, 15.6, 8.0]
cl = Closest(a)
for x in targets:
    rank = cl.rank(x)
    print("Closest to %5.1f : rank=%2i num=%8.5f index=%2i " % (x, rank,
        cl.nums[rank], cl.closest(x)))

Closest to   1.0 : rank= 0 num= 1.33447 index=16
Closest to 100.0 : rank=25 num=26.78030 index= 1
Closest to  15.0 : rank=12 num=14.79059 index=12
Closest to  15.6 : rank=13 num=15.71255 index=11
Closest to   8.0 : rank= 5 num= 8.18115 index=20

cl.append(99.9)
x = 100.0
rank = cl.rank(x)
print("Closest to %5.1f : rank=%2i num=%8.5f index=%2i " % (x, rank,
    cl.nums[rank], cl.closest(x)))

Closest to 100.0 : rank=25 num=99.90000 index=25