Python 使用三元搜索查找范围内的所有元素？

我正在寻找一个平均案例性能为O（log（N））的算法，以从排序列表中提取介于（或等于）最小值和最大值之间的元素

问题在于，由于最小值和最大值实际上可能不在列表中，或者甚至可能不重复，因此二进制搜索将不起作用。三元搜索似乎更接近于我所寻找的，但到目前为止，我还无法创建一个函数来实现我在三元搜索基础上看到的功能

例如，输入：

list=[1,2,3,4,5,6,7], min=3, max=6

应该返回[3,4,5,6]。同样地

list=[500,757,2412,10000,123123], min = 600, max = 5000

应返回[7572412]

这也可以在python中使用以下方法来降低效率：

def withinRange(values,min,max):
   return [val for val in sorted(values) if val <= max and val >= min]

def范围内（值、最小值、最大值）：
返回[如果val=min，则在排序（值）中为val返回val]

调用该操作的次数足够多，因此非常倾向于使用O（log（N）），并且排序只会执行一次。

这似乎有效：

>>> import bisect
>>> def bin_slice(L, min, max):
...     i = bisect.bisect_left(L, min)
...     j = bisect.bisect(L, max)
...     return L[i:j]
... 
>>> bin_slice([1,2,3,4,5,6,7,8,9], 3, 6)
[3, 4, 5, 6]
>>> bin_slice([500,757,2412,10000,123123], 600, 5000)
[757, 2412]

复杂性类似于2log（N），也就是O（log（N））。还要注意的是，

bisect

可能会对

bisect

使用C实现，这比用纯python编写的任何东西都要快，因此纯python解决方案可能会更慢，即使比较少一点

通过将

lo

参数传递到

bisect

，可以稍微优化搜索

j

：

j = bisect.bisect(L, max, i)

---

我不理解你在“因为最小值和最大值可能不在列表中，甚至可能不重复，所以二进制搜索不起作用”中的推理。你能详细说明一下吗？它需要有内存的二进制搜索。“记住您拥有的最后一个值。如果您要返回‘未找到值’，请返回内存中的最后一个值”在下面的示例中，该算法旨在返回列表中最小值和最大值之间的所有值。做同样事情的一种效率较低的方法是：[x代表列表中的x，如果x>=min和x，这可能就是我要找的。我会看看是否还有其他问题出现，不管是哪种方式，该模块看起来对我正在处理的与此问题相关的其他事情很有用。