Python 在每次循环迭代中从数组中排除数字的最快方法

我不是python专家

我试图实现一个K-着色区间问题的解决方案。 只使用python标准库，因此没有numpy。

我想要达到的目标： 因此，我有一个排序的元素列表，在每个循环迭代中，我需要排除多个元素，以便在下一次迭代中，循环继续处理上一次迭代产生的排序的子集。 在每次迭代中，我都使用二进制搜索算法访问索引，并且在处理列表时必须始终对其进行排序

我尝试过使用array.pop（index），但是我的解决方案对于100000个元素的列表来说速度很慢，效率也不高，因为根据n是列表中元素的数量，它的复杂性是O（n）

我曾尝试将输入存储在set（）中并对其进行处理，但由于每次迭代都必须执行二进制搜索算法，因此无法存储它们，因为为了进行二进制搜索，我需要通过索引访问元素，这在set

TypeError中是不可能的：“set”对象是不可下标的

例：

输入是根据每个子数组的第二项按升序排序的列表

arr = [[0, -1, 0], [1, 4, 0], [3, 5, 0], [0, 6, 0], [4, 7, 0], [3, 7, 0], [5, 9, 0], [6, 10, 0]]

for i in range(len(arr)) :

   x = binarysearch(arr, value) #returns an index

   while x > 0 :
      helper = x
      array.exclude(x)
      x = binarysearch(arr, arr[helper][0]) #returns an index

我不希望上次迭代中排除的所有arr[x]都包含在当前迭代中

任何想法都将不胜感激

提前感谢
如果需要对单个元件进行操作，请提供
O（n）
最快的声音。但是你的描述听起来更像是一个
O（n^2）
问题（“…在每次循环迭代中，我需要排除多个元素，以便在下一次迭代中…”）：在循环上循环。AFAIK在标准python中没有一个容器可以在
O（n）
内实现随机访问和删除。您可以通过二进制搜索树
O（log（n））
实现这一点，因为您可以实现它们。因此，我担心您将不得不推出自己的或使用第三方之一。你会找到一些参考资料