在循环有序列表中查找最接近值的优雅方法

Question

给定一个排序列表，如[1.1, 2.2, 3.3] math.pi*2 [1.1, 2.2, 3.3]和一个边界值，如math.pi*2 ，返回[0 - math.pi*2)任何给定值的最接近值

该函数应该返回值的索引，因此f(1.2)返回0而f(2.1)返回1 ，而f(6.0)应该在math.pi*2处math.pi*2并返回0 ，更接近于1.1而不是3.3给出边界值。 为了完全明确，这个函数也应该在下端f(1.0, [5.0, 6.0], bound = math.pi*2) ，这样f(1.0, [5.0, 6.0], bound = math.pi*2)返回1 。

用例是将弧度的任意角度映射到列表中最近的现有有效角度。 我在python中用bisect写了几次这样的函数，但代码总是冒犯我的审美意识。 边缘情况的高复杂性和数量似乎与功能的直观简单性不成比例。 所以我想问一下，无论是在效率还是优雅方面，是否有人都能提出令人满意的实施方案。

Answer 1

这是一种更优雅的方法。 通过包裹数字线来消除边缘情况：

from bisect import bisect_right

def circular_search(points, bound, value):
    ##
    ## normalize / sort input points to [0, bound)
    points = sorted(list(set([i % bound for i in points])))
    ##
    ## normalize search value to [0, bound)
    value %= bound
    ##
    ## wrap the circle left and right
    ext_points = [i-bound for i in points] + points + [i+bound for i in points]
    ##
    ## identify the "nearest not less than" point; no
    ## edge cases since points always exist above & below
    index = bisect_right(ext_points, value)
    ##
    ## choose the nearest point; will always be either the
    ## index found by bisection, or the next-lower index
    if abs(ext_points[index]-value) >= abs(ext_points[index-1]-value):
        index -= 1
    ##
    ## map index to [0, npoints)
    index %= len(points)
    ##
    ## done
    return points[index]

正如所写的那样，除非输入像没有点，或者绑定== 0，否则它们会工作。

Answer 2

使用bisect模块作为基础：

from bisect import bisect_left
import math

def f(value, sorted_list, bound=math.pi * 2):
    value %= bound
    index = bisect_left(sorted_list, value)
    if index == 0 or index == len(sorted_list):
        return min((abs(bound + sorted_list[0] - value), 0), (abs(sorted_list[-1] - value), len(sorted_list) - 1))[1]
    return min((index - 1, index), 
        key=lambda i: abs(sorted_list[i] - value) if i >= 0 else float('inf'))

演示：

>>> sorted_list = [1.1, 2.2, 3.3]
>>> f(1.2, sorted_list)
0
>>> f(2.1, sorted_list)
1
>>> f(6.0, sorted_list)
0
>>> f(5.0, sorted_list)
2

Answer 3

最简单的方法就是使用min：

def angular_distance(theta_1, theta_2, mod=2*math.pi):
    difference = abs(theta_1 % mod - theta_2 % mod)
    return min(difference, mod - difference)

def nearest_angle(L, theta):
    return min(L, key=lambda theta_1: angular_distance(theta, theta_2))

In [11]: min(L, key=lambda theta: angular_distance(theta, 1))
Out[11]: 1.1

利用列表的排序，您可以使用bisect模块：

from bisect import bisect_left

def nearest_angle_b(theta, sorted_list, mod=2*math.pi):
    i1 = bisect_left(sorted_list, theta % mod)
    if i1 == 0:
        i1, i2 = len(sorted_list) - 1, 0
    elif i1 == len(sorted_list):
        i1, i2 = i1 - 1, 0
    else:
        i2 = (i1 + 1) % len(sorted_list)
    return min((angular_distance(theta, L[i], mod), i, L[i])
                 for i in [i1, i2])

返回列表中距离最近的距离，索引和角度。