Python对数组排序的最有效方法是在i中进行搜索

Question

我有一个非常大的numpy数组，看起来像这样（前5个条目）：

[[ 1.    0.01  0.02  0.6   0.01  0.5   0.01  0.5   0.5   0.5 ]
 [ 0.5   0.01  0.01  0.6   0.01  0.5   0.5   0.5   0.5   0.6 ]
 [ 0.6   0.01  0.5   0.5   0.5   0.5   0.7   0.01  0.01  0.  ]
 [ 0.01  0.5   0.8   0.02  0.02  0.81  0.01  0.77  0.02  0.01]
 [ 0.5   0.02  0.5   0.    0.5   0.5   0.01  0.6   0.01  0.  ]]

I搜索此数组以查找长度也为10个值的特定序列。 所以我存储传入序列后没有特殊规则，只有0 1 2 3。。。同样我搜索这个数组。这是我的搜索方法（silo\u arrays[][]是上面的数组，array\u pattern[]是一个1D numpy 10个值的长数组，我在silo\u数组中搜索它）：

   new_pattern=True
   for z in range(0, self.silo_arrays_c):
    eq_rate = 0
    for y in range(0, self.length):
        if(self.silo_arrays[z][y] != array_pattern[y]):
            break
        else:
            eq_rate += 1

    if(eq_rate == self.length):
     new_pattern = False
     break

如果silo_数组的长度约为1585个条目，则大约需要0.006257秒。有没有人知道如何通过某种排序或结构变化来加速搜索过程？ 感谢您的支持：）

Answer 1

当谈到数据优化时，您通常要处理的是权衡，而不是整体加速。你知道吗

因此，在使用以下解决方案之前，请确保您了解它带来的限制，即增加了写入时间。你知道吗

一种流行的算法是实现二进制搜索。如果你不熟悉这个概念：

给定一个有序的数字列表L，和一个数字列表v，您必须检查v in L。您可以这样做，将列表一分为二，然后将这两个间隔的中间值与您的值v进行比较。假设升序，您将根据以下规则选择间隔：if v < L[middleindex]: I = lower_half else I = upper_half然后通过重复继续搜索。这样可以将搜索空间减少到最小。你知道吗

为了在项目中使用二进制搜索，在数组中插入数组时需要对数组进行排序。要比较的值将是按降序排列的数组元素。这样你可能会提高搜索速度。你知道吗

使用二进制搜索的好处是，在两种情况下（最坏和最佳情况），它的性能是相同的，即O（logn）。这使它相当可靠。你知道吗

对不起，我在手机上。你知道吗