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在使用 Python 的時(shí)候，如果要判斷一個(gè)字符串是否在另一個(gè)包含字符串的列表中，可以使用in 關(guān)鍵詞，例如：

name_list = ['pm', 'kingname', '青南'] 
if 'kingname' in name_list: 
    print('kingname 在列表里面') 

但是，Golang 是沒(méi)有in這個(gè)關(guān)鍵詞的，所以如果要判斷一個(gè)字符串?dāng)?shù)組中是否包含一個(gè)特定的字符串，就需要一個(gè)一個(gè)對(duì)比：

package main 
 
import "fmt" 
 
 
func in(target string, str_array []string) bool { 
     for _, element := range str_array{ 
        if target == element{ 
            return true 
        } 
    } 
    return false 
} 
 
func main(){ 
    name_list := []string{"pm", "kingname", "青南"} 
    target1 := "kingname" 
    target2 := "產(chǎn)品經(jīng)理" 
    result := in(target1, name_list) 
    fmt.Println("kingname 是否在 name_list 中：", result) 
    result = in(target2, name_list) 
    fmt.Println("產(chǎn)品經(jīng)理是否在 name_list 中：", result) 
} 

運(yùn)行效果如下圖所示：

但這種方式有一個(gè)弊端，就是要遍歷整個(gè)字符串?dāng)?shù)組。如果數(shù)組里面有100萬(wàn)條數(shù)據(jù)，那么平均要遍歷50萬(wàn)次才能找到。這是一個(gè)非常費(fèi)時(shí)間的操作。

有沒(méi)有什么辦法可以優(yōu)化這個(gè)操作呢?

如果是有序的整型數(shù)組，那么我們可以使用二分查找，把時(shí)間復(fù)雜度O(n)降到對(duì)數(shù)時(shí)間復(fù)雜度。字符串能不能也這樣操作呢?實(shí)際上是可以的。

在 Golang 中，有一個(gè)排序模塊sort，它里面有一個(gè)sort.Strings()函數(shù)，可以對(duì)字符串?dāng)?shù)組進(jìn)行排序。同時(shí)，還有一個(gè)sort.SearchStrings()[1]函數(shù)，會(huì)用二分法在一個(gè)有序字符串?dāng)?shù)組中尋找特定字符串的索引。

結(jié)合兩個(gè)函數(shù)，我們可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)更高效的算法：

package main 
 
import ( 
        "fmt" 
        "sort" 
    ) 
 
 
func in(target string, str_array []string) bool { 
    sort.Strings(str_array) 
    index := sort.SearchStrings(str_array, target) 
    if index < len(str_array) && str_array[index] == target { 
        return true 
    } 
    return false 
} 
 
func main(){ 
    name_list := []string{"pm", "kingname", "青南"} 
    target1 := "kingname" 
    target2 := "產(chǎn)品經(jīng)理" 
    result := in(target1, name_list) 
    fmt.Println("kingname 是否在 name_list 中：", result) 
    result = in(target2, name_list) 
    fmt.Println("產(chǎn)品經(jīng)理是否在 name_list 中：", result) 
} 

運(yùn)行效果如下圖所示：

其中，sort.Strings是一個(gè) in-place 的修改方式，是直接修改的 str_array。修改以后str_array變成有序的字符串?dāng)?shù)組。接下來(lái)通過(guò)二分查找快速定位。如果找到了，那么返回目標(biāo)字符串在排序后的列表中第一次出現(xiàn)的索引。如果沒(méi)有找到，那么返回?cái)?shù)組中最后一個(gè)元素的索引。所以只要 index 小于最后一個(gè)元素的索引，那么目標(biāo)字符串肯定存在;如果等于最后一個(gè)元素的索引，但是值不等于最后一個(gè)元素，那么目標(biāo)字符串就不存在于字符串?dāng)?shù)組中。

通過(guò)先排序再查詢的方式，對(duì)于100萬(wàn)個(gè)元素的字符串?dāng)?shù)組，只需要查詢20次左右就能確認(rèn)字符串是否存在。速度大大提升。

最后考大家一個(gè)思考題。name_list一開(kāi)始是亂序的字符串?dāng)?shù)組，在上圖第23行，如果打印一下 name_list，打印出來(lái)的是經(jīng)過(guò)排序的，還是沒(méi)有經(jīng)過(guò)排序的字符串?dāng)?shù)字?