Pythonでリスト内の2つの要素間の最も近い出現位置を求める方法

Pythonでは、リスト内の2つの要素間で最も近い出現位置(インデックス)を求めたい場面があります。そのような場合は、3つの引数を受け取る関数を定義し、「not in」演算子とリスト内包表記を組み合わせることで、効率的に結果を得ることができます。

以下に具体的な実装例を示します。

サンプルコード

def nearest_occurence_list(my_list, x, y):
    if x not in my_list or y not in my_list:
        return -1
    x_index = [index for index in range(len(my_list)) if my_list[index] == x]
    y_index = my_list.index(y)
    min_dist = 1000000
    result = None
    for element in x_index:
        if abs(element - y_index) < min_dist:
            result = element
            min_dist = abs(element - y_index)
    return result

my_list = [12, 24, 15, 17, 28, 26, 13, 28, 14, 12, 20, 19, 24, 29, 14]
print('The list is :')
print(my_list)
x = 14
print('The value of x is ')
print(x)
y = 26
print('The value of y is ')
print(y)
print('The result is :')
print(nearest_occurence_list(my_list, x, y))

実行結果

The list is :
[12, 24, 15, 17, 28, 26, 13, 28, 14, 12, 20, 19, 24, 29, 14]
The value of x is
14
The value of y is
26
The result is :
8

コードの解説

• nearest_occurence_listという名前の関数を定義し、リスト(my_list)と検索対象となる2つの値(x・y)の合計3つの引数を受け取ります。

• xまたはyがリスト内に存在しない場合は、「not in」演算子による判定で-1を返して処理を終了します。

• リスト内包表記を使ってリスト全体を走査し、xと一致するすべてのインデックスを抽出して変数x_indexに格納します。

• 続いて、index()メソッドでyの最初の出現位置を取得し、変数y_indexに代入します。

• 比較用の初期値として十分大きな距離(min_dist = 1000000)を設定し、x_index内の各インデックスとy_indexとの絶対差を順番に計算します。

• 現在の最小距離よりも小さい差が見つかるたびに、そのインデックスをresultに、差をmin_distにそれぞれ更新します。

• ループが完了した時点で、yに最も近いxの出現インデックスが返されます。

• 関数の外側では、整数を要素とするリストを定義し、コンソールに表示します。

• xに14、yに26を設定し、それぞれの値をコンソールに出力します。

• 必要な引数を渡して関数を呼び出すと、結果として「8」がコンソールに表示されます。これは、y(インデックス5)に最も近いx=14の出現位置がインデックス8であることを意味します。

改善のヒント

サンプルコードでは最小距離の初期値として1000000というマジックナンバーを使っていますが、float('inf')(無限大)を使えば、どんなに大きなリストでも安全に動作します。また、enumerate()とmin()関数のkey引数を組み合わせると、ループ処理をより簡潔に書き換えることもできます。

def nearest_occurence_v2(my_list, x, y):
    if x not in my_list or y not in my_list:
        return -1
    y_index = my_list.index(y)
    return min((i for i, v in enumerate(my_list) if v == x),
               key=lambda i: abs(i - y_index))

いずれの方法でも計算量はO(n)となり、リストの長さに比例した時間で処理が完了します。