使用列表上的max（）/ min（）获取返回的最大或最小项目的索引

我在清单上使用Python的max和min函数进行minimax算法，而且须要max()或min()返回的值的索引。 换句话说，我须要知道哪一个移动产生了最大（第一玩家回合）或最小（第二玩家）值。

for i in range(9):
    newBoard = currentBoard.newBoardWithMove([i / 3, i % 3], player)

    if newBoard:
        temp = minMax(newBoard, depth + 1, not isMinLevel)  
        values.append(temp)

if isMinLevel:
    return min(values)
else:
    return max(values)

我须要可以返回最小值或最大值的实际索引，而不单单是返回值。

---

#1楼

只是已经说过的一小部分。 values.index(min(values))彷佛返回最小的min索引。 如下是最大的索引：

values.reverse()
    (values.index(min(values)) + len(values) - 1) % len(values)
    values.reverse()

若是原地反转的反作用可有可无，则能够省略最后一行。

遍历全部事件

indices = []
    i = -1
    for _ in range(values.count(min(values))):
      i = values[i + 1:].index(min(values)) + i + 1
      indices.append(i)

为了简洁起见。 在循环外缓存min(values), values.count(min)多是一个更好的主意。

---

#2楼

假设您有一个列表values = [3,6,1,5] ，而且须要最小元素的索引，在这种状况下，即index_min = 2 。

避免使用其余答案中出现的itemgetter()解决方案，而改用

index_min = min(xrange(len(values)), key=values.__getitem__)

由于它不须要import operator或使用enumerate ，而且它老是比使用itemgetter()的解决方案更快（下面的基准itemgetter() 。

若是您正在处理numpy数组或能够负担numpy做为依赖项，请考虑同时使用

import numpy as np
index_min = np.argmin(values)

即便在如下状况下将其应用于纯Python列表，也将比第一个解决方案更快。

• 它大于几个元素（个人机器上大约2 ** 4个元素）
• 您能够负担得起从纯列表到numpy数组的内存副本

正如该基准所指出的：

我已经使用python 2.7在机器上运行了基准测试，用于上述两个解决方案（蓝色：纯python，第一个解决方案）（红色，numpy解决方案）以及基于itemgetter()的标准解决方案（黑色，参考解决方案）。 与python 3.5相同的基准测试代表，这些方法与上述python 2.7状况彻底相同

---

#3楼

若是要在数字列表中查找max的索引（彷佛是这种状况），那么建议您使用numpy：

import numpy as np
ind = np.argmax(mylist)

---

#4楼

可能更简单的解决方案是将值的数组转换为值，索引对的数组，并取其最大值/最小值。 这将给出具备最大值/最小值的最大/最小索引（即，经过首先比较第一个元素，而后比较第二个元素（若是第一个元素相同，则比较第二对元素））。 注意，实际上不须要建立数组，由于最小/最大容许生成器做为输入。

values = [3,4,5]
(m,i) = max((v,i) for i,v in enumerate(values))
print (m,i) #(5, 2)

---

#5楼

list=[1.1412, 4.3453, 5.8709, 0.1314]
list.index(min(list))

将给您第一个最小索引。