哪些優(yōu)化算法適用于整數(shù)輸入、浮點數(shù)輸出？一種想法是僅使用布倫特搜索，但構(gòu)建了一種方法，該方法對兩個最近的點進行插值以偽造實數(shù)輸入而不是整數(shù)輸入。我的第二個想法是，這似乎是一種普遍的需求，scipy 中一定已經(jīng)有一些東西可以做到這一點和/或更適合它的算法？Bisect 當(dāng)然適用于此，但對于大量輸入，它的收斂時間可以改進。像布倫特優(yōu)化這樣的混合方法會更好。https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html例子a = []for i in range(10):    a.append(i-5+.8)# a = [-4.2, -3.2, -2.2, -1.2, -0.19999999999999996, 0.8, 1.8, 2.8, 3.8, 4.8]# How to find a[x] such that a is as close to 0 as possible? x = 4, a = -0.2