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Python排序
Python 列表有一个内置的 list.sort()
方法可以直接修改列表。还有一个 sorted()
内置函数,它会从一个可迭代对象构建一个新的排序列表。
基本排序
简单的升序排序非常简单:只需调用 sorted()
函数即可。它会返回一个新的已排序列表。
>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])
[1, 2, 3, 4, 5]
你也可以使用 list.sort()
方法,它会直接修改原列表(并返回 None
以避免混淆),通常来说它不如 sorted()
方便 ——— 但如果你不需要原列表,它会更有效率。
>>> a = [5, 2, 3, 1, 4]
>>> a.sort()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
另外一个区别是, list.sort()
方法只是为列表定义的,而 sorted()
函数可以接受任何可迭代对象。
>>> sorted({1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'})
[1, 2, 3, 4, 5]
关键函数
list.sort()
和 sorted()
都有一个 key 形参来指定在进行比较之前要在每个列表元素上进行调用的函数。
例如,下面是一个不区分大小写的字符串比较:
>>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower)
['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This']
key 形参的值应该是一个函数,它接受一个参数并并返回一个用于排序的键。这种技巧速度很快,因为对于每个输入记录只会调用一次 key 函数。
一种常见的模式是使用对象的一些索引作为键对复杂对象进行排序。例如:
>>> student_tuples = [
... ('john', 'A', 15),
... ('jane', 'B', 12),
... ('dave', 'B', 10),
... ]
>>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2]) # sort by age
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
同样的技术也适用于具有命名属性的对象。例如:
>>> class Student:
... def __init__(self, name, grade, age):
... self.name = name
... self.grade = grade
... self.age = age
... def __repr__(self):
... return repr((self.name, self.grade, self.age))
>>> student_objects = [
... Student('john', 'A', 15),
... Student('jane', 'B', 12),
... Student('dave', 'B', 10),
... ]
>>> sorted(student_objects, key=lambda student: student.age) # sort by age
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
Operator 模块函数
上面显示的键函数模式非常常见,因此 Python 提供了便利功能,使访问器功能更容易,更快捷。 operator
模块有 itemgetter()
、 attrgetter()
和 methodcaller()
函数。
使用这些函数,上述示例变得更简单,更快捷:
>>> from operator import itemgetter, attrgetter
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2))
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
Operator 模块功能允许多级排序。 例如,按 grade 排序,然后按 age 排序:
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2))
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age'))
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]
升序和降序
list.sort()
和 sorted()
接受布尔值的 reverse 参数。这用于标记降序排序。 例如,要以反向 age 顺序获取学生数据:
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2), reverse=True)
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'), reverse=True)
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
排序稳定性和排序复杂度
排序保证是 稳定 的。 这意味着当多个记录具有相同的键值时,将保留其原始顺序。
>>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]
>>> sorted(data, key=itemgetter(0))
[('blue', 1), ('blue', 2), ('red', 1), ('red', 2)]
注意 blue 的两个记录如何保留它们的原始顺序,以便 ('blue', 1)
保证在 ('blue', 2)
之前。
这个美妙的属性允许你在一系列排序步骤中构建复杂的排序。例如,要按 grade 降序然后 age 升序对学生数据进行排序,请先 age 排序,然后再使用 grade 排序:
>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter('age')) # sort on secondary key
>>> sorted(s, key=attrgetter('grade'), reverse=True) # now sort on primary key, descending
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
Python 中使用的 Timsort 算法可以有效地进行多种排序,因为它可以利用数据集中已存在的任何排序。
使用装饰-排序-去装饰的旧方法
这个三个步骤被称为 Decorate-Sort-Undecorate :
-
首先,初始列表使用控制排序顺序的新值进行修饰。
-
然后,装饰列表已排序。
-
最后,删除装饰,创建一个仅包含新排序中初始值的列表。
例如,要使用DSU方法按 grade 对学生数据进行排序:
>>> decorated = [(student.grade, i, student) for i, student in enumerate(student_objects)]
>>> decorated.sort()
>>> [student for grade, i, student in decorated] # undecorate
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
这方法语有效是因为元组按字典顺序进行比较,先比较第一项;如果它们相同则比较第二个项目,依此类推。
不一定在所有情况下都要在装饰列表中包含索引 i ,但包含它有两个好处:
-
排序是稳定的——如果两个项具有相同的键,它们的顺序将保留在排序列表中。
-
原始项目不必具有可比性,因为装饰元组的排序最多由前两项决定。 因此,例如原始列表可能包含无法直接排序的复数。
这个方法的另一个名字是 Randal L. Schwartz 在 Perl 程序员中推广的 Schwartzian transform。
既然 Python 排序提供了键函数,那么通常不需要这种技术。
使用 cmp 参数的旧方法
本 HOWTO 中给出的许多结构都假定为 Python 2.4 或更高版本。在此之前,没有内置 sorted()
, list.sort()
也没有关键字参数。相反,所有 Py2.x 版本都支持 cmp 参数来处理用户指定的比较函数。
在 Py3.0 中, cmp 参数被完全删除(作为简化和统一语言努力的一部分,消除了丰富的比较与 __cmp__()
魔术方法之间的冲突)。
在 Py2.x 中, sort 允许一个可选函数,可以调用它来进行比较。该函数应该采用两个参数进行比较,然后返回负值为小于,如果它们相等则返回零,或者返回大于大于的正值。例如,我们可以这样做:
>>> def numeric_compare(x, y):
... return x - y
>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=numeric_compare) # doctest: +SKIP
[1, 2, 3, 4, 5]
或者你可反转比较的顺序:
>>> def reverse_numeric(x, y):
... return y - x
>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=reverse_numeric) # doctest: +SKIP
[5, 4, 3, 2, 1]
将代码从 Python 2.x 移植到 3.x 时,如果用户提供比较功能并且需要将其转换为键函数,则会出现这种情况。 以下包装器使这很容易:
def cmp_to_key(mycmp):
'Convert a cmp= function into a key= function'
class K:
def __init__(self, obj, *args):
self.obj = obj
def __lt__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) < 0
def __gt__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) > 0
def __eq__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) == 0
def __le__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) <= 0
def __ge__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) >= 0
def __ne__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) != 0
return K
要转换为键函数,只需包装旧的比较函数:
>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], key=cmp_to_key(reverse_numeric))
[5, 4, 3, 2, 1]
在 Python 3.2 中, functools.cmp_to_key()
函数被添加到标准库中的 functools
模块中。
文档地址:https://docs.python.org/zh-cn/3.7/howto/sorting.html