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排序指南
作者
Andrew Dalke 和 Raymond Hettinger
發(fā)布版本
0.1
python 列表有一個(gè)內(nèi)置的 list.sort() 方法可以直接修改列表。還有一個(gè) sorted() 內(nèi)置函數(shù)，它會從一個(gè)可迭代對象構(gòu)建一個(gè)新的排序列表。
在本文檔中，我們將探索使用Python對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序的各種技術(shù)。
基本排序
簡單的升序排序非常簡單：只需調(diào)用 sorted() 函數(shù)。它返回一個(gè)新的排序后列表：
>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])[1, 2, 3, 4, 5]
你也可以使用 list.sort() 方法，它會直接修改原列表（并返回 None 以避免混淆），通常來說它不如 sorted() 方便 ——— 但如果你不需要原列表，它會更有效率。
>>> a = [5, 2, 3, 1, 4]>>> a.sort()>>> a[1, 2, 3, 4, 5]
另外一個(gè)區(qū)別是， list.sort() 方法只是為列表定義的，而 sorted() 函數(shù)可以接受任何可迭代對象。
>>> sorted({1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'})[1, 2, 3, 4, 5]
關(guān)鍵函數(shù)
list.sort() 和 sorted() 都有一個(gè) key 形參用來指定在進(jìn)行比較前要在每個(gè)列表元素上調(diào)用的函數(shù)（或其他可調(diào)用對象）。
例如，下面是一個(gè)不區(qū)分大小寫的字符串比較：
>>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower)['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This']
key 形參的值應(yīng)該是個(gè)函數(shù)（或其他可調(diào)用對象），它接受一個(gè)參數(shù)并返回一個(gè)用于排序的鍵。 這種機(jī)制速度很快，因?yàn)閷τ诿總€(gè)輸入記錄只會調(diào)用一次鍵函數(shù)。
一種常見的模式是使用對象的一些索引作為鍵對復(fù)雜對象進(jìn)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)]
同樣的技術(shù)也適用于具有命名屬性的對象。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 模塊函數(shù)
上面顯示的鍵函數(shù)模式非常常見，因此 Python 提供了便利功能，使訪問器功能更容易，更快捷。 operator 模塊有 itemgetter() 、 attrgetter() 和 methodcaller() 函數(shù)。
使用這些函數(shù)，上述示例變得更簡單，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 模塊功能允許多級排序。 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() 接受布爾值的 reverse 參數(shù)。這用于標(biāo)記降序排序。 例如，要以反向 age 順序獲取學(xué)生數(shù)據(jù)：
>>> 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)]
排序穩(wěn)定性和排序復(fù)雜度
排序保證是 穩(wěn)定 的。 這意味著當(dāng)多個(gè)記錄具有相同的鍵值時(shí)，將保留其原始順序。
>>> 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 的兩個(gè)記錄如何保留它們的原始順序，以便 ('blue', 1) 保證在 ('blue', 2) 之前。
這個(gè)美妙的屬性允許你在一系列排序步驟中構(gòu)建復(fù)雜的排序。例如，要按 grade 降序然后 age 升序?qū)W(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，請先 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)]
這可以被抽象為一個(gè)包裝函數(shù)，該函數(shù)能接受一個(gè)列表以及字段和順序的元組，以對它們進(jìn)行多重排序。
>>> def multisort(xs, specs):... for key, reverse in reversed(specs):... xs.sort(key=attrgetter(key), reverse=reverse)... return xs>>> multisort(list(student_objects), (('grade', True), ('age', False)))[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
Python 中使用的 Timsort 算法可以有效地進(jìn)行多種排序，因?yàn)樗梢岳脭?shù)據(jù)集中已存在的任何排序。
Decorate-Sort-Undecorate
這個(gè)三個(gè)步驟被稱為 Decorate-Sort-Undecorate ：
首先，初始列表使用控制排序順序的新值進(jìn)行修飾。
然后，裝飾列表已排序。
最后，刪除裝飾，創(chuàng)建一個(gè)僅包含新排序中初始值的列表。
例如，要使用DSU方法按 grade 對學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)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)]
這方法語有效是因?yàn)樵M按字典順序進(jìn)行比較，先比較第一項(xiàng)；如果它們相同則比較第二個(gè)項(xiàng)目，依此類推。
不一定在所有情況下都要在裝飾列表中包含索引 i ，但包含它有兩個(gè)好處：
排序是穩(wěn)定的——如果兩個(gè)項(xiàng)具有相同的鍵，它們的順序?qū)⒈Ａ粼谂判蛄斜碇小?/p>
原始項(xiàng)目不必具有可比性，因?yàn)檠b飾元組的排序最多由前兩項(xiàng)決定。 因此，例如原始列表可能包含無法直接排序的復(fù)數(shù)。
這個(gè)方法的另一個(gè)名字是 Randal L. Schwartz 在 Perl 程序員中推廣的 Schwartzian transform。
既然 Python 排序提供了鍵函數(shù)，那么通常不需要這種技術(shù)。
Comparison Functions
Unlike key functions that return an absolute value for sorting, a comparison function computes the relative ordering for two inputs.
For example, a balance scale compares two samples giving a relative ordering: lighter, equal, or heavier. Likewise, a comparison function such as cmp(a, b) will return a negative value for less-than, zero if the inputs are equal, or a positive value for greater-than.
It is common to encounter comparison functions when translating algorithms from other languages. Also, some libraries provide comparison functions as part of their API. For example, locale.strcoll() is a comparison function.
To accommodate those situations, Python provides functools.cmp_to_key to wrap the comparison function to make it usable as a key function:
sorted(words, key=cmp_to_key(strcoll)) # locale-aware sort order
Odds and Ends
For locale aware sorting, use locale.strxfrm() for a key function or locale.strcoll() for a comparison function. This is necessary because “alphabetical” sort orderings can vary across cultures even if the underlying alphabet is the same.
reverse 參數(shù)仍然保持排序穩(wěn)定性（因此具有相等鍵的記錄保留原始順序）。 有趣的是，通過使用內(nèi)置的 reversed() 函數(shù)兩次，可以在沒有參數(shù)的情況下模擬該效果：
>>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]>>> standard_way = sorted(data, key=itemgetter(0), reverse=True)>>> double_reversed = list(reversed(sorted(reversed(data), key=itemgetter(0))))>>> assert standard_way == double_reversed>>> standard_way[('red', 1), ('red', 2), ('blue', 1), ('blue', 2)]
在對兩個(gè)對象進(jìn)行比較時(shí)，排序例程使用
<。因此，通過定義一個(gè)__lt__()方法，很容易為一個(gè)類添加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的排序順序。>>> Student.__lt__ = lambda self, other: self.age < other.age>>> sorted(student_objects)[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
然而，請注意，如果
__gt__()沒有實(shí)現(xiàn)，<可以退回到使用__lt__()（見 object.__lt__() ）。鍵函數(shù)不需要直接依賴于被排序的對象。鍵函數(shù)還可以訪問外部資源。例如，如果學(xué)生成績存儲在字典中，則可以使用它們對單獨(dú)的學(xué)生姓名列表進(jìn)行排序：
>>> students = ['dave', 'john', 'jane']>>> newgrades = {'john': 'F', 'jane':'A', 'dave': 'C'}>>> sorted(students, key=newgrades.__getitem__)['jane', 'dave', 'john']
分享題目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：排序指南
文章地址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/dhpdddg.html
