python?sort、sorted高級排序技巧有哪些

今天小編給大家分享一下python sort、sorted高級排序技巧有哪些的相關知識點，內容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。

Python list內置sort()方法用來排序，也可以用python內置的全局sorted()方法來對可迭代的序列排序生成新的序列。

1）排序基礎

簡單的升序排序是非常容易的。只需要調用sorted()方法。它返回一個新的list，新的list的元素基于小于運算符(lt)來排序。

代碼如下：

>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])
[1, 2, 3, 4, 5]

你也可以使用list.sort()方法來排序，此時list本身將被修改。通常此方法不如sorted()方便，但是如果你不需要保留原來的list，此方法將更有效。

代碼如下：

>>> a = [5, 2, 3, 1, 4]
>>> a.sort()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]

另一個不同就是list.sort()方法僅被定義在list中，相反地sorted()方法對所有的可迭代序列都有效。

代碼如下:

>>> sorted({1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'})
[1, 2, 3, 4, 5]

2）key參數/函數

從python2.4開始，list.sort()和sorted()函數增加了key參數來指定一個函數，此函數將在每個元素比較前被調用。

例如通過key指定的函數來忽略字符串的大小寫：

代碼如下:

>>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower)
['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This']

key參數的值為一個函數，此函數只有一個參數且返回一個值用來進行比較。這個技術是快速的因為key指定的函數將準確地對每個元素調用。

更廣泛的使用情況是用復雜對象的某些值來對復雜對象的序列排序，例如：

代碼如下:

>>> 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)]

同樣的技術對擁有命名屬性的復雜對象也適用，例如：

代碼如下:

>>> 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)]

3）Operator 模塊函數

上面的key參數的使用非常廣泛，因此python提供了一些方便的函數來使得訪問方法更加容易和快速。

operator模塊有itemgetter，attrgetter，從2.6開始還增加了methodcaller方法。

使用這些方法，上面的操作將變得更加簡潔和快速：

代碼如下:

>>> 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模塊還允許多級的排序，例如，先以grade，然后再以age來排序：

代碼如下:

```python
>>> 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)]

4）升序和降序

list.sort()和sorted()都接受一個參數reverse（True or False）來表示升序或降序排序。例如對上面的student降序排序如下：

代碼如下:

>>> 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)]

5）排序的穩(wěn)定性和復雜排序

從python2.2開始，排序被保證為穩(wěn)定的。意思是說多個元素如果有相同的key，則排序前后他們的先后順序不變。

代碼如下:

>>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]
>>> sorted(data, key=itemgetter(0))
[('blue', 1), ('blue', 2), ('red', 1), ('red', 2)]

注意在排序后’blue’的順序被保持了，即’blue’, 1在’blue’, 2的前面。

更復雜地你可以構建多個步驟來進行更復雜的排序，例如對student數據先以grade降序排列，然后再以age升序排列。

代碼如下:

>>> 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)]

6）最老土的排序方法-DSU

我們稱其為DSU（Decorate-Sort-Undecorate）,原因為排序的過程需要下列三步：

• 第一：對原始的list進行裝飾，使得新list的值可以用來控制排序；

• 第二：對裝飾后的list排序；

• 第三：將裝飾刪除，將排序后的裝飾list重新構建為原來類型的list；

例如，使用DSU方法來對student數據根據grade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)]

上面的比較能夠工作，原因是tuples是可以用來比較，tuples間的比較首先比較tuples的第一個元素，如果第一個相同再比較第二個元素，以此類推。

并不是所有的情況下都需要在以上的tuples中包含索引，但是包含索引可以有以下好處：

• 第一：排序是穩(wěn)定的，如果兩個元素有相同的key，則他們的原始先后順序保持不變；

• 第二：原始的元素不必用來做比較，因為tuples的第一和第二元素用來比較已經是足夠了。

此方法被RandalL.在perl中廣泛推廣后，他的另一個名字為也被稱為Schwartzian transform。

對大的list或list的元素計算起來太過復雜的情況下，在python2.4前，DSU很可能是最快的排序方法。但是在2.4之后，上面解釋的key函數提供了類似的功能。

7）其他語言普遍使用的排序方法-cmp函數

在python2.4前，sorted()和list.sort()函數沒有提供key參數，但是提供了cmp參數來讓用戶指定比較函數。此方法在其他語言中也普遍存在。

在python3.0中，cmp參數被徹底的移除了，從而簡化和統一語言，減少了高級比較和__cmp__方法的沖突。

在python2.x中cmp參數指定的函數用來進行元素間的比較。此函數需要2個參數，然后返回負數表示小于，0表示等于，正數表示大于。

例如：

代碼如下:

>>> def numeric_compare(x, y):
        return x - y
>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=numeric_compare)
[1, 2, 3, 4, 5]

或者你可以反序排序：

代碼如下:

>>> def reverse_numeric(x, y):
        return y - x
>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=reverse_numeric)
[5, 4, 3, 2, 1]

當我們將現有的2.x的代碼移植到3.x時，需要將cmp函數轉化為key函數，以下的wrapper很有幫助：

代碼如下:

def cmp_to_key(mycmp):
    'Convert a cmp= function into a key= function'
    class K(object):
        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

當需要將cmp轉化為key時，只需要：

代碼如下:

>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], key=cmp_to_key(reverse_numeric))
[5, 4, 3, 2, 1]

從python2.7，cmp_to_key()函數被增加到了functools模塊中。

8）其他注意事項

對需要進行區(qū)域相關的排序時，可以使用locale.strxfrm()作為key函數，或者使用local.strcoll()作為cmp函數。

reverse參數任然保持了排序的穩(wěn)定性，有趣的時，同樣的效果可以使用reversed()函數兩次來實現：

代碼如下:

>>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]
>>> assert sorted(data, reverse=True) == list(reversed(sorted(reversed(data))))

其實排序在內部是調用元素的__cmp__來進行的，所以我們可以為元素類型增加__cmp__方法使得元素可比較，例如：

代碼如下:

>>> Student.__lt__ = lambda self, other: self.age < other.age
>>> sorted(student_objects)
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

key函數不僅可以訪問需要排序元素的內部數據，還可以訪問外部的資源，例如，如果學生的成績是存儲在dictionary中的，則可以使用此dictionary來對學生名字的list排序，如下：

代碼如下:

>>> students = ['dave', 'john', 'jane']
>>> newgrades = {'john': 'F', 'jane':'A', 'dave': 'C'}
>>> sorted(students, key=newgrades.__getitem__)
['jane', 'dave', 'john']

當你需要在處理數據的同時進行排序的話，sort(),sorted()或bisect.insort()不是最好的方法。在這種情況下，可以使用heap，red-black tree或treap。

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