排序,在编程中经常遇到的算法,我也在几篇文章中介绍了一些关于排序的算法。有的高级语言内置了一些排序函数。本文讲述Python在这方面的工作。供使用python的程序员们参考,也让没有使用python的朋友了解python。领略一番“生命有限,请用Python”的含义。
python对list有一个内置函数:sorted(),专门用于排序。举例:
>>> a=[5,3,6,1,9,2]
>>> sorted(a) #a经过sorted之后,得到一个排序结果
[1, 2, 3, 5, 6, 9] #但是,原有的a并没有受到影响
>>> a
[5, 3, 6, 1, 9, 2]
>>> a.sort()
>>> a #注意这里,经过list.sort()之后,原有
[1, 2, 3, 5, 6, 9] #a的顺序已经发生变化,与上述不同之处。
>>> b_dict={1:'e',3:'m',9:'a',5:'e'}
>>> b_dict.sort()
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'sort'
>>> b_dict
{1: 'e', 3: 'm', 5: 'e', 9: 'a'}
>>> sorted(b_dict)
[1, 3, 5, 9]
在list.sort()和sorted中,都可以根据指定的key值排序。例如:
sorted的例子:
>>> qw="I am Qiwsir you can read my articles im my blog".split()
>>> qw
['I', 'am', 'Qiwsir', 'you', 'can', 'read', 'my', 'articles', 'im', 'my', 'blog']
>>> sorted(qw,key=str.lower) #按照字母升序排列
['am', 'articles', 'blog', 'can', 'I', 'im', 'my', 'my', 'Qiwsir', 'read', 'you']
>>> qw
['I', 'am', 'Qiwsir', 'you', 'can', 'read', 'my', 'articles', 'im', 'my', 'blog']
>>> qw.sort(key=str.lower)
>>> qw
['am', 'articles', 'blog', 'can', 'I', 'im', 'my', 'my', 'Qiwsir', 'read', 'you']
>>> name_mark_age = [('zhangsan','A',15),('LISI','B',14),('WANGWU','A',16)]
>>> sorted(name_mark_age, key = lambda x: x[2]) #根据年龄排序
[('LISI', 'B', 14), ('zhangsan', 'A', 15), ('WANGWU', 'A', 16)]
>>> sorted(name_mark_age, key = lambda x: x[1]) #根据等级排序
[('zhangsan', 'A', 15), ('WANGWU', 'A', 16), ('LISI', 'B', 14)]
>>> sorted(name_mark_age, key = lambda x: x[0]) #根据姓名排序
[('LISI', 'B', 14), ('WANGWU', 'A', 16), ('zhangsan', 'A', 15)]
>>> from operator import itemgetter
>>> name_mark_age
[('zhangsan', 'A', 15), ('LISI', 'B', 14), ('WANGWU', 'A', 16), ('zhaoliu', 'B', 16)]
>>> sorted(name_mark_age,key=itemgetter(2)) #按照年龄排序
[('LISI', 'B', 14), ('zhangsan', 'A', 15), ('WANGWU', 'A', 16), ('zhaoliu', 'B', 16)]
>>> sorted(name_mark_age,key=itemgetter(1,2)) #先按照等级排序,相同等级看年龄
[('zhangsan', 'A', 15), ('WANGWU', 'A', 16), ('LISI', 'B', 14), ('zhaoliu', 'B', 16)]
>>> 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), #注意这里,用class Student来生成列表内的值
Student('jane', 'B', 12), #因此,可以通过student_objects[i].age来访问某个名称的年龄,i=0,则是john的年龄
Student('dave', 'B', 10),
]
>>> sorted(student_objects, key=lambda student: student.age)
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
>>>from operator import attrgetter
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age'))
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]
>>>from operator import itemgetter
>>> name_mark_age
[('zhangsan', 'A', 15), ('LISI', 'B', 14), ('WANGWU', 'A', 16), ('zhaoliu', 'B', 16)]
>>> sorted(name_mark_age, key=itemgetter(2),reverse=True)
[('WANGWU', 'A', 16), ('zhaoliu', 'B', 16), ('zhangsan', 'A', 15), ('LISI', 'B', 14)]
python中的sorted算法,网上有人撰文,说比较低级。其实不然,通过阅读官方文档,发现python中的sorted排序,真的是高大上,用的Timsort算法。什么是Timsort,请看 wiki的解释:http://en.wikipedia.org/wiki/Timsort,另外,国内有一个文档,适当翻译:http://blog.csdn.net/yangzhongblog/article/details/8184707,这里截取一个不同排序算法比较的图示,就明白sorted的威力了。
从时间复杂度来看,Timsort是威武的。
从空间复杂度来讲,需要的开销在数量大的时候会增大。
综上,可以看出,就一般情况,使用sorted足以能够完成排序的要求,并且是稳定的。
当然,python中也有其它一些排序模块,都可以直接拿过来使用。
本文作者在博客和github上都有多种关于python排序方法和模块的文章说明。