Python的排序

Python内置函数sorted可以对可迭代对象进行排序，其中有cmp和key两个参数，这两个参数对排序的效率有很大的影响。

cmp是一个回调函数，原型是：cmp(x, y) ，这与其他语言的sort函数相似，上层自己对元素x和y进行比较，最终返回-1， 0， 1，以此来决定谁在前在后。

key也是一个回调函数，原型是：key(x)， 这函数只有一个参数，是可迭代对象的元素，它的意图是通过该函数返回一个可比较的值，然后就不必通过函数来处理，直接比较就行了。因为元素可能是一个对象或其他复杂类型，不可以直接比较。

应该尽可能的使用key来进行排序，它能大大的提高效率，原因是cmp在一次排序中调用的次数很多，每比较两个元素就要调用一次；而key只需要每个元素调用一次；下面用代码来证明：

假设有一个学生类：

class student(object):
	def __init__(self, name, grade, age, score):
		self.name = name
		self.grade = grade
		self.age = age
		self.score = score

我来生成10万个学生：

students = [student(random.choice(('tom', 'colin', 'lily', 'mike', 'red', 'blue')), random.randint(1, 6), random.randint(6, 16), \
random.randint(0, 150)) for i in xrange(100000)]

现在要对这10万个学生进行排序，排序优化级分别是：

1. 年级按小到大排序

2. 分数按小到大排序

3. 年龄按小到大排序

首先我用cmp的方式来排序，并测试排序花费的时间：

def cmp(s1, s2):
	ret = s1.grade - s2.grade
	if ret != 0:
		return ret
	ret = s1.score - s2.score
	if ret != 0:
		return ret
	return s1.age - s2.age

t1 = time.clock()
students = sorted(students, cmp=cmp)
t2 = time.clock()
print 'time = ', t2 - t1

输出的结果是：

time =  0.394109990123

按着我用key的方式来排序，用key的话需要使用一点技巧，将年级，分数，年龄三个结合起来转化成一个数值：

t1 = time.clock()
students =sorted(students, key=lambda s: s.grade * 100000 + s.score*100 + s.age)
t2 = time.clock()
print 'time = ', t2 - t1

输出的结果是：

time =  0.071763113157

效率快了好几倍。

当然这效率仍然不及原生语言，我用Delphi做了测试，速度还要快上3倍，如果Delphi也使用key的方式来优化排序，应该可以更快。

但不管怎么样，对于python来说，尽可能用key来排序总是没错的。