Python排序技巧详解

python3.7
本文参考、翻译自Andrew Dalke and Raymond Hettinger的《Sorting HOW TO》（Release-0.1）
原文地址：
https://docs.python.org/3/howto/sorting.html

• 就排序而言，Python中的list容器内置了sort()方法，可以原地排序。此外，也有内建方法sorted()可以用其他的iterable生成一个新的、排过序的list。

• 在此基础上，本文将介绍更灵活的、高级的排序技巧。

• 说道排序，最简单最直观的概念就是：从小到大依次排开。
• 考虑到结果的使用情况，Python里直接提供了两种方法：内建的sorted()与list的sort()方法。
• 区别在于：
  
  • sorted()方法需要传入一个iterable而创建一个新的list。
  • list的sorted()方法可以不传入参数而直接使用，功能是对list本身进行排序而不产生新的list。
  • sorted()不光可以对list进行排序，只要是iterable都可以。

>>> list1=[6,3,5,1,2] >>> list2=[2,3,5,1,8] >>> list3=sorted(list1) >>> list2.sort() >>> list1 [6, 3, 5, 1, 2] >>> list2 [1, 2, 3, 5, 8] >>> list3 [1, 2, 3, 5, 6]

>>> dict1={1:'Shawn',2:'sort',3:'sorted'} >>> sorted(dict1) [1, 2, 3]

• list.sort()与sorted()其实都有一个可选参数key，其作用就是调整排序的逻辑。

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

• key参数需要是一个方法，用于调整实际所需排序的逻辑。
• 就上面的例子而言，第一个sorted进行排序之前会对每一个单词调用str的lower方法，相当于对这些单词的小写形式进行了排序。
• 这就使得sort()与sorted()的用途更加广阔，比如二维数组的排序：

>>> list2D=[[1,9,'doge'],[2,8,'bug'],[3,7,'dummy']] >>> sorted(list2D,key=lambda element:element[1]) [[3, 7, 'dummy'], [2, 8, 'bug'], [1, 9, 'doge']]

* 这里就定义了一个匿名函数，其作用是返回所传入参数中索引为1的元素。 * 也就是说，在这里排序的实际上是`[9,8,7]` 

* 同样，对于类来讲，调用合适的内部方法也一样可以进行排序了：

>>> 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) [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

• 同样的，operator的模块中的itemgetter()，attrgetter()以及methodcaller()也都可以用于key参数。
• 这三者的介绍详见operator模块。

>>> from operator import itemgetter, attrgetter >>> sorted(list2D, key=itemgetter(2)) [[2, 8, 'bug'], [1, 9, 'doge'], [3, 7, 'dummy']] >>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age')) [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

• 用operator模块也支持多层次的排序，比如：先成绩再年龄：

>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age')) [('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]

• 或者先第二项而后第三项：

>>> sorted(list2D, key=itemgetter(1,2)) [[3, 7, 'dummy'], [2, 8, 'bug'], [1, 9, 'doge']]

• list.sort()与sorted()还有另一个可选参数：reverse。
• 其作用如其名，默认为False。
• 将其指定为True则输出倒序。

>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'), reverse=True) [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]

• Python中排序的一个很重要的性质就是：当两个值有相同的key的时候，其在排序后的顺序与输入顺序一致。

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

* 在这里，'blue'内部的相对顺序保持了一致，'red'也一样。 

• 这就让我们可以逐次叠加，实现更复杂的排序。
• 比如：在成绩从第到高的情况下，进行年龄从小到大的排序：

>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter('grade'), reverse=True) >>> s [('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10), ('john', 'A', 15)] >>> sorted(s, key=attrgetter('age')) [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

• 整个流程分三步：
  
  • 将每个元素中所指定的子元素提到首位。
  • 排序。
  • 恢复元素内的顺序。

>>> decorated = [(student.grade, i, student) for i, student in enumerate(student_objects)] >>> decorated.sort() >>> [student for grade, i, student in decorated] [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]

• 以上用传统方法实现了按成绩排序。
• 在元组排序中，默认按元组第一项进行排序，若相同则比较第二项，依次往后。

• Python2中所用的排序中，有另一个重要参数cmp，但是在Python3中已经不存在了。
• 比如在Py2中，正序和倒序排序可以以下表达：

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

在Py3中，则需要调用functools中的cmp_to_key方法来进行移植：

>>> import functools >>> def reverse_numeric(x, y):     return y - x  >>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], key=functools.cmp_to_key(reverse_numeric)) [5, 4, 3, 2, 1]

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

• 待补充

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