Python中的sort()和sorted()用法_python sorted

文章目录

• 一、list.sort()
• • 参数说明
  • 常用内置函数
  • 基本用法示例
  • 自定义函数示例
  • lambda表达式示例
  • operator模块的函数示例
• 二、sorted()函数
• • 参数说明
  • 基本用法示例
  • 按自定义规则排序示例
  • 多级排序示例
  • 对字典的键或值排序
• 三、sort和sorted的排序算法
• • Timsort 的核心原理
  • Timsort 的好处
  • Timsort广泛应用

一、list.sort()

sort()是列表（list）的内置方法，直接对原列表进行排序（原地排序），不返回新列表。

参数说明

key（可选）：指定一个函数（内置或自定义），用于从每个元素中提取比较键（如 key=str.lower）。
reverse（可选）：布尔值，True 表示降序，False 表示升序（默认）。

常用内置函数

abs(x)：按绝对值排序（适用于数字）。
len(x)：按长度排序（适用于字符串、列表等）。
str.lower(x) 或 str.upper(x)：忽略大小写排序（适用于字符串）。
int(x) 或 float(x)：转换为数值后排序（适用于字符串数字）。
ord(x)：按字符的 ASCII 码排序（适用于单个字符）。

基本用法示例

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]# 升序排序（默认）numbers.sort()print(numbers) # [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]# 降序排序numbers.sort(reverse=True)print(numbers) # [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]# 按绝对值排序numbers = [-3, 1, -4, 2]numbers.sort(key=abs)print(numbers) # [1, 2, -3, -4]

自定义函数示例

# 返回元组的第 2 个元素def get_second_element(item): return item[1] data = [(\"Alice\", 25), (\"Bob\", 20), (\"Jack\", 30)]data.sort(key=get_second_element) # 按年龄排序print(data)# [(\'Bob\', 20), (\'Alice\', 25), (\'Jack\', 30)]

lambda表达式示例

lambda是一种匿名函数，适用于简单的key逻辑

# 按字符串的最后一个字符排序words = [\"apple\", \"banana\", \"cherry\"]words.sort(key=lambda x: x[-1]) print(words)# [\'banana\', \'apple\', \'cherry\']

operator模块的函数示例

operator 模块提供了一些高效的 key 函数：
operator.itemgetter(n)：获取可迭代对象的第 n 个元素（适用于元组、字典等）。
operator.attrgetter(‘attr’)：获取对象的属性（适用于类实例）。

from operator import itemgetterdata = [(\"Alice\", 25), (\"Bob\", 20), (\"Jack\", 30)]# 按年龄排序（等同于 lambda x: x[1]）data.sort(key=itemgetter(1))print(data)# [(\'Bob\', 20), (\'Alice\', 25), (\'Jack\', 30)]

二、sorted()函数

sorted()是Python内置函数，对所有可迭代对象（如列表、元组、字典等）进行排序，返回一个新列表，原对象不变。

参数说明

iterable：要排序的可迭代对象（如列表、元组、字符串等）。
key（可选）：同 sort()，指定比较键。
reverse（可选）：同 sort()，控制排序顺序。

基本用法示例

# 对列表排序numbers = [3, 1, 4, 1, 5]sorted_numbers = sorted(numbers)print(sorted_numbers)# [1, 1, 3, 4, 5]# 对字符串排序（按字符的 ASCII 码）word = \"python\"sorted_word = sorted(word)print(sorted_word)# [\'h\', \'n\', \'o\', \'p\', \'t\', \'y\']# 对元组排序data = ((\"Alice\", 25), (\"Bob\", 20), (\"Jack\", 30))sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[1]) # 按年龄排序print(sorted_data)# [(\'Bob\', 20), (\'Alice\', 25), (\'Jack\', 30)]

按自定义规则排序示例

words = [\"banana\", \"watermelon\", \"apple\"]# 按单词长度排序sorted_words = sorted(words, key=len)print(sorted_words)# [\'apple\', \'banana\', \'watermelon\']

多级排序示例

people = [(\"Alice\", 25), (\"Bob\", 20), (\"Charlie\", 25)]# 先按年龄升序，再按姓名降序sorted_people = sorted(people, key=lambda x: (x[1], -ord(x[0][0])))print(sorted_people)# [(\'Bob\', 20), (\'Charlie\', 25), (\'Alice\', 25)]

对字典的键或值排序

scores = {\"Alice\": 90, \"Charlie\": 75, \"Bob\": 85}# 按键排序sorted_by_name = sorted(scores.items())print(sorted_by_name)# [(\'Alice\', 90), (\'Bob\', 85), (\'Charlie\', 75)]# 按值排序sorted_by_score = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1])print(sorted_by_score)# [(\'Charlie\', 75), (\'Bob\', 85), (\'Alice\', 90)]

三、sort和sorted的排序算法

list.sort()和sorted()函数使用的排序算法是Timsort，这是一种混合、稳定的排序算法，结合了归并排序（Merge Sort） 和 插入排序（Insertion Sort）的优点，并且效率极高。

Timsort 的核心原理

自适应排序：
Timsort 根据输入数据的特点自适应地选择排序策略：

• 对小规模数据（通常是 <=64个元素），直接使用插入排序（因为在小数据量上插入排序的常数因子更小，速度更快）；
• 对大规模数据，采用归并排序的分治思想，但会利用数据的现有顺序（如部分已排序的子序列）。

利用数据的自然有序性：
Timsort 会扫描数据，识别并分割已经有序的片段（称为 run），然后通过归并排序将这些 run 合并。如果数据本身有部分有序，Timsort 的效率会显著高于传统归并排序。

稳定性：
Timsort是稳定排序，即相等元素的相对顺序在排序后保持不变。这对多关键字排序（如先按年龄排序，再按姓名排序）非常有用。

时间复杂度：
最坏情况：O(nlogn)（与归并排序相同）。
最佳情况：O(n)（当输入数据已有序或接近有序时，利用插入排序优化）。
平均情况：O(nlogn)。

Timsort 的好处

实际数据友好：现实中的数据通常部分有序（如日志按时间接近有序），Timsort 能高效利用这一点。

平衡性能：对于不同规模和数据分布，Timsort 在平均和最坏情况下均表现良好（平均和最坏时间复杂度均为 O(n log n)）。

Timsort广泛应用

Java
Arrays.sort() 和 Collections.sort()
JavaScript (V8 引擎)
V8 引擎（Chrome、Node.js）
Swift
标准库的 sort() 方法
Rust
slice::sort 和 slice::sort_by
Kotlin
sort() 和 sorted() 函数
C#（部分场景）
Enumerable.OrderBy LINQ 方法