Всё о сортировке в python: исчерпывающий гайд

Краткое введение в ООП

Объектно-ориентированное программирование (ООП) – технология разработки сложного программного обеспечения, в которой программа строится в виде совокупности объектов и их взаимосвязей.

Объединение данных и действий, производимых над этими данными, в единое целое, которое называется объектом – является одним из основных принципов ООП.

Основными понятиями являются понятие класса и объекта.

Класс является типом данных, определяемым пользователем и представляет собой структуру в виде данных и методов для работы с данными.

Формально Класс — это шаблон, по которому будет сделан объект.

Объект является экземпляром класса. Объект  и экземпляр - это одно и то же.

Вот пример. Форма для изготовления печенья – это класс, а само печенье это объект или экземпляр класса, т.е. это конкретное изделие. Печенье имеет размеры, цвет, состав – это атрибуты класса. Также в классе описываются методы, которые предназначены для чтения или изменения данных объекта.

В Python характеристики  объекта, называются атрибутами, а действия, которые мы можем проделывать с объектами, — методами. Методами в Python  называют функции, которые определяются внутри класса.

Объект = атрибуты + методы 

Python List Сортировать VS сортируется

Какая разница между список .sorted () метод Списки Python и то отсортировано () Встроенная функция? Учитывая список …

• Метод сортирует данный список на месте. Это не создает новый список.
• Встроенная функция Python Создает новый объект списка с отсортированными элементами.

Возвращаемое значение Метод это Но многие кодера ожидают, что это сортированный список. Поэтому они удивлены, узнав, что их переменные содержат Тип, а не отсортированный список.

>>> lst = 
>>> a = lst.sort()
>>> print(a)
None

Однако возвращение имеет идеальный смысл для метод. Почему? Поскольку вы вызываете метод в объекте списка, и он изменяет этот объект точного списка. Он не создает нового списка – в памяти не будет нового объекта списка.

>>> print(lst)

Если вы хотите создать новый объект списка, используйте Встроенная функция Python, как это:

>>> sorted()

Сортировка списка Python

Проблема с по умолчанием или Метод заключается в том, что они считают капитализацию. Таким образом, это может привести к странным сортировке, как это:

lst = 
lst.sort()
print(lst)
# 

Интуитивно, вы ожидаете, что строка произойти до , верно?

Чтобы игнорировать капитализацию, вы можете просто позвонить в Способ на каждом элементе перед сортировкой списка.

Тем не менее, мой предпочтительный метод состоит в том, чтобы использовать ключевой аргумент для достижения того же в одной строке кода:

lst = 
lst.sort(key=lambda x: x.lower())
print(lst)
# 

Если вам нравятся одноклассники, вам понравится моя новая книга «Python One-Listers» с Nostarch Press (Amazon Link ) Отказ

Сортировка списка объектов

Сортировка по умолчанию работает с числами и строками. Но это не будет работать со списком настраиваемых объектов. Посмотрим, что произойдет, когда мы попытаемся запустить сортировку по умолчанию для списка объектов.

class Employee:

    def __init__(self, n, a, gen):
        self.name = n
        self.age = a
        self.gender = gen

    def __str__(self):
        return f'Emp'

    # List uses __repr__, so overriding it to print useful information
    __repr__ = __str__


e1 = Employee('Alice', 26, 'F')
e2 = Employee('Trudy', 25, 'M')
e3 = Employee('Bob', 24, 'M')
e4 = Employee('Alexa', 22, 'F')

emp_list = 

print(f'Before Sorting: {emp_list}')

try:
    emp_list.sort()
except TypeError as te:
    print(te)

Вывод:

Before Sorting: , Emp, Emp, Emp]
'<' not supported between instances of 'Employee' and 'Employee'

В этом случае мы должны в обязательном порядке предоставить ключевую функцию для указания поля объектов, которое будет использоваться для сортировки.

# sorting based on age
def sort_by_age(emp):
    return emp.age


emp_list.sort(key=sort_by_age)
print(f'After Sorting By Age: {emp_list}')

Вывод:

After Sorting By Age: , Emp, Emp, Emp]

Мы также можем использовать модуль functools для создания пользовательской логики сортировки для элементов списка.

sorted() With a key Argument

One of the most powerful components of is the keyword argument called . This argument expects a function to be passed to it, and that function will be used on each value in the list being sorted to determine the resulting order.

To demonstrate a basic example, let’s assume the requirement for ordering a specific list is the length of the strings in the list, shortest to longest. The function to return the length of a string, , will be used with the argument:

>>>

The resulting order is a list with a string order of shortest to longest. The length of each element in the list is determined by and then returned in ascending order.

Let’s return to the earlier example of sorting by first letter when the case is different. can be used to solve that problem by converting the entire string to lowercase:

>>>

The output values have not been converted to lowercase because does not manipulate the data in the original list. During sorting, the function passed to is being called on each element to determine sort order, but the original values will be in the output.

There are two main limitations when you’re using functions with the argument.

First, the number of required arguments in the function passed to must be one.

The example below shows the definition of an addition function that takes two arguments. When that function is used in on a list of numbers, it fails because it is missing a second argument. Each time is called during the sort, it is only receiving one element from the list at a time:

>>>

The second limitation is that the function used with must be able to handle all the values in the iterable. For example, you have a list of numbers represented as strings to be used in , and is going to attempt to convert them to numbers using . If a value in the iterable can’t be cast to an integer, then the function will fail:

>>>

Each numeric value as a can be converted to , but can’t. This causes a to be raised and explain that can’t be converted to because it is invalid.

The functionality is extremely powerful because almost any function, built-in or user-defined, can be used to manipulate the output order.

If the ordering requirement is to order an iterable by the last letter in each string (and if the letter is the same, then to use the next letter), then a function can be defined and then used in the sorting. The example below defines a function that reverses the string passed to it, and then that function is used as the argument for :

>>>

The slice syntax is used to reverse a string. Each element will have applied to it, and the sorting order will be based on the characters in the backwards word.

Instead of writing a standalone function, you can use a function defined in the argument.

A is an anonymous function that:

1. Must be defined inline
2. Doesn’t have a name
3. Can’t contain statements
4. Will execute just like a function

In the example below, the is defined as a with no name, the argument taken by the is , and is the operation that will be performed on the argument:

>>>

is called on each element and reverses the word. That reversed output is then used for sorting, but the original words are still returned.

If the requirement changes, and the order should be reversed as well, then the keyword can be used alongside the argument:

>>>

functions are also useful when you need to sort objects based on a property. If you have a group of students and need to sort them by their final grade, highest to lowest, then a can be used to get the property from the :

>>>

This example uses to produce classes with and attributes. The calls on each element and returns the value for .

is set to to make the ascending output flipped to be descending so that the highest grades are ordered first.

The possibilities are endless for how ordering can be done when you leverage both the and keyword arguments on . Code can be kept clean and short when you use a basic for a small function, or you can write a whole new function, import it, and use it in the key argument.

Python List QuickSort.

Quicksort – это не только популярный вопрос во многих кодовых интервью – спросил Google, Facebook и Amazon – но и практичный алгоритм сортировки, который быстро, кратко и читается. Из-за своей красоты вы не найдете много классов «вступления к алгоритмам», которые не обсуждают алгоритм Quicksort.

QuickSort сортирует список, рекурсивно разделяя большую проблему (сортируя список) в меньшие проблемы (сортировка двух меньших списков) и объединение решений от меньших проблем таким образом, чтобы она решала большую проблему. Чтобы решить каждую меньшую проблему, та же самая стратегия используется рекурсивно: меньшие проблемы делятся на даже меньшие подпруты, решающие отдельно и объединенные. В связи с этой стратегией Quicksort принадлежит к классу алгоритмов «разделить и завоевать». Давайте погрузиться глубже в алгоритм Quicksort:

Основная идея QuickSort состоит в том, чтобы выбрать элемент поворота, а затем размещать все элементы, которые больше или равны, чем элемент поворота вправо и все элементы, которые меньше, чем элемент поворота влево. Теперь вы разделили большую проблему сортировки списка на две меньшие подпруты: сортировка права и левой раздел списка. То, что вы делаете сейчас, это рекурсивно повторить эту процедуру, пока вы не получите список нулевых элементов. Этот список уже отсортирован, поэтому рекурсион завершается.

На следующем рисунке показан алгоритм Quicksort в действии:

Фигура : Алгоритм QuickSort выбирает элемент поворота, разбивает список в (i) несортированным подсредством со всеми элементами, меньшими или равными, чем Pivot, и (ii) несортированным подсудистом со всеми элементами, которые больше, чем у пивота. Далее алгоритм Quicksort рекурсивно называется двумя несортированными сублистами, чтобы сортировать их. Как только сублисты содержат максимально один элемент, они отсортированы по определению – заканчивается рекурсион. На каждом уровне рекурсии три сублисты (слева, поворот, справа) объединяются до того, как результирующий список передан на более высокий уровень рекурсиона.

Вот реализация одноклассника Python из моего нового Python One-listers Book (Amazon Link).

## The Data
unsorted = 


## The One-Liner
q = lambda l: q( if x <= l]) + ] + q(]) if l else []

 
## The Result
print(q(unsorted))

Если вам нужно пояснение, проверьте мою более глубокую статью в блоге об этой реализации Anly Liner Quicksort:

Самое короткое внедрение Quicksort в Python

Сортировка методом пузырька

Это самый простой алгоритм сортировки. В процессе его выполнения мы перебираем наш список и на каждой итерации сравниваем элементы попарно. При необходимости элементы меняются местами, чтобы больший элемент отправлялся в конец списка.

Алгоритм сортировки пузырьком:

• нерекурсивный;
• устойчивый;
• преобразует входные данные без использования вспомогательной структуры данных (in place);
• имеет сложность O(n2);

def bubbleSort(array):
    swapped = False
    for i in range(len(array)-1,0,-1):
        for j in range(i):
            if array>array:
                array, array = array, array
                swapped= True
        if swapped:
            swapped=False
        else:
            break
    return array

Python sort list of dictionaries

When sorting dictionaries, we can choose the property by which the sorting
is performed.

sort_dict.py

#!/usr/bin/env python3


users = 

users.sort(reverse=True, key=lambda e: e) 

for user in users:
    print(user)

We have a list of users. Each user is represented by a dictionary.

users.sort(reverse=True, key=lambda e: e) 

In the anonymous function, we choose the property.

$ ./sort_dict.py 
{'name': 'Lucia Smith', 'date_of_birth': 2002}
{'name': 'Jane Doe', 'date_of_birth': 1996}
{'name': 'Patrick Dempsey', 'date_of_birth': 1994}
{'name': 'John Doe', 'date_of_birth': 1987}
{'name': 'Robert Brown', 'date_of_birth': 1977}

The users are sorted by their date of birth in descending order.

Python сортирует список кортежей

Проблема : Скажем, у вас есть список кортежей И вы хотите сначала разобраться после второго ценности кортежа. Но если есть галстук (например, и ), вы хотите отсортировать после третьего значения кортежей. Если есть еще один галстук, вы хотите сортировать после первого значения кортежа. Как вы можете это сделать?

По умолчанию Python сортирует кортежи лексикографически Это означает, что первое значение кортежа считается первым. Только если есть галстук, требуется второе ценность кортежа и так далее.

Решение : Определите функцию ключевой функции, которая возвращает кортеж, а не только одно значение кортежа. Вот пример:

>>> lst = 
>>> lst.sort()
>>> lst

>>> lst.sort(key=lambda x: (x,x,x))
>>> lst

Второе значение кортежа имеет приоритет над третьим ценностью кортеля. И третье значение кортеж имеет приоритет над первым ценностью кортежа.

Сортировка сортировки Python

Ниже приведены различные методы для сортировки элементов:

• Сортируйте список в порядке возрастания
• Сортируйте список в порядке убывания
• Сортируйте список, используя пользовательский WARDE р
• Сортировать список объектов
• Сортировка списка с использованием ключа

1. Сортировка элементов списка в порядке возрастания

Сортировать () Функция используется для сортировки элементов списка в порядке возрастания.

input = 

print(f'Before sorting of elements: {input}')

input.sort()

print(f'After sorting of elements: {input}')

Выход:

Before sorting of elements: 
After sorting of elements: 

2. Стиральные элементы списка в порядке убывания

Обратный Параметр используется для сортировки элементов списка в порядке убывания.

Синтаксис: Список name.sort (Reverse = True)

input = 

input.sort(reverse = True)

print(input)

Выход:

3. Список сортировки Python с использованием функции ключа

Python предоставляет сортировку элементов списка, используя функцию ключа в качестве параметра. Основываясь на выходе ключевой функции, список будет отсортирован.

# takes third element for sort
def third_element(x):
    return x


input = 

# sort list with key
input.sort(key=third_element)

# prints sorted list
print('Sorted list:', input)

Выход:

Sorted list: 

4. Сортируйте список, используя пользовательский порядок

# takes third element for sort
def third_element(x):
    return x


input = 

# sorts list with key in ascending order
input.sort(key=third_element)

# prints sorted list
print('Sorted list in ascending order:', input)

# sorts list with key in descending order
input.sort(key=third_element, reverse=True)

print('Sorted list in descending order:', input)

Выход:

Sorted list in ascending order: 
Sorted list in descending order: 

5. Сортировка списка объектов

Чтобы сортировать список пользовательских объектов, использующих функцию Sorth (), нам необходимо указать функцию ключа, указав поле объекта для достижения того же.

class Details:

    def __init__(self, name, num):
        self.name = name
        self.num = num


    def __str__(self):
        return f'Details'


    __repr__ = __str__


D1 = Details('Safa', 12)
D2 = Details('Aman', 1)
D3 = Details('Shalini', 45)
D4 = Details('Ruh', 30)

input_list = 

print(f'Before Sorting: {input_list}')



def sort_by_num(details):
    return details.num


input_list.sort(key=sort_by_num)
print(f'After Sorting By Number: {input_list}')

Выход:

Before Sorting: , Details, Details, Details]
After Sorting By Number: , Details, Details, Details]

Python List Сортировка () Безопасная резьба

У вас есть несколько потоков, которые одновременно получают доступ к вашему списку? Тогда вы должны быть уверены, что операции списка (например, ) на самом деле резьба безопасна Отказ

Другими словами: вы можете позвонить в Операция в двух потоках в том же списке одновременно? (И вы можете быть уверены, что результат является значимым?)

Ответ да (если вы используете Mokef Cpython внедрение). Причина – Питона Блокировка глобального интерпретатора Это гарантирует, что в настоящее время поток работает над своим кодом, сначала завершит текущую базовую операцию Python, как определено реализацией Cpython. Только если оно завершится с помощью этой операции, сможет получить следующий поток для доступа к вычислительному ресурсу. Это обеспечивается сложной схемой блокировки в результате реализации CPYPHON.

Единственное, что вам нужно знать, состоит в том, что каждая основная операция в реализации CPYPHON является атомный Отказ Он выполнен полностью и сразу, прежде чем любой другой поток имеет возможность запустить на одном виртуальном двигателе. Поэтому нет условий расы. Примером такого состояния гонки будет следующим: Первый поток считывает значение из списка, второй поток перезаписывает значение, и первая тема перезаписывает значение снова недействительным в операции второго потока.

Все операции Cpython являются потоковыми безопасными. Но если вы объединяете эти операции на функции более высокого уровня, это не в целом без резьбы, поскольку они состоят из многих (возможно, чередующихся) операций.

Варианты алгоритма

Сорт коктейлей

Производной пузырьковой сортировки является сортировка коктейлей или шейкерная сортировка. Этот метод сортировки основан на следующем наблюдении: при пузырьковой сортировке элементы могут быстро перемещаться в конец массива, но перемещаются в начало массива только по одной позиции за раз.

Идея сортировки коктейлей состоит в чередовании направления маршрута. Получается несколько более быстрая сортировка, с одной стороны, потому что она требует меньшего количества сравнений, с другой стороны, потому что она перечитывает самые последние данные при изменении направления (поэтому они все еще находятся в кэш-памяти ). Однако количество обменов, которые необходимо произвести, идентично (см. Выше). Таким образом, время выполнения всегда пропорционально n 2 и, следовательно, посредственно.

Три прыжка вниз

Код для этой сортировки очень похож на пузырьковую сортировку. Подобно пузырьковой сортировке, при этой сортировке первыми отображаются самые крупные элементы. Однако это не работает с соседними элементами; он сравнивает каждый элемент массива с тем, который находится на месте большего, и обменивается, когда находит новый, больший.

tri_jump_down(Tableau T)
   pour i allant de taille de T - 1 à 1
       pour j allant de 0 à i - 1
           si T < T
               échanger(T, T)

Сортировка combsort

Вариант пузырьковой сортировки, называемый гребенчатой ​​сортировкой ( combsort ), был разработан в 1980 году Влодзимежем Добосевичем и вновь появился в апреле 1991 года в журнале Byte Magazine . Он исправляет главный недостаток пузырьковой сортировки, которой являются «черепахи», и делает алгоритм столь же эффективным, как и быстрая сортировка .

Python sort list by multiple sort criteria

The following example sorts a list of students by two sorting
criteria.

multiple_sort.py

#!/usr/bin/env python3

from typing import NamedTuple
from operator import attrgetter


def multi_sort(data, specs):

    for key, reverse in reversed(specs):
        data.sort(key=attrgetter(key), reverse=reverse)
    return data


class Student(NamedTuple):
    id: int
    name: str
    grade: str
    age: int


s1 = Student(1, 'Patrick', 'A', 21)
s2 = Student(2, 'Lucia', 'B', 19)
s3 = Student(3, 'Robert', 'C', 19)
s4 = Student(4, 'Monika', 'A', 22)
s5 = Student(5, 'Thomas', 'D', 20)
s6 = Student(6, 'Petra', 'B', 18)
s6 = Student(7, 'Sofia', 'A', 18)
s7 = Student(8, 'Harold', 'E', 22)
s8 = Student(9, 'Arnold', 'B', 23)

students = 

multi_sort(students, (('grade', False), ('age', True)))

for student in students:
    print(student)

First, the students are sorted by grades in ascending order, then
they are sorted by age in descending order.

def multi_sort(data, specs):

    for key, reverse in reversed(specs):
        data.sort(key=attrgetter(key), reverse=reverse)
    return data

The method applies all the sorting specs
on the list.

$ ./multi_sort.py 
Student(id=4, name='Monika', grade='A', age=22)
Student(id=1, name='Patrick', grade='A', age=21)
Student(id=7, name='Sofia', grade='A', age=18)
Student(id=9, name='Arnold', grade='B', age=23)
Student(id=2, name='Lucia', grade='B', age=19)
Student(id=3, name='Robert', grade='C', age=19)
Student(id=5, name='Thomas', grade='D', age=20)
Student(id=8, name='Harold', grade='E', age=22)

This is the output.

Сортировка списков

В Excel имеются многочисленные способы сортировки (упорядочения) интервалов ячеек. Возможна сортировка по строкам или по столбцам, по возрастанию или по убыванию, с учетом или без учета прописных букв. Список можно сортировать в алфавитном, числовом или хронологическом порядке (не более чем по трем полям в Excel 2003, не более чем по 64 полям в Excel 2007). Для каждого столбца можно задать возрастающий или убывающий порядок сортировки.

Сортировка по одному полю

Выделяем в нужном поле списка любую ячейку.

1. В порядке возрастания. На вкладке Данные в группе Сортировка и фильтр щелкаем по кнопке (Сортировка от минимального к максимальному для числового поля, Сортировка от А до Я для текстового поля, Сортировка от старых к новым для поля представленного в формате Дата).
2. В порядке убывания. На вкладке Данные в группе Сортировка и фильтр щелкаем по кнопке (Сортировка от максимального к минимальному для числового поля, Сортировка от Я до А для текстового поля, Сортировка от новых к старым для поля представленного в формате Дата).

Сортировка по двум и более полям

Выделяем в первом поле списка любую ячейку.
На вкладке Данные в группе Сортировка и фильтр щелкаем по большой кнопке Сортировка:

Появится диалоговое окно Сортировка:

Первоначально задан один уровень сортировки для выбранного поля. Можно добавлять новые уровни, изменять условия, копировать и удалять уровни.
Для каждого уровня сортировки можно выбрать:

1. Столбец – заголовок столбца (например, Должность);
2. Сортировка – по умолчанию Значения (также можно задать другие критерии сортировки: Цвет ячейки, Цвет шрифта, Значок ячейки);
3. Порядок – по возрастанию (По возрастанию, От А до Я, от старых к новым) или по убыванию (По убыванию, От Я до А, от новых к старым).

Например:

Также можно задать дополнительные параметры сортировки, щелкнув по кнопке Параметры…:

“Галочка” в пункте Учитывать регистр при сортировке в алфавитном порядке выведет записи со словами набранными строчными буквами раньше, чем слова набранные прописными буквами.
Результаты сортировки проверяем сразу же, и, если они нас не устраивают, то используем кнопку Отменить (<Ctrl>+<z>).

Если необходимо отсортировать только часть списка, то вначале выделяют нужные строки и столбцы.

Сортировка по пользовательскому списку

В Excel можно определить пользовательский порядок сортировки, например, упорядочить названия магазинов Самары по заданным районам.
Для такой сортировки как обычно выделяем в поле списка любую ячейку и вызываем диалоговое окно Сортировка:

В меню Столбец выбираем заголовок (например, Разряд). В меню Порядок выбираем пункт Настраиваемый список…:

Слева выбираем НОВЫЙ СПИСОК, затем в окне Элементы списка набираем несколько элементов, после каждого нажимаем клавишу <Enter>:

В конце нажимаем кнопку Добавить и OK. После этого новый список для сортировки появится в диалоговом окне Сортировка:

Другой способ формирования пользовательского списка — импорт данных с рабочего листа. Для этого выделяем непрерывный диапазон ячеек, содержащий требуемые значения, затем — кнопка Office → внизу Параметры Excel → слева Основные
→ справа кнопка Изменить списки:

Откроется окно Списки, которое отличается от рассмотренного ранее только наличием кнопки Импорт. Она нам и нужна:

« Назад

Вперед »

Пример сортировки пузыря

Учитывая последовательность: 12, 16, 11, 10, 14, 13 Количество элементов ( n ): 6 Давайте начнем-

Шаг 1: Переменные Я и J Представление отсортированных элементов и позиции.
Шаг 2: N 6. N.

Шаг 3: Установить Я Как 0. я

Шаг 4: Установить J Как 1. j

Шаг 5: Сравнение позиций J и J + 1 Элемент в положении 1 (12) не превышает один при 2 (16).
Шаг 6: Увеличение J Отказ j

Шаг 7: J (2) не N-I (6), поэтому мы идем к шагу 5.
Шаг 5: Положение 2 (16) больше, чем позиция 3 (11), поэтому мы поменяем.
Последовательность: 12, 11 , 16 , 10, 14, 13

Шаг 6: Увеличение J Отказ j

Шаг 7: 3 не 6, поэтому мы идем к шагу 5.
Шаг 5: 16 больше 10, поэтому мы поменяем. Последовательность: 12, 11, 10 , 16 , 14, 13

Шаг 6: Увеличение J Отказ j

Шаг 7: 4 не 6, поэтому мы идем к шагу 5.
Шаг 5: 16 больше 14, поэтому мы поменяем. Последовательность: 12, 11, 10, 14 , 16 13.

Шаг 6: Увеличение J Отказ j

Шаг 7: 5 не 6, поэтому мы идем к шагу 5.
Шаг 5: 16 больше 13, поэтому мы поменяем. Последовательность: 12, 11, 10, 14, 13 , 16.

Шаг 6: Увеличение J Отказ j

Шаг 7: J (6) равен N-I (6), поэтому мы переходим к шагу 8

Обратите внимание, что наибольший элемент (16) находится в конце, и мы отсортировали один элемент наверняка. Шаг 8: Увеличение я

я

Шаг 9: Я (1) не N-1 (5), поэтому мы повторяем все это по сравнению с шагом 4, а цикл продолжается, полученные изменения в последовательности будут выглядеть так:

11 , 12 , 10, 14, 13, 16 11, 10 , 12 , 14, 13, 16 11, 10, 12 , 14 , 13, 16 11, 10, 12, 13 , 14 , 16 10 , 11 12, 13, 14 , 16 10, 11 , 12 , 13, 14 , 16 10, 11, 12 , 13 , 14 , 16 10 , 11 12, 13 , 14 , 16 10, 11 , 12 , 13 , 14 , 16 10 , 11 , 12 , 13 , 14 , 16 10 , 11 , 12 , 13 , 14 , 16.

После этого Я становится 5, что это N-1 Таким образом, контурные контуры и алгоритм говорит нам, что список отсортирован. Также кажется, что список может быть отсортирован до окончания алгоритма, что просто означает, что заданная последовательность была несколько отсортирована до того, как она была передана алгоритму.

Работа сортировки вставки в Python

Чтобы понять сортировку вставки в Python, мы взяли для нашего примера несортированный список .

Сортировка вставки сравнивает первые два элемента.

Он обнаруживает, что и 14, и 33 уже находятся в порядке возрастания. На данный момент 14 находится в отсортированном подсписке.

Сортировка вставки продвигается вперед и сравнивает 33 с 27.

И обнаруживает, что 33 находится не в правильном положении.

Он меняет 33 на 27. Он также проверяет все элементы отсортированного подсписка. Здесь мы видим, что сортированный подсписок имеет только один элемент 14, а 27 больше 14. Следовательно, сортированный подсписок остается отсортированным после замены.

К настоящему времени у нас есть 14 и 27 в отсортированном подсписке. Затем он сравнивает 33 с 10.

Эти значения не упорядочены.

Поэтому мы меняем местами элементы списка.

Однако свопинг делает 27 и 10 несортированными.

Следовательно, мы тоже меняем их местами.

Снова мы находим 14 и 10 в несортированном порядке.

Мы снова меняем их местами. К концу третьей итерации у нас есть сортированный подсписок из 4 пунктов.

Этот процесс продолжается до тех пор, пока все несортированные значения не будут покрыты отсортированным подсписком. Теперь мы рассмотрим некоторые аспекты программирования типа вставки.

Техника 3: Python Sorted () Метод наряду с Dict.items ()

Функция Scorted () Python может быть использована для сортировки словаря по значению в Python, передавая значения через Dict.Items () к способу.

Получает ключи/значения из словаря.

Синтаксис:

dict.items()

Пример:

inp_dict = { 'a':3,'ab':2,'abc':1,'abcd':0 }
print("Dictionary: ", inp_dict)
sort_dict= dict(sorted((value, key) for (key,value) in inp_dict.items())) 
print("Sorted Dictionary by value: ", sort_dict)

В приведенном выше фрагменте кода мы проходили (значение, ключ) пару в отсортированную функцию и получили значения диктографии с использованием метода Dict.items (). В этом случае мы получим сортировку (значение, ключ) пару в качестве вывода.

Выход:

Dictionary:  {'a': 3, 'ab': 2, 'abc': 1, 'abcd': 0}
Sorted Dictionary by value:  {0: 'abcd', 1: 'abc', 2: 'ab', 3: 'a'}

Реализация

Сортировка массивов

Быстрая сортировка является естественным рекурсивным алгоритмом — разделите входной массив на меньшие массивы, переместите элементы в нужную сторону оси и повторите.

При этом мы будем использовать две функции — partition() и quick_sort().

Давайте начнем с функции partition():

def partition(array, begin, end):
    pivot = begin
    for i in xrange(begin+1, end+1):
        if array <= array:
            pivot += 1
            array, array = array, array
    array, array = array, array
    return pivot

И, наконец, давайте реализуем функцию quick_sort():

def quick_sort(array, begin=0, end=None):
    if end is None:
        end = len(array) - 1
    
    def _quicksort(array, begin, end):
        if begin >= end:
            return
        pivot = partition(array, begin, end)
        _quicksort(array, begin, pivot-1)
        _quicksort(array, pivot+1, end)
    return _quicksort(array, begin, end)

После того, как обе функции реализованы, мы можем запустить quick_sort():

array = 

quick_sort(array)
print(array)

Результат:

Поскольку алгоритм unstable (нестабилен), нет никакой гарантии, что два 19 будут всегда в этом порядке друг за другом. Хотя это ничего не значит для массива целых чисел.

Оптимизация быстрой сортировки

Учитывая, что быстрая сортировка сортирует «половинки» заданного массива независимо друг от друга, это оказывается очень удобным для распараллеливания. У нас может быть отдельный поток, который сортирует каждую «половину» массива, и в идеале мы могли бы вдвое сократить время, необходимое для его сортировки.

Однако быстрая сортировка может иметь очень глубокий рекурсивный стек вызовов, если нам особенно не повезло в выборе опорного элемента, а распараллеливание будет не так эффективно, как в случае сортировки слиянием.

Для сортировки небольших массивов рекомендуется использовать простой нерекурсивный алгоритм. Даже что-то простое, например сортировка вставкой, будет более эффективным для небольших массивов, чем быстрая сортировка. Поэтому в идеале мы могли бы проверить, имеет ли наш подмассив лишь небольшое количество элементов (большинство рекомендаций говорят о 10 или менее значений), и если да, то мы бы отсортировали его с помощью Insertion Sort (сортировка вставкой).

ФОРМЫ

Форма входаФорма регистрацииФорма оформления заказаКонтактная формаФорма входа в соц сетиРегистрацияФорма с иконкамиРассылка по почтеСложенная формаАдаптивная формаФорма всплывающаяФорма линейнаяОчистить поле вводаКопирование текста в буфер обменаАнимированный поискКнопка поискаПолноэкранный поискПоле ввода в менюФорма входа в менюПользовательский флажок/радиоПользовательский выборТумблер перключательУстановить флажокОпределить Caps LockКнопка запуска на EnterПроверка пароляПереключение видимости пароляМногоступенчатая формаФункция автозаполнения

Python sort list of grades

There are various grading systems around the world. Our example contains
grades such as A+ or C- and these cannot be ordered lexicographically. We use
a dictionary where each grade has its given value.

grades.py

#!/usr/bin/env python3


data = 'A+ A A- B+ B B- C+ C C- D+ D'
grades = { grade: idx for idx, grade in enumerate(data.split()) } 

def mc(e):
    return grades.get(e)

students = 

print(grades)

students.sort(key=mc)
print(students)


# from operator import itemgetter
# students.sort(key=lambda e: itemgetter(e)(grades))

We have a list of students. Each student has a name and a grade in a nested
tuple.

data = 'A+ A A- B+ B B- C+ C C- D+ D'
grades = { grade: idx for idx, grade in enumerate(data.split()) } 

We build the dictionary of grades. Each grade has its value. The grades will
be sorted by their dictionary value.

def mc(e):
    return grades.get(e)

The key function simply returns the value of the grade.

# from operator import itemgetter
# students.sort(key=lambda e: itemgetter(e)(grades))

This solution uses an anonymous function.

$ ./grades.py 
{'A+': 0, 'A': 1, 'A-': 2, 'B+': 3, 'B': 4, 'B-': 5, 'C+': 6, 'C': 7, 'C-': 8, 'D+': 9, 'D': 10}

This is the output.

Sort Stability and Complex Sorts

Starting with Python 2.2, sorts are guaranteed to be . That means that when multiple records have the same key, their original order is preserved.

>>> data = 
>>> sorted(data, key=itemgetter(0))

Notice how the two records for 'blue' retain their original order so that ('blue', 1) is guaranteed to precede ('blue', 2).

This wonderful property lets you build complex sorts in a series of sorting steps. For example, to sort the student data by descending grade and then ascending age, do the age sort first and then sort again using grade:

>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))     # sort on secondary key
>>> sorted(s, key=attrgetter('grade'), reverse=True)       # now sort on primary key, descending

The Timsort algorithm used in Python does multiple sorts efficiently because it can take advantage of any ordering already present in a dataset.

Как использовать метод sorted() в Python

Этот метод превращает итерируемый объект в отсортированный список. Итерируемыми объектами могут быть списки, строки и кортежи.

Одно из ключевых различий между и заключается в том, что вернет новый список, а сортирует уже имеющийся.

В следующем примере у нас есть список чисел, который нужно отсортировать в порядке возрастания.

sorted_numbers = sorted()

print("Sorted in ascending order: ", sorted_numbers)

# Результат:
# Sorted in ascending order:  

Метод тоже принимает необязательные аргументы. Они такие же, как и у : и .

Давайте разберем следующий пример. У нас есть список чисел. Пропишем необязательный аргумент . Он укажет компьютеру отсортировать список от наибольшего числа к наименьшему.

sorted_numbers = sorted(, reverse=True)

print("Sorted in descending order: ", sorted_numbers)

# Результат:
# Sorted in descending order:  

Обзор и требования

Мы будем предполагать , что вы уже знаете, по крайней мере, что-то об алгоритмах сортировки и познакомились с идеей быстрой сортировки. К концу этого урока вы должны лучше понять, как это работает.

Мы также предположим, что вы рассмотрели некоторые более фундаментальные концепции информатики, особенно , на которые опирается Quicksort.

Напомним, что Quicksort является одним из наиболее эффективных и наиболее часто используемых алгоритмов сортировки списка чисел. В отличие от своего конкурента, Mergesort, Quicksort может сортировать список на месте, без необходимости создавать копию списка и, следовательно, экономить требования к памяти.

Основная интуиция, лежащая в основе Quicksort, заключается в том, что если мы можем эффективно разделять список, то мы можем эффективно сортировать его. Разбиение списка на разделы означает, что мы выбираем элемент pivot в списке, а затем изменяем список, чтобы переместить все элементы, большие, чем pivot, вправо, а все меньшие элементы-влево.

После того, как сводная точка будет выполнена, мы можем выполнить ту же операцию с левой и правой частями списка рекурсивно, пока список не будет отсортирован.

Вот реализация Quicksort на Python. Прочтите его и посмотрите, имеет ли это смысл. Если нет, читайте ниже!

def partition(xs, start, end):
    follower = leader = start
    while leader < end:
        if xs <= xs:
            xs, xs = xs, xs
            follower += 1
        leader += 1
    xs, xs = xs, xs
    return follower

def _quicksort(xs, start, end):
    if start >= end:
        return
    p = partition(xs, start, end)
    _quicksort(xs, start, p-1)
    _quicksort(xs, p+1, end)
    
def quicksort(xs):
    _quicksort(xs, 0, len(xs)-1)

Заключение

В этой статье мы разобрали, как работает сортировка списков в Python. Узнали, как работать с такими методами, как и , и в чем их различия.

Метод работает только со списками и сортирует уже имеющийся список. Данный метод ничего не возвращает.

А метод работает с любыми итерируемыми объектами и возвращает новый отсортированный список. В качестве итерируемых объектов могут выступать списки, строки, кортежи и другие.

У обоих этих методов есть два необязательных аргумента: и .

Значением аргумента может быть функция. Она будет вызываться для каждого элемента в списке. По этой функции, собственно, и будет проводиться сортировка.

Значением аргумента может быть или .

Надеемся, эта статья была для вас полезна. Успехов в написании кода!

Перевод статьи «Python Sort List – How to Order By Descending or Ascending».

Похожие записи:

Remote desktop connection manager v2.83 Как отключить защитник windows 10 временно или навсегда Учетные записи майкрософт Файл подкачки в windows 7 и windows 10 Как в windows 10 отключить пароль при входе Почему не работает микрофон на компьютере и 6 шагов по настройке на windows 10