#python的排序详解 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。 ##内置函数sorted()/list.sort()的使用 ###简单应用 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] 也可以使用list.sort()来进行上述操作。 >>> 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。 **sorted和list.sort()的区别:**list.sort()只能对list类型进行排序。如下： >>> 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' 而sorted则不然，看例子： >>> b_dict {1: 'e', 3: 'm', 5: 'e', 9: 'a'} >>> sorted(b_dict) [1, 3, 5, 9] sorted之后，上述对dictinoary中，将key值取出并排序，返回list类型的排序结果。 ###按照指定关键词排序 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'] list.sort()的例子： >>> 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'] 此外，key还可以接收函数的单一返回值，按照该值排序。例如： >>> 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)] 除了上述方式，python中还提供了一个选择循环选择指定元组值的模块 >>> from operator import itemgetter #官方文档：https://docs.python.org/2/library/operator.html#module-operator >>> name_mark_age.append(('zhaoliu','B',16)) >>> 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)] 在官方文档上，有这样一个例子，和上面的操作是完全一样的。 >>> 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)] 也可以引用operator模块来实现上述排序 >>>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)] **总结：**sorted的能力超强，不仅实现排序，还能按照指定关键词排序。 以上例子都是升序，如果，增加reverse=True。例如： >>>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)] ##sorted的算法 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。