Python list sort()

Введение

Быстрая сортировка — популярный алгоритм сортировки, который часто используется вместе с сортировкой слиянием. Это алгоритм является хорошим примером эффективного алгоритма сортировки со средней сложностью O(n log_n). Часть его популярности еще связана с простотой реализации.

Быстрая сортировка является представителем трех типов алгоритмов: divide and conquer (разделяй и властвуй), in-place (на месте) и unstable (нестабильный).

• Divide and conquer: Быстрая сортировка разбивает массив на меньшие массивы до тех пор, пока он не закончится пустым массивом, или массивом, содержащим только один элемент, и затем все рекурсивно соединяется в сортированный большой массив.
• In place: Быстрая сортировка не создает никаких копий массива или его подмассивов. Однако этот алгоритм требует много стековой памяти для всех рекурсивных вызовов, которые он делает.
• Unstable: стабильный (stable) алгоритм сортировки — это алгоритм, в котором элементы с одинаковым значением отображаются в том же относительном порядке в отсортированном массиве, что и до сортировки массива. Нестабильный алгоритм сортировки не гарантирует этого, это, конечно, может случиться, но не гарантируется. Это может быть важным, когда вы сортируете объекты вместо примитивных типов. Например, представьте, что у вас есть несколько объектов Person одного и того же возраста, например, Дейва в возрасте 21 года и Майка в возрасте 21 года. Если бы вы использовали Quicksort в коллекции, содержащей Дейва и Майка, отсортированных по возрасту, нет гарантии, что Дейв будет приходить раньше Майка каждый раз, когда вы запускаете алгоритм, и наоборот.

Потребление памяти при сортировке в Python

Рассмотрим подробнее наш Python скрипт:

Python

# memory_measurement/main.py

import random
import resource
import sys
import time

from sniffing import FunctionSniffingClass

def list_sort(arr):
return arr.sort()

def sorted_builtin(arr):
return sorted(arr)

if __name__ == «__main__»:
if len(sys.argv) != 2:
sys.exit(«Please run: python (sort|sorted)»)
elif sys.argv == «sorted»:
func = sorted_builtin
elif sys.argv == «sort»:
func = list_sort
else:
sys.exit(«Please run: python (sort|sorted)»)

# код теста Lib
arr =
mythread = FunctionSniffingClass(func, arr)
mythread.start()

used_mem = 0
max_memory = 0
memory_usage_refresh = .005 # Секунды

while(1):
time.sleep(memory_usage_refresh)
used_mem = (resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss)
if used_mem > max_memory:
max_memory = used_mem

# Проверяет, завершен ли вызов функции
if mythread.isShutdown():
# Уберите знак комментария, если вы хотите увидеть результат
# print(mythread.results)
break;

print(«\nMAX Memory Usage:», round(max_memory / (2 ** 20), 3), «MB»)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50

# memory_measurement/main.py   importrandom importresource importsys importtime fromsniffing importFunctionSniffingClass deflist_sort(arr) returnarr.sort() defsorted_builtin(arr) returnsorted(arr) if__name__==»__main__» iflen(sys.argv)!=2 sys.exit(«Please run: python (sort|sorted)») elifsys.argv1==»sorted» func=sorted_builtin elifsys.argv1==»sort» func=list_sort else sys.exit(«Please run: python (sort|sorted)») # код теста Lib arr=random.randint(,50)forrinrange(1_000_000) mythread=FunctionSniffingClass(func,arr) mythread.start() used_mem= max_memory= memory_usage_refresh=.005# Секунды while(1) time.sleep(memory_usage_refresh) used_mem=(resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss) ifused_mem>max_memory max_memory=used_mem # Проверяет, завершен ли вызов функции ifmythread.isShutdown() # Уберите знак комментария, если вы хотите увидеть результат # print(mythread.results) break; print(«\nMAX Memory Usage:»,round(max_memory(2**20),3),»MB»)

Для встроенных функций мы создаем две функции-обертки, чтобы была возможность передавать их в качестве аргументов в . Мы могли бы передать встроенную отсортированную функцию непосредственно в , но нам требуются одинаковые шансы для обеих. По этой причине мы также создадим для нее функцию-обертку. Кроме того, реализован простой синтаксический парсинг аргументов командной строки, позволяющий использовать его как можно проще из командной строки.

Интересно, как все работает? Посмотрим!

Shell

$ python memory_measurement/main.py sort
Calling the Target Function…
Function Call Complete

MAX Memory Usage: 23.371 MB

$ python memory_measurement/main.py sorted
Calling the Target Function…
Function Call Complete

MAX Memory Usage: 30.879 MB

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

$python memory_measurementmain.pysort Calling the Target Function… FunctionCall Complete MAX Memory Usage23.371MB $python memory_measurementmain.pysorted Calling the Target Function… FunctionCall Complete MAX Memory Usage30.879MB

Как видите, функция потребляет примерно на 32% больше памяти, чем метод . Этого следовало ожидать, так как последний вариант изменяет список на месте, тогда как первый всегда создают отдельный список.

Задания для самоподготовки

1. Используя
сортировку, найдите первые три наименьшие значения в списке:

a=

Сам список
должен оставаться неизменным.

2. Отсортируйте
список:

digs
= (-10, 0, 7, -2, 3, 6, -8)

так, чтобы
сначала шли отрицательные числа, а затем, положительные.

3. Пусть имеется
словарь:

{‘+7’:
2345678901, ‘+4’: 3456789012, ‘+5’: 5678901234, ‘+12’: 78901234}

Необходимо
вывести телефонные номера по убыванию чисел, указанных в ключах, то есть, в
порядке:

+4, +5, +7, +12

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

The Old Way Using the cmp Parameter

Many constructs given in this HOWTO assume Python 2.4 or later. Before that, there was no sorted() builtin and list.sort() took no keyword arguments. Instead, all of the Py2.x versions supported a cmp parameter to handle user specified comparison functions.

In Py3.0, the cmp parameter was removed entirely (as part of a larger effort to simplify and unify the language, eliminating the conflict between rich comparisons and the __cmp__ methods).

In Py2.x, sort allowed an optional function which can be called for doing the comparisons. That function should take two arguments to be compared and then return a negative value for less-than, return zero if they are equal, or return a positive value for greater-than. For example, we can do:

>>> def numeric_compare(x, y):
        return x - y
>>> sorted(, cmp=numeric_compare)

Or you can reverse the order of comparison with:

>>> def reverse_numeric(x, y):
        return y - x
>>> sorted(, cmp=reverse_numeric)

When porting code from Python 2.x to 3.x, the situation can arise when you have the user supplying a comparison function and you need to convert that to a key function. The following wrapper makes that easy to do:

def cmp_to_key(mycmp):
    'Convert a cmp= function into a key= function'
    class K(object):
        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

To convert to a key function, just wrap the old comparison function:

>>> sorted(, key=cmp_to_key(reverse_numeric))

In Python 2.7, the cmp_to_key() tool was added to the functools module.

The Old Way Using Decorate-Sort-Undecorate

This idiom is called Decorate-Sort-Undecorate after its three steps:

• First, the initial list is decorated with new values that control the sort order.
• Second, the decorated list is sorted.
• Finally, the decorations are removed, creating a list that contains only the initial values in the new order.

For example, to sort the student data by grade using the DSU approach:

>>> decorated = 
>>> decorated.sort()
>>>                # undecorate

This idiom works because tuples are compared lexicographically; the first items are compared; if they are the same then the second items are compared, and so on.

It is not strictly necessary in all cases to include the index i in the decorated list. Including it gives two benefits:

• The sort is stable — if two items have the same key, their order will be preserved in the sorted list.

• The original items do not have to be comparable because the ordering of the decorated tuples will be determined by at most the first two items. So for example the original list could contain complex numbers which cannot be sorted directly.

Another name for this idiom is Schwartzian transform, after Randal L. Schwartz, who popularized it among Perl programmers.

For large lists and lists where the comparison information is expensive to calculate, and Python versions before 2.4, DSU is likely to be the fastest way to sort the list. For 2.4 and later, key functions provide the same functionality.

Основы сортировки

Сделать обычную сортировку по возрастанию очень просто — достаточно вызвать функцию , которая вернёт новый отсортированный список:

Также можно использовать метод списков , который изменяет исходный список (и возвращает во избежание путаницы). Обычно это не так удобно, как использование , но если вам не нужен исходный список, то так будет немного эффективнее:

Прим.перев. В Python вернуть и не вернуть ничего — одно и то же.

Ещё одно отличие заключается в том, что метод определён только для списков, в то время как работает со всеми итерируемыми объектами:

Прим.перев. При итерировании по словарю Python возвращает его ключи. Если вам нужны их значения или пары «ключ-значение», используйте методы и соответственно.

Как перебрать значения списка в Python?

Python позволяет использовать цикла for со списками:

Индекс текущего элемента в цикле можно получить используя функцию enumerate:

Так же, можно проходить по списку используя функцию range. Range генерирует ряд чисел в рамках заданного диапазона, соответственно началом диапазона является число 0 (индекс первого элемента), а концом индекс последнего элемента. Len возвращает длину списка, так как индекс первого элемента является нулем, вычитать из длины списка единицу не нужно, индекс последнего элемента будет соответствовать длине списка:

Ранее отмечалось, что списки являются изменяемой (или иммютабельной, от англ. immutable) структурой данных. Это означает, что если изменить список во время итерации, мы можем получить неожиданные результаты, например:

В примере мы удалили первый элемент на первой итерации изменив список, что привело к пропуску bar. На второй итерации, baz стал вторым элементом списка.

Простая сортировка

Чтобы отсортировать список по возрастанию вызовите функцию sorted(). Функция вернёт новый сортированный список:

>>>
>>> sorted()

1 2 3

>>> >>>sorted(5,2,3,1,4) 1,2,3,4,5

Метод сортирует список у которого вызван и возвращает None. Если исходный список больше не нужен это может быть немного эффективнее:

>>> a =
>>> a.sort()
>>> a

1 2 3 4

>>>a=5,2,3,1,4 >>>a.sort() >>>a 1,2,3,4,5

Метод определён только для списков. В отличи от него, функция sorted() работает с любыми перечисляемыми объектами:

>>> sorted({1: ‘D’, 2: ‘B’, 3: ‘B’, 4: ‘E’, 5: ‘A’})

1 2	>>>sorted({1’D’,2’B’,3’B’,4’E’,5’A’}) 1,2,3,4,5

Стабильность сортировки и сложные сортировки

Начиная с версии Python 2.2, сортировки гарантированно . Это означает, что если у нескольких записей есть одинаковые ключи, их порядок останется прежним:

Обратите внимание на то, что две записи с сохранили свой изначальный порядок. Это замечательное свойство даёт возможность составлять сложные сортировки путём постепенных сортировок

Например, здесь мы сортируем данные учеников сначала по возрасту в порядке возрастания, а затем по оценкам в убывающем порядке, чтобы получить данные, отсортированные в первую очередь по оценке и во вторую — по возрасту:

Это замечательное свойство даёт возможность составлять сложные сортировки путём постепенных сортировок. Например, здесь мы сортируем данные учеников сначала по возрасту в порядке возрастания, а затем по оценкам в убывающем порядке, чтобы получить данные, отсортированные в первую очередь по оценке и во вторую — по возрасту:

Алгоритм Timsort, используемый в Python, проводит множественные сортировки так эффективно, потому что он может извлечь пользу из любого порядка, уже присутствующего в наборе данных.

Maintaining Sort Order

Python does not provide modules like C++’s set and map data types as part of its standard library. This is a concious decision on the part of Guido, et al to preserve «one obvious way to do it.» Instead Python delegates this task to third-party libraries that are available on the Python Package Index. These libraries use various techniques to maintain list, dict, and set types in sorted order. Maintaining order using a specialized data structure can avoid very slow behavior (quadratic run-time) in the naive approach of editing and constantly re-sorting. Several implementations are described here.

• Python SortedContainers Module — Pure-Python implementation that is fast-as-C implementations. Implements sorted list, dict, and set data types. Testing includes 100% code coverage and hours of stress. Documentation includes full API reference, performance comparison, and contributing/development guidelines.

• Python rbtree Module — Provides a fast, C-implementation for dict and set data types. Based on a red-black tree implementation.

• Python treap Module — Provides a sorted dict data type. Uses a treap for implementation and improves performance using Cython.

• Python bintrees Module — Provides several tree-based implementations for dict and set data types. Fastest implementations are based on AVL and Red-Black trees. Implemented in C. Extends the conventional API to provide set operations for dict data types.

• Python banyan Module — Provides a fast, C-implementation for dict and set data types.

• Python skiplistcollections Module — Pure-Python implementation based on skip-lists providing a limited API for dict and set data types.

• Python blist Module — Provides sorted list, dict and set data types based on the «blist» data type, a B-tree implementation. Implemented in Python and C.

Предварительное использование key в функции сортировки

До сих пор нашими ключевыми функциями были простые считыватели атрибутов, но они также могут вычислять значения для сортировки. Давайте взглянем на еще один пример. На этот раз мы определим класс Snake:

У нашей змеи есть имя, toxicity (токсичность, мерило того, насколько токсичен её яд) и agression (представленная в виде числа от 0 до 1, которое указывает на вероятность того, что змея нападет).

Теперь предположим, что мы можем подсчитать, насколько опасная змея, основываясь на показателях токсичности и агрессивности, и можем отсортировать список змей по степени их опасности:

Змеи отсортированы в ожидаемом нами порядке (несмотря на то, что гремучая змея (rattlesnake) более ядовита, чем кобра (kingCobra), уровень агрессивности кобры делает её более опасной).

Если можно менять исходные списки

Предположим, что после слияния старые списки больше не нужны (как обычно и случается). Тогда можно написать еще один способ. Будем как и раньше сравнивать нулевые элементы списков и вызывать у списка с меньшим, пока один из списков не закончится.

Получили простенькую функцию на 4 строчки, но использовать дальше исходные списки не получится. Можно их скопировать, потом работать с копиями, но это потребует много дополнительного времени. Здесь будут проблемы с тем, что удаление нулевого элемента очень дорогое. Поэтому еще одна модификация будет заключаться в том, что мы будем вместо удаления из начала списка использовать удаление из конца, но придется в конце развернуть списки.

Использование sorted() для итерируемых объектов Python

Python использует несколько чрезвычайно эффективных алгоритмов сортировки. Например, метод использует алгоритм под названием Timsort (который представляет собой комбинацию сортировки вставкой и сортировки слиянием) для выполнения высокооптимизированной сортировки.

С помощью этого метода можно отсортировать любой итерируемый объект Python, например список или массив.

import array

# Declare a list type object
list_object = 

# Declare an integer array object
array_object = array.array('i', )

print('Sorted list ->', sorted(list_object))
print('Sorted array ->', sorted(array_object))

Вывод:

Sorted list -> 
Sorted array -> 

Функции-ключи

С версии Python 2.4 у и появился параметр  для указания функции, которая будет вызываться на каждом элементе до сравнения.

Например, вот регистронезависимое сравнение строк:

Значение параметра должно быть функцией, принимающей один аргумент и возвращающей ключ для сортировки. Это работает быстро, потому что функция-ключ вызывается ровно один раз для каждого элемента.

Хакатон Code Battle Online: Tetris

3–6 декабря, Онлайн, Беcплатно

tproger.ru

События и курсы на tproger.ru

Часто можно встретить код, где сложный объект сортируется по одному из его индексов. Например:

Тот же метод работает для объектов с именованными атрибутами:

Какие существуют матрицы для мониторов

Существует несколько технологий по которым изготавливают матрицы мониторов. Некоторые из них используется на рынке уже достаточно давно, некоторые новые, современные и соответственно продвинутые. Ну учитывая разницу как технических характеристиках, так и в цене следует внимательно изучить предложение перед принятием решения о покупке.

К наиболее распространенным относятся последователи модели TNT TN, MVA, IPS, TFT PLS, OLED, их сочетания, равно как и менее популярные изделия электронной промышленности. Каждое из этих устройств ориентировано на определенную категорию покупателей.

Модель TFT TN)

TFT TN появился на рынке давно и популярен до сих пор, но уже в виде более продвинутых модификаций. Горизонтальный угол обзора у варианта TNT TN + film может достигать 130-150°, вертикальный остался на прежнем уровне. Яркость также не впечатляет. Вряд-ли такое устройство пригодится дизайнеру или фотографу.

Модель TFT IPS

Это матрица, изначально завоевавшая место под солнцем в конструкции мобильных телефонов, отличается хорошим углом обзора. Явно лучше. чем первая модель, так как отличия достаточно существенные. Практически это 180°, как по горизонтали, так и по вертикали. Хороший цветовой охват также не бывает лишним, особенно когда он достигает 100% sRGB.

Существует много подвидов мониторов, матрица которых изготовлена по этой технологии, но разница между ними не слишком большая.

Модель TFT *VA

Устройство по основным параметрам можно отнести к среднему между предыдущими моделями. Для матрицы характерна высокая контрастность, хорошие углы обзора по вертикали и по горизонтали. Значительное время отклика становится причиной того, что геймеры обходят такой товар стороной.

Существует также достаточно много подвидов модели, каждая из которых имеет свои определенные преимущества.

Модель TFT PLS

Эта матрица где-то похожа на IPS, и то настолько, что различить их без специальных исследований сложно. Но можно взглянуть на ценник и понять, что и почему происходит. Устройство, по-сути, является более дешевым вариантом IPS, рассчитанным на соответствующий сегмент покупателей.

Модель OLED

Матрицы, построенные на светодиодной основе, считаются самыми перспективными. Для этого достаточно причин, среди которых отсутствие яркости черного цвета, время отклика даже не в миллисекунды, углы обзора, практически достигающие 180°. При отклонениях монитора яркость остается стабильной. А еще высокий цветовой охват.

Из недостатков — мерцание на определенных частотах, вызывающее утомляемость глаз, да и недолговечность в сочетании с достаточно высокой ценой.

Функции, которые когда-нибудь можно выучить

Следующие встроенные функции Python определённо не бесполезны, но они более специализированы.

Эти функции вам, возможно, будут нужны, но также есть шанс, что вы никогда не прибегнете к ним в своём коде.

• : возвращает итератор (список, набор и т. д.);
• : возвращает , если аргумент является вызываемым;
• and : вместо них рекомендуется использовать генератор-выражения;
• : округляет число;
• : эта функция выполняет деление без остатка () и операцию по модулю () одновременно;
• , и : служат для отображения чисел в виде строки в двоичной, восьмеричной или шестнадцатеричной форме;
• : возвращает абсолютное значение числа (аргумент может быть целым или числом с плавающей запятой, если аргумент является комплексным числом, его величина возвращается);
• ;
• .

Python Tutorial

Python HOMEPython IntroPython Get StartedPython SyntaxPython CommentsPython Variables
Python Variables
Variable Names
Assign Multiple Values
Output Variables
Global Variables
Variable Exercises

Python Data TypesPython NumbersPython CastingPython Strings
Python Strings
Slicing Strings
Modify Strings
Concatenate Strings
Format Strings
Escape Characters
String Methods
String Exercises

Python BooleansPython OperatorsPython Lists
Python Lists
Access List Items
Change List Items
Add List Items
Remove List Items
Loop Lists
List Comprehension
Sort Lists
Copy Lists
Join Lists
List Methods
List Exercises

Python Tuples
Python Tuples
Access Tuples
Update Tuples
Unpack Tuples
Loop Tuples
Join Tuples
Tuple Methods
Tuple Exercises

Python Sets
Python Sets
Access Set Items
Add Set Items
Remove Set Items
Loop Sets
Join Sets
Set Methods
Set Exercises

Python Dictionaries
Python Dictionaries
Access Items
Change Items
Add Items
Remove Items
Loop Dictionaries
Copy Dictionaries
Nested Dictionaries
Dictionary Methods
Dictionary Exercise

Python If…ElsePython While LoopsPython For LoopsPython FunctionsPython LambdaPython ArraysPython Classes/ObjectsPython InheritancePython IteratorsPython ScopePython ModulesPython DatesPython MathPython JSONPython RegExPython PIPPython Try…ExceptPython User InputPython String Formatting

Odd and Ends

• For locale aware sorting, use locale.strxfrm() for a key function or locale.strcoll() for a comparison function.

• The reverse parameter still maintains sort stability (i.e. records with equal keys retain the original order). Interestingly, that effect can be simulated without the parameter by using the builtin reversed function twice:

  >>> data =
  >>> assert sorted(data, reverse=True) == list(reversed(sorted(reversed(data))))

• To create a standard sort order for a class, just add the appropriate rich comparison methods:

  >>> Student.__eq__ = lambda self, other: self.age == other.age
  >>> Student.__ne__ = lambda self, other: self.age != other.age
  >>> Student.__lt__ = lambda self, other: self.age >> Student.__le__ = lambda self, other: self.age >> Student.__gt__ = lambda self, other: self.age > other.age
  >>> Student.__ge__ = lambda self, other: self.age >= other.age
  >>> sorted(student_objects)

  For general purpose comparisons, the recommended approach is to define all six rich comparison operators. The functools.total_ordering class decorator makes this easy to implement.

• Key functions need not access data internal to objects being sorted. A key function can also access external resources. For instance, if the student grades are stored in a dictionary, they can be used to sort a separate list of student names:

  >>> students =
  >>> newgrades = {‘john’: ‘F’, ‘jane’:’A’, ‘dave’: ‘C’}
  >>> sorted(students, key=newgrades.__getitem__)

Алгоритм быстрой сортировки

Этот алгоритм также использует разделяй и стратегию завоюйте, но использует подход сверху вниз вместо первого разделения массива вокруг шарнирного элемента (здесь, мы всегда выбираем последний элемент массива будут стержень).

Таким образом гарантируется, что после каждого шага точка поворота находится в назначенной позиции в окончательном отсортированном массиве.

Убедившись, что массив разделен вокруг оси поворота (элементы, меньшие точки поворота, находятся слева, а элементы, которые больше оси поворота, находятся справа), мы продолжаем применять функцию к остальной части, пока все элементы находятся в соответствующих позициях, когда массив полностью отсортирован.

def quicksort(a, arr_type):
    def do_partition(a, arr_type, start, end):
        # Performs the partitioning of the subarray a
        
        # We choose the last element as the pivot
        pivot_idx = end
        pivot = a

        # Keep an index for the first partition
        # subarray (elements lesser than the pivot element)
        idx = start - 1

        def increment_and_swap(j):
            nonlocal idx
            idx += 1
            a, a = a, a

         < pivot]
        
        # Finally, we need to swap the pivot (a with a)
        # since we have reached the position of the pivot in the actual
        # sorted array
        a, a = a, a

        # Return the final updated position of the pivot
        # after partitioning
        return idx+1

    def quicksort_helper(a, arr_type, start, end):
        if start < end:
            # Do the partitioning first and then go via
            # a top down divide and conquer, as opposed
            # to the bottom up mergesort
            pivot_idx = do_partition(a, arr_type, start, end)
            quicksort_helper(a, arr_type, start, pivot_idx-1)
            quicksort_helper(a, arr_type, pivot_idx+1, end)

    quicksort_helper(a, arr_type, 0, len(a)-1)

Здесь метод выполняет шаг подхода Divide and Conquer, в то время метод разделяет массив вокруг точки поворота и возвращает позицию точки поворота, вокруг которой мы продолжаем рекурсивно разбивать подмассив до и после точки поворота, пока не будет весь массив отсортирован.

Прецедент:

b = array.array('i', )
print('Before QuickSort ->', b)
quicksort(b, 'i')
print('After QuickSort ->', b)

Вывод:

Before QuickSort -> array('i', )
After QuickSort -> array('i', )

Старый способ использования Decorate-Sort-Undecorate (DSU)

Decorate-Sort-Undecorate предполагает наличие трех атрибутов:

• Во-первых, начальный список украшается новыми значениями, которые контролируют порядок сортировки.
• Во-вторых, оформленный список сортируется.
• Наконец, украшения удаляются, создавая список, содержащий только начальные значения в новом порядке.

Например, чтобы отсортировать данные учащихся по степени используя подход DSU:

>>> decorated = 
>>> decorated.sort()
>>>                # undecorate

Эта идиома работает, потому что кортежи сравниваются лексикографически; сравниваются первые предметы; если они совпадают, то сравниваются вторые элементы и так далее.

Не обязательно во всех случаях включать индекс i в оформленный список, но включение этого дает два преимущества:

• Сортировка стабильна — если два элемента имеют одинаковый ключ, их порядок будет сохранен в отсортированном списке.
• Исходные элементы не обязательно должны быть сопоставимы, потому что порядок украшенных кортежей будет определяться не более чем первыми двумя элементами. Так, например, исходный список может содержать комплексные числа, которые нельзя отсортировать напрямую.

Теперь, когда сортировка Python предоставляет ключевые функции, этот метод часто не нужен.

Сортировка сложных структур с использованием ключа

Это нормально работать с вещами, у которых по природе есть определенный порядок, вроде чисел или строк, но что делать с более сложными структурами? Здесь функция sorted() демонстрирует свое великолепие. Функция sorted() принимает ключ в качестве опционально названного параметра. Этот ключ должен быть, сам по себе, функцией, которая принимает один параметр, которая затем используется функцией sorted(), для определения значения в целях дальнейшей сортировки. Давайте взглянем на пример. Скажем, у нас есть класс Person с такими атрибутами как имя и возраст:

(Функция __repr__ является специальной функцией, которая используется для переопределения того, как объект будет представлен в интерпретаторе Python)

Причина, по которой я определил функцию – это выделение порядка сортировки. По умолчанию, представление определенных пользователем объектов выглядит примерно так: “<__main__.person object at>”. Если оставить все как есть, то отличать различные экземпляры в будущих примерах будет несколько затруднительно для нас.

Давайте сделаем список людей:

Сама по себе функция sorted() не знает, что делать со списком людей:

Однако, мы можем указать функции sorted(), какой атрибут сортировать, указав используемый ключ. Давайте определим это в следующем примере:

Функция ключа должна принять один аргумент и выдать значение, на котором базируется сортировка. Функция sorted() должна вызвать функцию key в каждом элементе используемой итерируемой, и использовать значение выдачи при сортировке списка.

Обратите внимание на то, что мы передаем ссылку на саму функцию, не вызывая ее и передаем ссылку к её возвращаемому значению. Это очень важный момент

Помните, sorted() будет использовать функцию key, вызывая её в каждом элементе итерируемой.

Давайте взглянем на еще один код, на этот раз определяем возраст как значение для сортировки:

Key Functions¶

Both and have a key parameter to specify a
function (or other callable) to be called on each list element prior to making
comparisons.

For example, here’s a case-insensitive string comparison:

>>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower)

The value of the key parameter should be a function (or other callable) that
takes a single argument and returns a key to use for sorting purposes. This
technique is fast because the key function is called exactly once for each
input record.

A common pattern is to sort complex objects using some of the object’s indices
as keys. For example:

>>> student_tuples = 
...     ('john', 'A', 15),
...     ('jane', 'B', 12),
...     ('dave', 'B', 10),
... 
>>> sorted(student_tuples, key=lambda student student2])   # sort by age

The same technique works for objects with named attributes. For example:

>>> 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))

Сравнение скоростей сортировок

Для сравнения сгенерируем массив из 5000 чисел от 0 до 1000. Затем определим время, необходимое для завершения каждого алгоритма. Повторим каждый метод 10 раз, чтобы можно было более точно установить, насколько каждый из них производителен.

Пузырьковая сортировка — самый медленный из всех алгоритмов. Возможно, он будет полезен как введение в тему алгоритмов сортировки, но не подходит для практического использования.Быстрая сортировка хорошо оправдывает своё название, почти в два раза быстрее, чем сортировка слиянием, и не требуется дополнительное место для результирующего массива.Сортировка вставками выполняет меньше сравнений, чем сортировка выборкой и в реальности должна быть производительнее, но в данном эксперименте она выполняется немного медленней. Сортировка вставками делает гораздо больше обменов элементами. Если эти обмены занимают намного больше времени, чем сравнение самих элементов, то такой результат вполне закономерен.

Вы познакомились с шестью различными алгоритмами сортировок и их реализациями на Python. Масштаб сравнения и количество перестановок, которые выполняет алгоритм вместе со средой выполнения кода, будут определяющими факторами в производительности. В реальных приложениях Python рекомендуется использовать встроенные функции сортировки, поскольку они реализованы именно для удобства разработчика.

Лучше понять эти алгоритмы вам поможет их визуализация.

Старый способ с использованием параметра cmp

Многие из приведённых здесь примеров подразумевают использование Python версии 2.4 и выше. До этой версии не было функции , а не принимал ключевых аргументов. Вместо этого все версии Python 2.x поддерживали параметр для обработки пользовательских функций сравнения.

В Python 3.0 от этого параметра полностью избавились в целях упрощения языка и разрешения конфликта между операторами сравнения и методами .

В Python 2.x в можно было передать функцию, которая использовалась бы для сравнения элементов. Она должна принимать два аргумента и возвращать отрицательное значение для случая «меньше чем», положительное — для «больше чем» и ноль, если они равны. Например:

Можно сравнивать в обратном порядке:

При портировании кода с версии 2.x на 3.x может возникнуть ситуация, когда нужно преобразовать пользовательскую функцию для сравнения в функцию-ключ. Следующая обёртка упрощает эту задачу:

Чтобы произвести преобразование, просто оберните старую функцию:

В Python 2.7 функция была добавлена в модуль functools.

Заключение

Как мы уже упоминали ранее, эффективность быстрой сортировки сильно зависит от выбора точки опоры — он может «упростить или усложнить» сложность алгоритма во времени (и в пространстве стека). Нестабильность алгоритма также может стать препятствием для использования с пользовательскими объектами.

Тем не менее, несмотря на все это, средняя сложность времени O(n*log_n) в быстрой сортировки, а также его относительно небольшое потребление памяти и простая реализация делают его очень эффективным и популярным алгоритмом.

Источники используемые для написания статьи: Olivera Popović — Quicksort in Pythonhttps://stackoverflow.com/questions/18262306/quicksort-with-pythonhttps://www.geeksforgeeks.org/python-program-for-quicksort/

Spread the love