python函数sort python函数sorted怎么传递参数

深入理解python中的排序sort

进行一个简单的升序排列直接调用sorted()函数python函数sort，函数将会返回一个排序后的列表：

sorted函数不会改变原有的list，而是返回一个新的排好序的list

如果你想使用就地排序，也就是改变原list的内容，那么可以使用list.sort()的方法，这个方法的返回值是None。

另一个区别是，list.sort()方法只是list也就是列表类型的方法，只可以在列表类型上调用。而sorted方法则是可以接受任何可迭代对象。

list.sort()和sorted()函数都有一个key参数，可以用来指定一个函数来确定排序的一个优先级。比如，这个例子就是根据大小写的优先级进行排序：

key参数的值应该是一个函数，这个函数接受一个参数然后返回以一个key，这个key就被用作进行排序。这个方法很高效，因为对于每一个输入的记录只需要调用一次key函数。

一个常用的场景就是当python函数sort我们需要对一个复杂对象的某些属性进行排序时：

再如：

前面python函数sort我们看到的利用key-function来自定义排序，同时Python也可以通过operator库来自定义排序，而且通常这种方法更好理解并且效率更高。

operator库提供了 itemgetter(), attrgetter(), and a methodcaller()三个函数

同时还支持多层排序

list.sort()和sorted()都有一个boolean类型的reverse参数，可以用来指定升序和降序排列，默认为false，也就是升序排序，如果需要降序排列，则需将reverse参数指定为true。

排序的稳定性指，有相同key值的多个记录进行排序之后，原始的前后关系保持不变

我们可以看到python中的排序是稳定的。

我们可以利用这个稳定的特性来进行一些复杂的排序步骤，比如，我们将学生的数据先按成绩降序然后年龄升序。当排序是稳定的时候，我们可以先将年龄升序，再将成绩降序会得到相同的结果。

传统的DSU(Decorate-Sort-Undecorate)的排序方法主要有三个步骤：

因为元组是按字典序比较的，比较完grade之后，会继续比较i。

添加index的i值不是必须的，但是添加i值有以下好处：

现在python3提供了key-function，所以DSU方法已经不常用了

python2.x版本中，是利用cmp参数自定义排序。

python3.x已经将这个方法移除了，但是我们还是有必要了解一下cmp参数

cmp参数的使用方法就是指定一个函数，自定义排序的规则，和java等其他语言很类似

也可以反序排列

python3.x中可以用如下方式：

python中sort是什么意思

python中sort()函数用于对原列表进行排序,如果指定参数,则使用比较函数指定python函数sort的比较函数。

列表有自己python函数sort的sort方法python函数sort，其对列表进行原址排序python函数sort，既然是原址排序python函数sort，那显然元组不可能拥有这种方法，因为元组是不可修改的。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

为什么python内置的sort比自己写的快速排序快100倍？

主要原因，内置函数用C写的。在Python语言内无论如何造不出内置函数的轮子。这也是通常C跟C++语言用户更喜欢造基础算法的轮了的原因。因为C/C++用户真有条件写出匹敌标准库的算法，但很多高级语言不行，不是程序员技术差，是客观条件就根本做不到。

你比如说Java语言没人造字符串的轮子，C++光一个字符串类就有无数多的实现。是因为C+用户更喜欢写字符串类吗？显然不是，一方面是因为Java语言内没法造出匹敌Java内置标准库算法的轮子，而C++真的可以，另外一个比较惨的原因是C++标准库的字符串功能太弱了，大多数高级语言的字符串类功能都比C+标准库字符串类功能更强。

写C++的时候一大错觉就是我觉着我能比标准库还快，同样的道理放在Python里面也同样适用，不管是Python各种常用package或内建函数，基本上都针对实用场景作了优化，自己手写的算法一般是比不上内建算法效率的，这也是为什么用Python时不鼓励自己造轮子的原因。

回到这个问题，Python内建的sort本质上为C实现的函数，本身执行效率就会比Python快很多，并且会根据不同的数据规模采用不同的排序算法，故效率一般都会优于自己在Python里面手写的排序更何况题主写的是基于递归的quicksort9，额外时间开销大。

因为python内置的sort是用c语言写的，如果你用c语言或者c++写的话肯定是可以做到一样快的至于为什么python计算效率比c语言能慢100倍这个具体的原理我不清楚，不过鉴于知乎上已经有很多大佬解释过这个问题，我就不在这里班门弄斧了

还有底下扯timsort的，快排序是所有比较排序算法里平均性能最优的一族算法，像C++和rust里的unstable_sort都是用的快排序。可能在一些情况下，比如数组几乎有序时，timsort会比快排序快。但是你随便给一个数组，比如像题主那样随机一个一百万大小的数然后排序，timsort是绝对不可能比快排序快的。绝对不可能。快的这100倍和timsort屁关系都没有。

我是C/C++程序员，我可以很负责的告诉你，在用天下现有所有高级语言进行排序的问题上，C要是认了第二，则没人敢认第一。所以，我猜，Python以及好多其他高级语言，都会时不时直接上C语言写的静态库和动态库。我自己也造了不少轮子，有部分是因为刚刚起步，对系统API和函数库不熟悉，找不到适合的，所以自己造轮子，后来发现了有更好的，我把我写的抛弃了。但这里也不排除有一部分是因为我个人觉得还有优化的空间，所以自己用C语言重新造了一个轮子，这样效率比现成的更优。

所以说，要论高级语言的鼻祖，还真非C莫属，从执行效率上讲，别说python，JAVA，C#，VB，甚至C的亲儿子C++，在同一个程序员手中，都没法与C抗衡，所以说，这些语言都是排着队等着被C吊打的，也正因为如此，所以，像python这类高级语言，有自带函数可用的，最好别想着自己重新造轮子，因为你不可能造出比自带函数更快的轮子。

内置库函数都是用C实现的，肯定要比手写的Python程序执行效率更高，此外内置排序Timsort相比本科课程上学的时间复杂度为Onlogn的排序算法做了很多常数优化，所以对于普通人而言，不要希望纯手写出来的东西效率能和标准库相当了。另外，题主写的排序是过不了LeetCode上的裸排序题目的，随机选取pivot对于快速排序是最基本的优化虽然题主排的是随机数，现在这么选肯定不是效率低的主要原因。

所以说了，py几乎得把自己的循环体拆了，这就是py和c/c++的性能差距，必须尽量用内置函数和numpy来处理数据，一旦手写循环体。，那你就得知道这可能得慢百倍，像用opency的py版时你不小心写个双循环来处理数据，那酸爽，而cppc#搞opencv就能随意用指针来写循环，这也是为啥他们其实不需要numpy这种组件，自身就有足够的性能和灵活度来处理这个。

Cpp内置的排序是快排和堆排的结合，最坏时间复杂度为nlogn，而快排最坏是n2。至于python内部的排序，我认为是一个道理，不会简简单单是一个快排，举个简单例子，当你数据已经是有序的时候，再传入快排肯定就不合适。那你设置排序函数的时候，是不是预先将他打乱，再进行快排会更好呢。当然具体不会这么简单，只是我认为官方给的接口都是很精妙的，很值得学习。

一方面Python中sort函数是用C语言写的，C++内部的sort是由快排，直接插入和堆排序混合的，当数据量比较大的时候先用的快排，当数据量小的时候用直接插入，因为当数据量变小时，快排中的每个部分基本有序，接近直接插入的最好情况的时间复杂度O（n），就比快排要好一点了。

另外一方面这个的底层实现就是归并排序。，只是使用了Python无法编写的底层实现，从而避免了Python本身附加的大量开销，速度比我们自己写的归并排序要快很多，所以说我们一般排序都尽量使用sorted和sort。

python怎么使用sort

一、基本形式

sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])

iterable.sort(cmp[, key[, reverse]])

参数解释：

（1）iterable指定要排序的list或者iterablepython函数sort，不用多说；

（2）cmp为函数，指定排序时进行比较的函数，可以指定一个函数或者lambda函数，如：

students为类对象的list，没个成员有三个域，用sorted进行比较时可以自己定cmp函数，例如这里要通过比较第三个数据成员来排序，代码可以这样写：

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

sorted(students, key=lambda student : student[2])

（3）key为函数，指定取待排序元素的哪一项进行排序，函数用上面的例子来说明，代码如下：

sorted(students, key=lambda student : student[2])

key指定的lambda函数功能是去元素student的第三个域（即：student[2]），因此sorted排序时，会以students所有元素的第三个域来进行排序。

二、普通用法：

1.原址排序

1）列表有自己的sort方法，其对列表进行原址排序，既然是原址排序，那显然元组不可能拥有这种方法，因为元组是不可修改的。

x = [4, 6, 2, 1, 7, 9]

x.sort()

print x # [1, 2, 4, 6, 7, 9]

2.副本排序

1）[:]分片方法

x =[4, 6, 2, 1, 7, 9]

y = x[ : ]

y.sort()

print y #[1, 2, 4, 6, 7, 9]

print x #[4, 6, 2, 1, 7, 9]

注意：y = x[:] 通过分片操作将列表x的元素全部拷贝给y，如果简单的把x赋值给y：y = x，y和x还是指向同一个列表，并没有产生新的副本。

2）sorted方法

sorted返回一个有序的副本，并且类型总是列表，如下：

x =[4, 6, 2, 1, 7, 9]

y = sorted(x)

print y #[1, 2, 4, 6, 7, 9]

print x #[4, 6, 2, 1, 7, 9]

print sorted('Python') #['P', 'h', 'n', 'o', 't', 'y']

三、高级用法

1.自定义cmp比较函数

def comp(x, y):

if x y:

return 1

elif x y:

return -1

else:

return 0

nums = [3, 2, 8 ,0 , 1]

nums.sort(comp)

print nums # 降序排序[8, 3, 2, 1, 0]

nums.sort(cmp) # 调用内建函数cmp ，升序排序

print nums # 降序排序[0, 1, 2, 3, 8]

2.自定义key和reverse

1.reverse实现降序排序，需要提供一个布尔值，默认为False（升序排列）。

2.key在使用时必须提供一个排序过程总调用的函数：

alist = [('2', '3', '10'), ('1', '2', '3'), ('5', '6', '7'), ('2', '5', '10'), ('2', '4', '10')]

# 多级排序，先按照第3个元素排序，然后按照第2个元素排序：

print sorted(alist, cmp = None, key = lambda x:(int(x[2]), int(x[1])), reverse = False)

-------------------------------------------------------------------------------------------

[('1', '2', '3'), ('5', '6', '7'), ('2', '3', '10'), ('2', '4', '10'), ('2', '5', '10')]

四、operator.itemgetter函数

operator模块提供的itemgetter函数用于获取对象的哪些维的数据，参数为一些序号（即需要获取的数据在对象中的序号），下面看例子。

a = [1,2,3]

b=operator.itemgetter(1) //定义函数b，获取对象的第1个域的值

b(a)

2

b=operator.itemgetter(1,0) //定义函数b，获取对象的第1个域和第0个的值

b(a)

(2, 1)

要注意，operator.itemgetter函数获取的不是值，而是定义python函数sort了一个函数，通过该函数作用到对象上才能获取值。

itemgetter在sort中的用法：

from operator import itemgetter

alist = [('2', '3', '10'), ('1', '2', '3'), ('5', '6', '7'), ('2', '5', '10'), ('2', '4', '10')]

# 多级排序，先按照第3个元素排序，然后按照第2个元素排序：

print sorted(alist, cmp = None, key = itemgetter(2, 1), reverse = False)

print sorted(alist, cmp = None, key = lambda x:itemgetter(2, 1)(x), reverse = False)

print sorted(alist, cmp = None, key = lambda x:map(int, itemgetter(2, 1)(x)), reverse = False)

--------------------------------------------------------------------------------------------------

[('2', '3', '10'), ('2', '4', '10'), ('2', '5', '10'), ('1', '2', '3'), ('5', '6', '7')]

[('2', '3', '10'), ('2', '4', '10'), ('2', '5', '10'), ('1', '2', '3'), ('5', '6', '7')]

[('1', '2', '3'), ('5', '6', '7'), ('2', '3', '10'), ('2', '4', '10'), ('2', '5', '10')]

python sort()用法

Python中的sort()方法用于数组排序，下面以实例形式对此加以详细说明：

一、基本形式

列表有自己的sort方法，其对列表进行原址排序，既然是原址排序，那显然元组不可能拥有这种方法，因为元组是不可修改的。

x = [4, 6, 2, 1, 7, 9]x.sort()

print x # [1, 2, 4, 6, 7, 9]

如果需要一个排序好的副本，同时保持原有列表不变，怎么实现呢

x =[4, 6, 2, 1, 7, 9]

y = x[ : ]

y.sort()

print y #[1, 2, 4, 6, 7, 9]

print x #[4, 6, 2, 1, 7, 9]

注意：y = x[:] 通过分片操作将列表x的元素全部拷贝给y，如果简单的把x赋值给y：y = x，y和x还是指向同一个列表，并没有产生新的副本。

另一种获取已排序的列表副本的方法是使用sorted函数：

x =[4, 6, 2, 1, 7, 9]

y = sorted(x)

print y #[1, 2, 4, 6, 7, 9]

print x #[4, 6, 2, 1, 7, 9]

sorted返回一个有序的副本，并且类型总是列表，如下：

print sorted('Python') #['P', 'h', 'n', 'o', 't', 'y']

二、自定义比较函数

可以定义自己的比较函数，然后通过参数传递给sort方法：

def comp(x, y):

if x  y:

return 1

elif x  y:

return -1

else:

return 0

nums = [3, 2, 8 ,0 , 1]

nums.sort(comp)

print nums # 降序排序[8, 3, 2, 1, 0]

nums.sort(cmp) # 调用内建函数cmp ，升序排序

print nums # 降序排序[0, 1, 2, 3, 8]

三、可选参数

sort方法还有两个可选参数：key和reverse

1、key在使用时必须提供一个排序过程总调用的函数：

x = ['mmm', 'mm', 'mm', 'm' ]

x.sort(key = len)

print x # ['m', 'mm', 'mm', 'mmm']

2、reverse实现降序排序，需要提供一个布尔值：

y = [3, 2, 8 ,0 , 1]

y.sort(reverse = True)

print y #[8, 3, 2, 1, 0]

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