Алгоритмы сортировки на python

Зачем использовать кортеж вместо списка?

Тем, кто уже успел познакомиться со списками в Python, может показаться не очевидным смысл использования кортежей. Ведь фактически, списки могут делать всё то же самое и даже больше. Это вполне естественный вопрос, но, разумеется, у создателей языка найдётся на него ответ:

Неизменяемость — именно это свойство кортежей, порой, может выгодно отличать их от списков.
Скорость — кортежи быстрее работают. По причине неизменяемости кортежи хранятся в памяти особым образом, поэтому операции с их элементами выполняются заведомо быстрее, чем с компонентами списка.
Безопасность — неизменяемость также позволяет им быть идеальными кандидатами на роль констант. Константы, заданные кортежами, позволяют сделать код более читаемым и безопасным.
Использование tuple в других структурах данных — кортежи применимы в отдельных структурах данных, от которых python требует неизменяемых значений. Например ключи словарей (dicts) должны состоять исключительно из данных immutable-типа.

Кроме того, кортежи удобно использовать, когда необходимо вернуть из функции несколько значений:

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.

Что такое сортировка кучей в Python?

Сортировка кучей в Python – это эффективный и популярный алгоритм сортировки. Ее концепция состоит в том, чтобы поочередно исключать элементы из кучи и вставлять их в отсортированную часть списка.

Это алгоритм на месте, обозначающий, что для хранения отсортированного списка используется фиксированный объем памяти или размер памяти не зависит от размера предварительного списка. Например, нам не нужен дополнительный стек памяти для хранения отсортированного массива, а также стек рекурсивных вызовов. Алгоритм heapsort обычно реализуется с использованием второго массива для сортировки фиксированных значений. Этот процесс быстр, естественен и прост в реализации.

С другой стороны, сортировка кучей нестабильна, что означает, что она не поддерживает сравнительный порядок элементов с равными значениями. Она может быстро сортировать примитивные типы, такие как целые числа и символы, но есть проблема со сложными типами и объектами.

Давайте разберемся с этим на следующем примере –

У нас есть собственный класс «Студенты» со свойствами «возраст» и «имя». Имеется несколько объектов этого класса в массиве, в том числе ученик по имени «Томас» в возрасте «20», а также «Питер», который имеет возраст 20 лет и отображается в том же порядке.

Если мы отсортируем массив людей по возрасту, то нет гарантии, что «Томас» появится перед «Питером» в отсортированном массиве. Можно определить порядок, но нет никаких гарантий.

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).

Куда пойти отсюда?

То list.sort () Метод сортирует элементы списка на месте восходящей способности. Чтобы настроить поведение сортировки по умолчанию, используйте дополнительный ключ Аргумент, передавая функцию, которая возвращает сопоставимое значение для каждого элемента в списке. С дополнительным логическим задний ход аргумент, вы можете переключиться с возрастания ( Reverse = false. ) до по порядку убывания ( Reverse = True ).

Если вы продолжаете бороться с теми основными командами Python, и вы чувствуете застрявшие в своем прогрессе обучения, у меня есть что-то для вас: Python One-listers (Amazon Link).

В книге я дам вам тщательный обзор темы критических компьютерных наук, таких как машинное обучение, регулярное выражение, наука о данных, Numpy и Python Basics – все в одной линейке кода Python!

Получите книгу от Amazon!

Официальная книга Описание: Python One-Listers покажет читателям, как выполнить полезные задачи с одной строкой кода Python. Следуя краткому переподготовку Python, книга охватывает важные продвинутые темы, такие как нарезка, понимание списка, вещание, функции лямбда, алгоритмы, регулярные выражения, нейронные сети, логистические регрессии и др .. Каждая из 50 секций книг вводит проблему для решения, проходит читателя через навыки, необходимые для решения этой проблемы, затем предоставляет краткое однонаправленное решение Python с подробным объяснением.

Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.

Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.

Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.

Сортировка подсчетом

Этот алгоритм не производит сравнение элементов. Для сортировки используются математические свойства целых чисел. Мы подсчитываем вхождения числа в массиве и сохраняем результат во вспомогательном массиве, где индексу соответствует значение ключа.

Алгоритм сортировки подсчетом:

нерекурсивный;
устойчивый;
преобразует входные данные без использования вспомогательной структуры данных (in place), но все же требует дополнительной памяти;
имеет сложность O(n);

def sortArray(self, nums: List) -> List:
    i_lower_bound , upper_bound = min(nums), max(nums)
    lower_bound = i_lower_bound
    if i_lower_bound < 0:
        lb = abs(i_lower_bound)
        nums = 
        lower_bound , upper_bound = min(nums), max(nums)
    
    counter_nums = *(upper_bound-lower_bound+1)
    for item in nums:
        counter_nums += 1
    pos = 0
    for idx, item in enumerate(counter_nums):
        num = idx + lower_bound
        for i in range(item):
            nums = num
            pos += 1
    if i_lower_bound < 0:
        lb = abs(i_lower_bound)
        nums = 
    return nums

Следует также упомянуть поразрядную сортировку, которая использует сортировку подсчетом либо блочную (корзинную) сортировку в качестве подпрограммы. Этот метод сортировки заслуживает отдельной статьи для разбора.

Для удобства соберем весь наш код вместе:

class Solution:
    def sortArray(self, nums: List) -> List:
        # Сортировка пузырьком
        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
        
        # Сортировка вставками
        def insertionSort(array):
            for i in range(1, len(array)):
                key = array
                j = i-1
                while array > key and j >= 0:
                    array = array
                    j -= 1
                array = key
            return array
        
        # Сортировка выбором
        def selectionSort(array):
            for i in range(len(array)-1):
                min_idx = i
                for idx in range(i + 1, len(array)-1):
                    if array < array:
                        min_idx = idx
                array, array = array, array
            return array
        
        # Пирамидальная сортировка
        def heapify(array, n, i):
            largest = i
            l = 2 * i + 1
            r = 2 * i + 2

            if l < n and array < array:
                largest = l

            if r < n and array < array:
                largest = r

            if largest != i:
                array, array = array, array
                heapify(array, n, largest)
                
        def heapSort(array):
            n = len(array)
            for i in range(n//2, -1, -1):
                heapify(array, n, i)
            for i in range(n-1, 0, -1):
                array, array = array, array
                heapify(array, i, 0)
            return array
        
        # Сортировка слиянием
        def mergeSort(nums):
            if len(nums)==1:
                return nums
            mid = (len(nums)-1) // 2
            lst1 = mergeSort(nums)
            lst2 = mergeSort(nums)
            result = merge(lst1, lst2)
            return result
    
        def merge(lst1, lst2):
            lst = []
            i = 0
            j = 0
            while(i<=len(lst1)-1 and j<=len(lst2)-1):
                if lst1<lst2:
                    lst.append(lst1)
                    i+=1
                else:
                    lst.append(lst2)
                    j+=1
            if i>len(lst1)-1:
                while(j<=len(lst2)-1):
                    lst.append(lst2)
                    j+=1
            else:
                while(i<=len(lst1)-1):
                    lst.append(lst1)
                    i+=1
            return lst   
        
        # Быстрая сортировка
        def quickSort(array):
            if len(array)> 1:
                pivot=array.pop()
                grtr_lst, equal_lst, smlr_lst = [], , []
                for item in array:
                    if item == pivot:
                        equal_lst.append(item)
                    elif item > pivot:
                        grtr_lst.append(item)
                    else:
                        smlr_lst.append(item)
                return (quickSort(smlr_lst) + equal_lst + quickSort(grtr_lst))
            else:
                return array

        # Сортировка Шелла
        def shellSort(array):
            n = len(array)
            interval = n // 2
            while interval > 0:
                for i in range(interval, n):
                    temp = array
                    j = i
                    while j >= interval and array > temp:
                        array = array
                        j -= interval

                    array = temp
                interval //= 2
            return array

        
        #nums = bubbleSort(nums)
        #nums = insertionSort(nums)
        #nums = selectionSort(nums)
        #nums = heapSort(nums)
        #nums = mergeSort(nums)
        #nums = quickSort(nums)

        return nums

Испытав все эти алгоритмы, мы ради любопытства запустили встроенную в Python функцию . Она показала весьма быстрое время в 152 мс. В данной функции используется алгоритм Timsort, который сочетает в себе сортировку слиянием и сортировку вставками. Реализация данного алгоритма также может быть рассмотрена в отдельной статье.

Мы нашли потрясающий плейлист, в котором алгоритмы сортировки демонстрируются при помощи народного танца. Посмотрите это видео, оно того стоит!

В нашем небольшом исследовании мы изучили различные алгоритмы сортировки и определили время их выполнения, а также их потребности в памяти. Теперь мы понимаем, что значит время выполнения, стабильность алгоритма и используемая память. Чтобы выбрать подходящий алгоритм, мы должны оценивать эти параметры. Также, для создания более эффективных решений, типа Timsort, мы можем комбинировать наши базовые алгоритмы.

Счастливой вам сортировки!

Перевод статьи «Sorting Algorithms — With Python».

Концепция сортировки вставкой

Массив разделился практически на две части при сортировке вставками – несортированная часть и отсортированная часть.

Отсортированная часть содержит первый элемент массива, а другая несортированная часть содержит остальную часть массива. Первый элемент в несортированном массиве сравнивается с отсортированным массивом, чтобы мы могли поместить его в соответствующий подмассив.

Он фокусируется на вставке элементов путем перемещения всех элементов, если правое значение меньше левого.

Это будет повторяться до тех пор, пока весь элемент не будет вставлен в правильное место.

Ниже приведен алгоритм сортировки массива с помощью вставки.

Разбить список на две части – отсортированный и несортированный.
Итерировать от arr к arr по заданному массиву.
Сравнить текущий элемент со следующим элементом.
Если текущий элемент меньше, чем следующий элемент, сравнить с предыдущим элементом. Переместиться к большим элементам на одну позицию вверх, чтобы освободить место для замененного элемента.

Разберемся в следующем примере.

Рассмотрим первый элемент отсортированного массива.

Первый шаг к добавлению 10 в отсортированный подмассив.

Теперь берем первый элемент из несортированного массива – 4. Это значение сохраняем в новой переменной temp. Теперь мы видим, что 10> 4, перемещаем 10 вправо, и это перезаписывает 4, которые были ранее сохранены.

(темп = 4)

Здесь 4 меньше, чем все элементы в отсортированном подмассиве, поэтому мы вставляем его в первую позицию индекса.

У нас есть два элемента в отсортированном подмассиве.

Теперь проверьте число 25. Мы сохранили его во временной переменной. 25> 10, а также 25> 4, затем мы помещаем его в третью позицию и добавляем в отсортированный подмассив.

Снова проверяем цифру 1. Сохраняем в темп. 1 меньше 25. Он перезаписывает 25.

10> 1, затем перезаписывается снова

4> 1 теперь ставим значение temp = 1

Теперь у нас есть 4 элемента в отсортированном подмассиве. 5 <25, затем сместите 25 в правую сторону и передайте temp = 5 в левую сторону.

положите temp = 5

Теперь мы получаем отсортированный массив, просто помещая временное значение.

Данный массив отсортирован.

Список Python сортирует по алфавиту и численно

Проблема : У вас есть список строк. Каждая строка содержит номер. Вы хотите, чтобы количество было численно сортировать (например, поставляется, 100 поступает после 20, а не ранее), но символы, чтобы сортировать в алфавитном порядке (например, приходит до ).

Пример :

 --> ['alice 20', 'alice 100', 'bob 99'

Наивное решение (не работает): Используйте Метод сортировки списка в алфавитном порядке:

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

Потому что номер 100 наступает до 20 в алфавитном порядке, строка размещается до Отказ

Решение : Я нашел это Код на Stackoverflow, который красиво демонстрирует, как отсортировать буквенно-цифровой:

import re 

def sorted_nicely(l): 
    """ Sort the given iterable in the way that humans expect.""" 
    convert = lambda text: int(text) if text.isdigit() else text 
    alphanum_key = lambda key: +)', key)] 
    l.sort(key = alphanum_key)

lst = 
sorted_nicely(lst)
print(lst)
#

Идея состоит в том, чтобы дифференцировать персонажи и цифры и использовать их в качестве основы сравнения для процедуры сортировки.

Синтаксис и параметры метода sort()

Синтаксис метода sort():

В качестве альтернативы методу sort(), так же можно использовать встроенный метод в python , который в принципе выполняет ту же функцию.

Между этими двумя методами есть небольшое различие. Метод sort() отсортирует список напрямую, и не возвращает никаких значений, а метод sorted() не изменяет оригинальный список, а возвращает отсортированный список.

Параметры метода sort()

Метод sort() изначально не требует никаких параметров, но в то же время, у данного метода есть два дополнительных параметра:

reverse — Если значение True, отсортированный список идет в обратном порядке, либо сортировка выполнена в порядке убывания.
key — Данный параметр можно указать в качестве ключа для сравнения сортировки

Пример 1. Сортировка списка

Сортировка списка в порядке убывания

Как мы уже говорили, у метода sort() есть необязательный аргумент reverse. Если мы установим метода reverse=True, то список будет отсортирован в порядке убывания.

Так же можно воспользоваться альтернативным решением, и использовать встроенную функцию в Python, sorted().

Пользовательская сортировка списка с помощью ключа

Представим себе ситуацию, где нам необходимо реализовать свой собственный метод сортировки. В таком случае, метод sort() принимает в качестве необязательного параметра аргумент key.

Альтернативный вариант с использованием метода sorted().

В данном случае, len() — это встроенная функция Python, которая применяется для подсчета длины каждого элемента. После того, как у нас есть длина каждого элемента, мы можем отсортировать этот список от наименьшего до наибольшего, или наоборот.

Пример 3. Сортировка списка с помощью ключа

Как видите ключ прекрасно выполнил свою задачу, мы отсортировали данный список по второму элементу. Для более ясного понимания, как все это дело работает, предлагаю рассмотреть еще один пример, чуть по сложнее. Представим себе, что у нас есть список сотрудников компании, каждый элемент данного списка будет являться словарем. Вначале я приведу весь листинг кода вместе с результатом, а затем мы разберем, как это работает.

В первом случае, наша функция возвращает нам имена сотрудников. Так как имя у нас является строкой, то соответственно Python сортирует его в алфавитном порядке.
Второй случай возвращает нам возраст, тип данных которого int(), и сортируется в порядке возрастания
В третьем случае, функция возвращает зарплату, и ее тип данных тоже int(), в данном случае используется дополнительный параметр reverse со значением True, и сортируется в порядке убывания.

Вышеприведенный код, можно сократить используя lambda функции, такое решение позволит нам свести функцию в одну строку. Соответственно, вышеприведенный код можно переписать следующим образом:

Что такое метод sort() в Python?

Этот метод берет список и сортирует его. То есть на выходе мы получаем тот же список, только отсортированный. Этот метод не возвращает никакого значения.

В этом примере у нас есть список чисел, и мы можем использовать метод для сортировки списка в порядке возрастания.

my_list = 

# Выводим неупорядоченный список:
print("Unordered list: ", my_list)

# Сортировка списка
my_list.sort()

# Выводим упорядоченный список
print("Ordered list: ", my_list)

Выполним наш код и получим следующий результат:

Unordered list:  
Ordered list:

Однако если список уже отсортирован, то мы получим None.

my_list = 

# Это строка вернет None, потому что список уже отсортирован
print(my_list.sort())

Метод может принимать два необязательных аргумента: и .

Значением выступает функция, которая будет вызываться для каждого элемента в списке.

От редакции Pythonist. О функциях и их аргументах у нас есть отдельная статья — «Функции и их аргументы в Python 3».

В следующем примере давайте используем функцию в качестве значения аргумента key. Таким образом, скажет компьютеру отсортировать список имен по длине, от наименьшего к наибольшему.

names = 

print("Unsorted: ", names)
names.sort(key=len)
print("Sorted: ", names)

Вот, что мы получим:

Unsorted:  
Sorted:

Аргумент может иметь логическое значение: (Истина) или (Ложь).

В следующем примере укажет компьютеру отсортировать список в обратном алфавитном порядке.

names = 

print("Unsorted: ", names)
names.sort(reverse=True)
print("Sorted: ", names)

# Результат:
# Unsorted:  
# Sorted:

7 ответов

Лучший ответ

Типа того:

148

BrechtDeMan
4 Сен 2015 в 08:54

В порядке возрастания вы можете использовать:

Или в порядке убывания вы можете использовать:

taras
22 Май 2019 в 07:47

Не нужно ничего импортировать при использовании лямбда-функций. Следующие сортировки по первому элементу, затем по второму элементу.

301

Eric Leschinski
7 Фев 2020 в 15:44

Мы также можем использовать .sort с лямбдой 2 раза, потому что сортировка Python установлена и стабильна. Сначала будет отсортирована список по второму элементу x . Затем будет отсортирован первый элемент, x (самый высокий приоритет).

Это эквивалентно выполнению следующих действий: employee.sort (key = lambda x: (x , x ))

azro
27 Дек 2019 в 21:59

Python имеет стабильную сортировку, поэтому при условии, что производительность не является проблемой, самый простой способ — отсортировать ее по полю 2, а затем снова отсортировать по полю 1.

Это даст вам желаемый результат, единственная выгода в том, что если это большой список (или вы хотите его часто сортировать), то дважды вызвать сортировку может быть недопустимо.

Это также облегчает обработку ситуации, когда вы хотите, чтобы некоторые столбцы сортировались в обратном порядке, просто при необходимости включите параметр ‘reverse = True’.

В противном случае вы можете передать несколько параметров в itemgetter или вручную создать кортеж. Вероятно, это будет быстрее, но есть проблема, заключающаяся в том, что он плохо обобщается, если некоторые столбцы хотят быть отсортированы в обратном порядке (числовые столбцы все еще можно перевернуть путем их отрицания, но это мешает стабильности сортировки).

Поэтому, если вам не нужны никакие столбцы с обратной сортировкой, перейдите к множеству аргументов для itemgetter, если это возможно, и столбцы не являются числовыми или вы хотите, чтобы сортировка оставалась стабильной, для нескольких последовательных сортировок.

Правка . Для комментаторов, у которых возникают проблемы с пониманием того, как это отвечает на исходный вопрос, приведен пример, который показывает, как именно стабильный характер сортировки позволяет нам выполнять отдельные сортировки для каждого ключа и в конечном итоге получить данные отсортированы по нескольким критериям:

Это работоспособный пример, но чтобы спасти людей, работающих на нем, вывод:

Обратите внимание, в частности, на то, что на втором шаге параметр удерживает имена в порядке, тогда как простая сортировка, а затем обращение к списку теряет желаемый порядок для третьего ключа сортировки. 18

Duncan
22 Янв 2015 в 09:44

Сортировка списка диктов с использованием ниже отсортирует список в порядке убывания по первому столбцу как зарплата и второму столбцу как возраст

Вывод:

Saurabh
20 Фев 2019 в 02:40

rioV8
15 Фев 2020 в 22:52

Синтеровка списка Python Удалить дубликаты (сортировка + уникальные)

Идея : До Удалить дубликаты Из списка вы можете сначала отсортировать список, а затем перейти через список один раз и удалить дубликаты. Поскольку список отсортирован, дубликаты появятся бок о бок. Это облегчает их обнаружить.

Сложность времени выполнения : Скажи, у вас есть список Отказ Если вы пройдете на каждый элемент и проверьте, существует ли этот элемент в другом положении, сложность выполнения является O (N²) для N элементов. Но если вы сначала сортируете список, сложность выполнения является только O (n log n) для сортировки. Перейти через сортированный список Еще раз находить последующие дубликаты только O (N), поэтому общая сложность выполнения отсортированного дубликата обнаружения является O (n log n).

Решение : Рассмотрим следующий код.

lst = 
lst.sort()

index = 0
while index < len(lst) - 1:
    if lst == lst:
        lst.pop(index)
    index = index + 1

print(lst)
#

Обсуждение : Мы отслеживаем текущий индекс, который идет слева направо по списку и удаляет элемент, если его преемник в списке является дубликатом. Таким образом, вы удалите все дубликаты из отсортированного списка.

Альтернативы : Вы также можете преобразовать список в Установить и обратно в список для удаления дубликатов. Это имеет сложность выполнения только O (N) и, следовательно, более эффективно.

lst = 
dup_free = list(set(lst))
print(dup_free)
#

Сортировать список кортежей в Python

Подумайте, что у вас есть список кортежей. Вы можете отсортировать кортежи в списке, как и вы сортировка списка целых чисел.

Исходя из того, что кортеж может содержать в нем несколько элементов, вы можете отсортировать этот список кортежей на основе некоторых элементов всех кортежей.

В этом руководстве мы узнаем, как сортировать список кортежей на основе первого, второго или ITH-элемента в кортежах. Есть много способов сделать это. Мы посмотрим на примеры следующих способов.

Используйте Inbuilt List.sort () метод.
Используйте Bubble Sort ()

Вы можете использовать любой сортировочный () алгоритм. Процесс должен быть таким же, как и использование пузырькового сорта, приведенного в этом руководстве.

Пример 1: Сортировка списка кортежей с использованием списка .sort ()

В этом примере мы берем кортежи, содержащие имя и следы студентов в классе. Мы отсортируем эти кортежи на основе знаков, второй элемент во всех кортежах.

Python Program

list_students = 

#sort by second element of tuple
list_students.sort(key = lambda x: x)   #index 1 means second element

print(list_students)

Выход

Список кортежей заказывается при увеличении порядка второго элемента в кортежи. Вы можете изменить заказ от увеличения для уменьшения, пройдя Правда для Обратный Параметр сортировки () метода. Или вы также можете использовать список .Reverse () в порядке поощрения.

В следующем примере мы соберем список кортежей в порядке убывания, используя обратный параметр.

Python Program

list_students = 

#sort by second element of tuple
list_students.sort(key = lambda x: x, reverse=True)

print(list_students)

Выход

Пример 2: сортировка списка кортежей с использованием алгоритма сортировки пузырьков

Мы возьмем один и тот же список кортежей в приведенном выше примере и сортируете их на основе знаков, как и ранее, но с использованием алгоритма сортировки пузыря.

Python Program

list_ = 

#sort by second element of tuple
ith = 1
list_length = len(list_)  
for i in range(0, list_length):  
    for j in range(0, list_length-i-1):  
        if (list_ > list_):  
            temp = list_  
            list_= list_  
            list_= temp  

print(list_)

Выход

В приведенной выше программе it Переменная определяет положение в корзах, с помощью которых должна быть сделана сортировка. Давайте теперь сортируем список кортежей по первому элементу в кортежи.

Python Program

list_ = 

#sort by second element of tuple
ith = 0
list_length = len(list_)  
for i in range(0, list_length):  
    for j in range(0, list_length-i-1):  
        if (list_ > list_):  
            temp = list_  
            list_= list_  
            list_= temp  

print(list_)

Выход

Резюме

В этом руководстве примеров Python мы узнали, как сортировать список кортежей, используя встроенные функции и сортировки алгоритмов, с помощью хорошо подробных примеров.

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 списка Python Sort

Проблема : Сортировать файл в алфавитном порядке, строка по линии.

Пример : Скажем, у вас есть следующий файл который содержит некоторые временные метки сообщений в чате.

2014-05-12: hi
2020-07-13: Python is great
2020-07-12: Is Python great?
2014-06-01: how are you?

Вы хотите следующий отсортированный файл/строка:

2014-05-12: hi
2014-06-01: how are you?
2020-07-12: Is Python great?
2020-07-13: Python is great

Как вы можете отсортировать этот файл в Python?

Решение : Вы используете краткий одноклассник для загрузки содержимого файла в список строк, по одному для каждой строки. Затем вы сортируете список.

Вот код:

lines = 
lines.sort()
print(lines)

Вывод – это следующий отсортированный список:

Если вы хотите сохранить результаты в другом файле, вы можете просто Отказ Если вам не нужны персонажи Training Whitespace, вы можете позвонить нравится:

lines =

Как работает Быстрая сортировка

Быстрая сортировка чаще всего не сможет разделить массив на равные части. Это потому, что весь процесс зависит от того, как мы выбираем опорный элемент. Нам нужно выбрать опору так, чтобы она была примерно больше половины элементов и, следовательно, примерно меньше, чем другая половина элементов. Каким бы интуитивным ни казался этот процесс, это очень сложно сделать.

Подумайте об этом на мгновение — как бы вы выбрали адекватную опору для вашего массива? В истории быстрой сортировки было представлено много идей о том, как выбрать центральную точку — случайный выбор элемента, который не работает из-за того, что «дорогой» выбор случайного элемента не гарантирует хорошего выбора центральной точки; выбор элемента из середины; выбор медианы первого, среднего и последнего элемента; и еще более сложные рекурсивные формулы.

Самый простой подход — просто выбрать первый (или последний) элемент. По иронии судьбы, это приводит к быстрой сортировке на уже отсортированных (или почти отсортированных) массивах.

Именно так большинство людей выбирают реализацию быстрой сортировки, и, так как это просто и этот способ выбора опоры является очень эффективной операцией, и это именно то, что мы будем делать.

Теперь, когда мы выбрали опорный элемент — что нам с ним делать? Опять же, есть несколько способов сделать само разбиение. У нас будет «указатель» на нашу опору, указатель на «меньшие» элементы и указатель на «более крупные» элементы.

Цель состоит в том, чтобы переместить элементы так, чтобы все элементы, меньшие, чем опора, находились слева от него, а все более крупные элементы были справа от него. Меньшие и большие элементы не обязательно будут отсортированы, мы просто хотим, чтобы они находились на правильной стороне оси. Затем мы рекурсивно проходим левую и правую сторону оси.

Рассмотрим пошагово то, что мы планируем сделать, это поможет проиллюстрировать весь процесс. Пусть у нас будет следующий список.

29 | 99 (low),27,41,66,28,44,78,87,19,31,76,58,88,83,97,12,21,44 (high)

Выберем первый элемент как опору 29), а указатель на меньшие элементы (называемый «low») будет следующим элементом, указатель на более крупные элементы (называемый «high») станем последний элемент в списке.

29 | 99 (low),27,41,66,28,44,78,87,19,31,76,58,88,83,97,12,21 (high),44

Мы двигаемся в сторону high то есть влево, пока не найдем значение, которое ниже нашего опорного элемента.

29 | 99 (low),27,41,66,28,44,78,87,19,31,76,58,88,83,97,12,21 (high),44

Теперь, когда наш элемент high указывает на элемент 21, то есть на значение меньше чем опорное значение, мы хотим найти значение в начале массива, с которым мы можем поменять его местами. Нет смысла менять местами значение, которое меньше, чем опорное значение, поэтому, если low указывает на меньший элемент, мы пытаемся найти тот, который будет больше.
Мы перемещаем переменную low вправо, пока не найдем элемент больше, чем опорное значение. К счастью, low уже имеет значение 89.
Мы меняем местами low и high:

29 | 21 (low),27,41,66,28,44,78,87,19,31,76,58,88,83,97,12,99 (high),44

Сразу после этого мы перемещает high влево и low вправо (поскольку 21 и 89 теперь на своих местах)
Опять же, мы двигаемся high влево, пока не достигнем значения, меньшего, чем опорное значение, и мы сразу находим — 12
Теперь мы ищем значение больше, чем опорное значение, двигая low вправо, и находим такое значение 41

Этот процесс продолжается до тех пор, пока указатели low и high наконец не встретятся в одном элементе:

29 | 21,27,12,19,28 (low/high),44,78,87,66,31,76,58,88,83,97,41,99,44

Мы больше не используем это опорное значение, поэтому остается только поменять опорную точку и high, и мы закончили с этим рекурсивным шагом:

28,21,27,12,19,29,44,78,87,66,31,76,58,88,83,97,41,99,44

Как видите, мы достигли того, что все значения, меньшие 29, теперь слева от 29, а все значения больше 29 справа.

Затем алгоритм делает то же самое для коллекции 28,21,27,12,19 (левая сторона) и 44,78,87,66,31,76,58,88,83,97,41,99,44 (правая сторона). И так далее.