Как отсортировать массив по возрастанию python
Сортировка списков в Python
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 sort() для сортировки списка в порядке возрастания.
Выполним наш код и получим следующий результат:
Однако если список уже отсортирован, то мы получим None.
Значением key 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 len() в качестве значения аргумента key. Таким образом, key=len скажет компьютеру отсортировать список имен по длине, от наименьшего к наибольшему.
Вот, что мы получим:
Аргумент reverse может иметь логическое значение: True (Истина) или False (Ложь).
В следующем примере reverse=True укажет компьютеру отсортировать список в обратном алфавитном порядке.
Марк Лутц «Изучаем Python»
Скачивайте книгу у нас в телеграм
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 sort() и sorted() заключается в том, что sorted() вернет новый список, а sort() сортирует уже имеющийся.
В следующем примере у нас есть список чисел, который нужно отсортировать в порядке возрастания.
Метод sorted() для других типов данных
Еще одно ключевое различие между sorted() и sort() заключается в том, что метод sorted() принимает любые итерируемые объекты (списки, строки, кортежи и т.д.), тогда как метод sort() работает только со списками.
Мы также можем использовать метод sorted() и для кортежей.
В этом примере у нас есть набор кортежей, которые представляют имя, возраст и музыкальный инструмент учащихся какой-то группы.
Мы можем использовать метод sorted() для сортировки этих данных по возрасту учащегося. Аргумент key будет иметь значение лямбда-функции, которая сообщает компьютеру о сортировке по возрасту в порядке возрастания.
Итак, напишем следующую лямбду-функцию, которая будет говорить нашей программе, что отсортировать мы хотим именно по возрасту:
Таким образом, мы получаем следующий код:
Мы можем изменить этот пример. Давайте отсортируем кортежи по названиям музыкальных инструментов. Более того, давайте используем reverse=True для сортировки инструментов в обратном алфавитном порядке.
Заключение
Метод sort() работает только со списками и сортирует уже имеющийся список. Данный метод ничего не возвращает.
А метод sorted() работает с любыми итерируемыми объектами и возвращает новый отсортированный список. В качестве итерируемых объектов могут выступать списки, строки, кортежи и другие.
Значением аргумента key может быть функция. Она будет вызываться для каждого элемента в списке. По этой функции, собственно, и будет проводиться сортировка.
Надеемся, эта статья была для вас полезна. Успехов в написании кода!
Топ-5 алгоритмов сортировки на Python
Сортировка — это навык, которым должен обладать каждый программист. Не только для прохождения собеседований, но и для понимания дисциплины в целом. Разные алгоритмы сортировки — отличная демонстрация того, как внутренняя логика может влиять на сложность, скорость и эффективность программы.
Разберем 5 самых распространенных алгоритмов и реализуем их в Python.
Bubble Sort (пузырьковая сортировка)
Этот вид сортировки изучают в начале знакомства с дисциплиной Computer Science, поскольку он максимально просто демонстрирует саму концепцию сортировки.
При этом подходе осуществляется перебор по списку и сравнение соседних элементов. Они меняются местами в том случае, если порядок неправильный. Так продолжается до тех пор, пока все элементы не расположатся в нужном порядке. Из-за большого количества повторений у пузырьковой сортировки его сложность в худшем случае — O(n^2).
Selection Sort (сортировка выбором)
Сортировка выбором — также простой алгоритм, но более эффективный по сравнению с пузырьковой сортировкой. В большинстве случаев сортировка выбором будет более удачным выбором из двух.
В этом алгоритме список (или массив) делится на две части: список с отсортированными элементами и список с элементами, которые только нужно сортировать. Сначала ищется самый маленький элемент во втором. Он добавляется в конце первого. Таким образом алгоритм постепенно формирует список от меньшего к большему. Так происходит до тех пор, пока не будет готовый отсортированный массив.
Insertion Sort (сортировка вставками)
Сортировка вставками быстрее и проще двух предыдущих. Именно так большинство людей тасует карты любой игре. На каждой итерации программа берет один из элементов и подыскивает для него место в уже отсортированном списке. Так происходит до тех пор, пока не останется ни одного неиспользованного элемента.
Merge Sort (сортировка слиянием)
Сортировка слиянием — элегантный пример использования подхода «Разделяй и властвуй». Он состоит из двух этапов:
Quick Sort (быстрая сортировка)
Как и сортировка слиянием, быстрая сортировка использует подход «Разделяй и властвуй». Алгоритм чуть сложнее, но в стандартных реализациях он работает быстрее сортировки слиянием, а его сложность в худшем случае редко достигает O(n^2). Он состоит из трех этапов:
Сортировка массива в Python
Массивы Python можно сортировать с использованием различных алгоритмов сортировки, различающихся по времени выполнения и эффективности в зависимости от выбранного алгоритма. Мы исследуем некоторые из этих подходов к сортировке элементов массива.
Использование sorted() для итерируемых объектов Python
Python использует несколько чрезвычайно эффективных алгоритмов сортировки. Например, метод sorted() 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.
Реализация MergeSort и QuickSort
Здесь мы исследуем два других часто используемых метода сортировки, используемых на практике, а именно алгоритмы MergeSort и QuickSort.
1. Алгоритм MergeSort
Алгоритм использует восходящий подход Divide and Conquer, сначала разделяя исходный массив на подмассивы, а затем объединяя индивидуально отсортированные подмассивы, чтобы получить окончательный отсортированный массив.
В приведенном ниже фрагменте кода метод mergesort_helper() выполняет фактическое разделение на подмассивы, а метод perform_merge() объединяет два ранее отсортированных массива в новый отсортированный.
2. 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 partition к остальной части, пока все элементы находятся в соответствующих позициях, когда массив полностью отсортирован.
Примечание: Существуют и другие подходы к этому алгоритму для выбора элемента поворота. Некоторые варианты выбор срединного элемента в качестве опоры, в то время как другие используют случайный выбор стратегии для поворота.
Здесь метод quicksort_helper выполняет шаг подхода Divide and Conquer, в то время do_partition метод do_partition 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.
Если остались вопросы, задавайте в комментариях.
6 примеров сортировки в Python с помощью функции sorted
Общей идиомой в программировании является сортировка списка. Python делает эту задачу очень простой благодаря встроенной функции sorted() которая принимает итерируемый тип и возвращает отсортированный список:
1. Стандартная сортировка
Обратите внимание на то, что функция sorted() возвращает список каждый раз, несмотря на то, какой тип был передан. В случае со словарями, она возвращает отсортированный список словарных ключей.
2. 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: “ ”. 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:
3. Обратная сортировка
Функция sorted() намного упрощает сортировку в обратном порядке. Функция принимает опциональный параметр под названием reverse, который действует по строгой логике.
4. Сортировка с использованием функции attrgetter
В этот раз, возвращаемый список отсортирован по возрасту, как мы и ожидали. Фактически, сортировка по определенному атрибуту объекта это простая задача Python, которую может выполнить стандартная библиотека, благодаря функции, которая может генерировать функции ключей для вас:
Результат вызова attrgetter() – это функция, схожая с предыдущими двумя, которые мы только что рассмотрели. Мы определяем имя атрибута для выборки, после чего attrgetter генерирует функцию, которая принимает объект и возвращает определенный атрибут из этого объекта.
Таким образом, attrgetter(name) возвращает функцию, которая ведет себя также как и определенная раннее нашей функцией byName_key():
Функция attrgetter(age) возвращает функцию, которая ведет себя также как и определенная раннее нашей функцией byAge_key():
5. 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).
Надежный сайт по продвижению doctorsmm предлагает купить подписчиков на свой Телеграмм канал по очень выгодным и притягательным ценам от 51 рубля за сотню аккаунтов. Кроме того, Вы сможете подобрать наиболее оптимальную для Вашего сообщества скорость поступления, которая доходит до 1000 единиц в сутки.
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).
6. Случайная сортировка
Ключи не обязаны иметь какую-либо связь с сортируемыми элементами (однако, это не самый продуктивный способ сортировать что-либо). Мы можем создать случайный порядок со следующим ключом:
Функция random() – это часть стандартной библиотеки random, которая выдает числа в случайном порядке от 0 до 1. Сортировка с использованием данного ключа выдает, кто бы мог подумать, случайный порядок:
В данной статье мы рассмотрели то, как Python создает отсортированные списки (и другие итерируемые) и то, насколько это просто. По умолчанию, функция sorted() возвращает список, содержимое которого упорядоченно в естественном порядке (что, в общем, именно то что мы ожидаем от чисел и строк). Желающие углубиться в то, как работает функция sorted() могут обратиться к документации Python.
Виды алгоритмов сортировки в Python
В одной из прошлых статей я рассматривал списки в Python, а также затронул их сортировку. Теперь давайте разберем эту тему более подробно: изучим виды алгоритмов сортировки и сравним их скорость на примере сортировки чисел в порядке возрастания.
Встроенные методы сортировки в Python
Стандартный метод сортировки списка по возрастанию – sort(). Пример использования:
Метод sorted() создает новый отсортированный список, не изменяя исходный. Пример использования:
Если нам нужна сортировка от большего числа к меньшему, то установим флаг reverse=True. Примеры:
Но будет полезно знать и другие виды сортировки, так как не всегда встроенные методы будут подходить под все ваши задачи.
Пузырьковая сортировка
Алгоритм попарно сравнивает элементы списка, меняя их местами, если это требуется. Он не так эффективен, если нам нужно сделать только один обмен в списке, так как данный алгоритм при достижении конца списка будет повторять процесс заново. Чтобы алгоритм не выполнялся бесконечно, мы вводим переменную, которая поменяет свое значение с True на False, если после запуска алгоритма список не изменился.
Сравниваются первые два элемента. Если первый элемент больше, то они меняются местами. Далее происходит все то же самое, но со следующими элементами до последней пары элементов в списке.
Пример пузырьковой сортировки:
Сортировка вставками
Алгоритм делит список на две части, вставляя элементы на их правильные места во вторую часть списка, убирая их из первой.
Если второй элемент больше первого, то оставляем его на своем месте. Если он меньше, то вставляем его на второе место, оставив первый элемент на первом месте. Далее перемещаем большие элементы во второй части списка вверх, пока не встретим элемент меньше первого или не дойдем до конца списка.
Пример сортировки вставками:
Сортировка выборкой
Как и сортировка вставками, этот алгоритм в Python делит список на две части: основную и отсортированную. Наименьший элемент удаляется из основной части и переходит в отсортированную.
Саму отсортированную часть можно и не создавать, обычно используют крайнюю часть списка. И когда находится наименьший элемент списка, то переносим его на первое место, вставляя первый элемент на прошлое порядковое место наименьшего. Далее делаем все то же самое, но со следующим элементом, пока не достигнем конца списка.
Пример сортировки выборкой:
Пирамидальная сортировка
Этот алгоритм, как и сортировки вставками или выборкой, делит список на две части. Алгоритм преобразует вторую часть списка в бинарное дерево для эффективного определения самого большого элемента.
Преобразуем список в бинарное дерево, где самый большой элемент является вершиной дерева, и помещаем этот элемент в конец списка. После перестраиваем дерево и помещаем новый наибольший элемент перед последним элементом в списке. Повторяем этот алгоритм, пока все вершины дерева не будут удалены.
Хоть алгоритм и кажется сложным, он значительно быстрее остальных, что особенно заметно при обработке больших списков.
Пример пирамидальной сортировки:
Сортировка слиянием
Алгоритм разделяет список на две части, каждую из них он разделяет еще на две и так далее, пока не останутся отдельные единичные элементы. Далее соседние элементы сортируются парами. Затем эти пары объединяются и сортируются с другими парами, пока не обработаются все элементы в списке.
Пример сортировки слиянием:
Быстрая сортировка в Python
Один из самых популярных алгоритмов при сортировке списков. При правильном использовании он не требует много памяти и выполняется очень быстро.
Алгоритм разделяет список на две равные части, принимая псевдослучайный элемент и используя его в качестве опоры, то есть центра деления. Элементы, меньшие, чем опора, перемещаются влево от опоры, а элементы, размер которых больше опоры – вправо. Этот процесс повторяется для списка слева от опоры, а также для массива элементов справа от опоры, пока весь массив не будет отсортирован. Алгоритм быстрой сортировки будет работать медленно, если опорный элемент равен наименьшему или наибольшему элементу списка.
Пример быстрой сортировки:
Скорость работы алгоритмов
Сортировка слиянием почти в два раза медленнее, чем быстрая сортировка. Сортировка выборкой выполняет больше сравнений, чем сортировка вставками, но выполняется немного быстрее.
Пузырьковая сортировка не подойдет для практического применения, так как она является самой медленной из всех. Но знать данный алгоритм будет полезно тем, кто хочет полностью изучить тему алгоритмов сортировки списков в Python.
Мы изучили виды сортировки списков в Python и сравнили их эффективность, а также рассмотрели встроенные методы. Надеюсь, данная статья была полезна для вас!