Python中的sort()和sorted()用法示例解析

目录

• 一、list.sort()
• 参数说明
• 常用内置函数
• 基本用法示例
• 自定义函数示例
• lambda表达式示例
• operator模块的函数示例
• 二、sorted()函数
• 参数说明
• 基本用法示例
• 按自定义规则排序示例
• 多级排序示例
• 对字典的键或值排序
• 三、sort和sorted的排序算法
• Timsort 的核心原理
• Timsort 的好处
• Timsort广泛应用

一、list.sort()

sort()是列表（list）的内置方法，直接对原列表进行排序（原地排序），不返回新列表。

参数说明

key（可选）：指定一个函数（内置或自定义），用于从每个元素中提取比较键（如 key=str.lower）。

reverse（可选）：布尔值，True 表示降序，False 表示升序（默认）。

常用内置函数

abs(x)：按绝对值排序（适用于数字）。

len(x)：按长度排序（适用于字符串、列表等）。

str.lower(x) 或 str.upper(x)：忽略大小写排序（适用于字符串）。

int(x) 或 float(x)：转换为数值后排序（适用于字符串数字）。

ord(x)：按字符的 ASCII 码排序（适用于单个字符）。

基本用法示例

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
# 升序排序（默认）
numbers.sort()
print(numbers)  
# [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]
# 降序排序
numbers.sort(reverse=True)
print(numbers) 
# [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]
# 按绝对值排序
numbers = [-3, 1, -4, 2]
numbers.sort(key=abs)
print(numbers)  
# [1, 2, -3, -4]

自定义函数示例

# 返回元组的第 2 个元素
def get_second_element(item):
    return item[1]  
data = [("Alice", 25), ("Bob", 20), ("Jack", 30)]
data.sort(key=get_second_element)  # 按年龄排序
print(data)
# [('Bob', 20), ('Alice', 25), ('Jack', 30)]

lambda表达式示例

lambda是一种匿名函数，适用于简单的key逻辑

# 按字符串的最后一个字符排序
words = ["apple", "banana", "cherry"]
words.sort(key=lambda x: x[-1]) 
print(words)
# ['banana', 'apple',编程 'cherry']

operator模块的函数示例

operator 模块提供了一些高效的 key 函数：

operator.itemgetter(n)：获取可迭代对象的第 n 个元素（适用于元组、字典等）。

operator.attrgetter(‘attr’)：获取对象的属性（适用于类实例）。

from operator import itemgetter
data = [("Alice", 25), ("Bob", 20), ("Jack", 30)]
# 按年龄排序（等同于 lambda x: x[1]）
data.sort(key=itemgetter(1))
print(data)
# [('Bob', 20), ('Alice', 25), ('Jack', 30)]

二、sorted()函数

sorted()是python内置函数，对所有可迭代对象（如列表、元组、字典等）进行排序，返回一个新列表，原对象不变。

参数说明

iterable：要排序的可迭代对象（如列表、元组、字符串等）。

key（可选）：同 sort()，指定比较键。

reverse（可选）：同 sort()，控制排序顺序。

基本用法示例

# 对列表排序
numbers = [3, 1, 4, 1, 5]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers)
# [1, 1, 3, 4, 5]
#CKRUeRcv 对字符串排序（按字符的 ASCII 码）
word = "python"
sorted_word = sorted(word)
print(sorted_word)
# ['h', 'n', 'o', 'p', 't', 'y']
# 对元组排序
data = (("Alice", 25), ("Bob", 20), ("Jack", 30))
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[1])  # 按年龄排序
print(sorted_data)
# [('Bob', 20), ('Alice', 25), ('Jack', 30)]

按自定义规则排序示例

words = ["banana", "watermelon", "apple"]
# 按单词长度排序
sorted_words = sorted(words, key=len)
print(sorted_words)
# ['apple', 'banana', 'watermelon']

多级排序示例

people = [("Alice", 25), ("Bob", 20), ("Charlie", 25)]
# 先按年龄升序，再按姓名降序
sorted_people = sorted(people, key=lambda x: (x[1], -ord(x[0][0])))
print(sorted_people)
# [('Bob', 20), ('Charlie', 25), ('Alice', 25)]

对字典的键或值排序

scores = {"Alice": 90, "Charlie": 75, "Bob": 85}
# 按键排序
sorted_by_name = sorted(scores.items())
print(sorted_by_name)
# [('Alice', 90), ('Bob', 85), ('Charlie', 75)]
# 按值排序
sorted_by_score = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1])
print(sor编程客栈ted_by_score)
# [('Charlie', 75), ('Bob', 85), ('Alice', 90)]

三、sort和sorted的排序算法

list.sort()和sorted()函数使用的排序算法是Timsort，这是一种混合、稳定的排序算法，结合了归并排序（Merge Sort） 和 插入排序（Insertion Sort）的优点，并且效率极高。

Timsort 的核心原理

自适应排序：

Timsort 根据输入数据的特点自适应地选择排序策略：

• 对小规模数据（通常是 <=64个元素），直接使用插入排序（因为在小数据量上插入排序的常数因子更小，速度更快）；
• 对大规模数据，采用归并排序的分治思想，但会利用数据的现有顺序（如部分已排序的子序列）。

利用数据的自然有序性：

Timsort 会扫描数据，识别并分割已经有序的片段（称为 run），然后通过归并排序将这些 run 合并。如果数据本身有部分有序，Timsort 的效率会显著高于传统归并排序。

稳定性：

Timsort是稳定排序，即相等元素的相对顺序在排序后保持不变。这对多关键字排序（如先按年龄排序，再按姓名排序）非常有用。

时间复杂度：

最坏情况：O(nlogn)（与归并排序相同）。

最佳情况：O(n)（当输入数据已有序或接近有序时，利用插入排序优化）。

平均情况：O(nlogn)。

Timsort 的好处

实际数据友好：现实中的数据通常部分有序（如日志按时间接近有序），Timsort 能高效利用这一点。

平衡性能：对于不同规模和数据分布，Timsort 在平均和最www.devze.com坏情况下均表www.devze.com现良好（平均和最坏时间复杂度均为 O(n log n)）。

Timsort广泛应用

Java

Arrays.sort() 和 Collections.sort()

javascript (V8 引擎)

V8 引擎（Chrome、Node.js）

Swift

标准库的 sort() 方法

Rust

slice::sort 和 slice::sort_by

Kotlin

sort() 和 sorted() 函数

C#（部分场景）

Enumerable.OrderBy LINQ 方法

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