Меню

Вывести массив по возрастанию python

Метод List sort() в Python

Метод List sort() в Python сортирует элементы списка в порядке возрастания.

В Python есть встроенная функция sorted(), которая используется для создания отсортированного списка из итерируемого объекта.

1. Использование метода List sort() по умолчанию

По умолчанию метод list sort() в Python упорядочивает элементы списка в порядке возрастания. Это также естественный способ сортировки элементов.

Элементы также могут быть символами или числами, и метод sort() продолжит сортировку в порядке возрастания.

2. Обратная сортировка списка

Если вы хотите, чтобы сортировка выполнялась в обратном порядке, передайте обратный аргумент, как True. Мы можем использовать это для сортировки списка чисел в порядке убывания.

3. Сортировка вложенного списка

Если мы вызываем функцию списка sort() для вложенного списка, для сортировки используются только первые элементы из элементов списка. Давайте разберемся в этом примере.

Понятно, что сортировка производится по первому элементу вложенного списка. Но иногда нам нужно отсортировать вложенный список по позициям разных элементов.

Допустим, вложенный список содержит информацию об имени, возрасте и поле человека. Давайте посмотрим, как отсортировать этот вложенный список по возрасту, который является вторым элементом вложенного списка.

Мы используем ключевой аргумент, чтобы указать элемент, который будет использоваться для целей сортировки. Функция custom_key возвращает ключ для сортировки списка.

4. Пользовательская логика для сортировки списка

Мы также можем реализовать вашу собственную логику для сортировки элементов списка.

В последнем примере мы использовали возраст как ключевой элемент для сортировки нашего списка.

Но есть такая поговорка: «Сначала дамы!». Итак, мы хотим отсортировать наш список таким образом, чтобы женский пол имел приоритет над мужским. Если пол двух человек совпадает, младший получает более высокий приоритет.

Итак, мы должны использовать ключевой аргумент в нашей функции сортировки. Но функцию сравнения нужно преобразовать в ключ.

Итак, нам нужно импортировать библиотеку под названием functools. Мы будем использовать функцию cmp_to_key(), чтобы преобразовать compare_function в key.

Список сначала сортируется по полу. Затем он сортируется по возрасту людей.

5. Сортировка списка объектов

Сортировка по умолчанию работает с числами и строками. Но это не будет работать со списком настраиваемых объектов. Посмотрим, что произойдет, когда мы попытаемся запустить сортировку по умолчанию для списка объектов.

В этом случае мы должны в обязательном порядке предоставить ключевую функцию для указания поля объектов, которое будет использоваться для сортировки.

Мы также можем использовать модуль functools для создания пользовательской логики сортировки для элементов списка.

Источник

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.

Читайте также:  Чем отмыть хну от мебели

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.

Источник

Python Урок 7. Массивы в Питоне: продолжение (алгоритмы)

Поиск в массиве

import random # подключение библиотеки from random import randint n=10; x=5 mas = [randint(1,10) for i in range(n)] # инициализируем массив i = 0 while i = 0: print ( «mas[«, nomer, «]=», x, sep = «» ) else: print ( «Не нашли!» )

В данном случае в переменной nomer сохраняется номер элемента массива с найденным значением.

Но на языке Python цикл for обладает уникальным свойством: у него есть блок else, который выполняется в том случае, если в цикле не применился оператор break.

import random from random import randint n=10;x=5 mas = [randint(1,10) for i in range(n)] nomer = -1 for i in range (n): if mas[i] == x: print ( «mas[«, i, «]=», x, sep = «» ) break else: print ( «Не нашли!» )

Поиск минимального или максимального элемента

import random from random import randint mas = [randint(1,10) for i in range(n)] MaxEl = mas[0] for i in range(1,n): if mas[i] > MaxEl: MaxEl = mas[i] print (MaxEl)

В переменной MaxEl сохранится максимальный элемент массива.

Однако, для поиска максимального и минимального элементов массива в Python есть собственные функции max:

import random from random import randint mas = [randint(1,10) for i in range(n)] MaxEl = max (mas) print ( MaxEl )

Сортировка массива в Python

Метод Пузырька

Сортировку массива в python будем выполнять методом Пузырька:

import random from random import randint mas = [randint(1,10) for i in range(n)] for i in range(n): print(mas[i],sep=»») print(» «) for i in range(n-1): for j in range(n-2, i-1 ,-1): if mas[j+1] Быстрая сортировка массива

Данную сортировку еще называют quick sort или сортировка Хоара (по имени разработчика — Ч.Э. Хоар).

import random from random import randint # процедура def qSort ( A, nStart, nEnd ): if nStart >= nEnd: return L = nStart; R = nEnd X = A[(L+R)//2] while L X: R -= 1 if L Встроенные функции

Источник

Всё о сортировке в Python: исчерпывающий гайд

Авторизуйтесь

Всё о сортировке в Python: исчерпывающий гайд

Сортировка в Python выполняется функцией sorted() , если это итерируемые объекты, и методом list.sort() , если это список. Рассмотрим подробнее, как это работало в старых версиях и как работает сейчас.

Читайте также:  Чем надо чистить печень

Примечание Вы читаете улучшенную версию некогда выпущенной нами статьи.

Основы сортировки

Для сортировки по возрастанию достаточно вызвать функцию сортировки Python sorted() , которая вернёт новый отсортированный список:

Также можно использовать метод списков list.sort() , который изменяет исходный список (и возвращает None во избежание путаницы). Обычно это не так удобно, как использование sorted() , но если вам не нужен исходный список, то так будет немного эффективнее:

Прим.перев. В Python вернуть None и не вернуть ничего — одно и то же.

Ещё одно отличие заключается в том, что метод list.sort() определён только для списков, в то время как sorted() 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 dict.values() и dict.items() соответственно.

Рассмотрим основные функции сортировки Python.

Функции-ключи

С версии Python 2.4 у list.sort() и sorted() появился параметр key для указания функции, которая будет вызываться на каждом элементе до сравнения. Вот регистронезависимое сравнение строк:

Значение key должно быть функцией, принимающей один аргумент и возвращающей ключ для сортировки. Работает быстро, потому что функция-ключ вызывается один раз для каждого элемента.

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

Тот же метод работает для объектов с именованными атрибутами:

Функции модуля operator

Показанные выше примеры функций-ключей встречаются настолько часто, что Python предлагает удобные функции, чтобы сделать всё проще и быстрее. Модуль operator содержит функции itemgetter() , attrgetter() и, начиная с Python 2.6, methodcaller() . С ними всё ещё проще:

Функции operator дают возможность использовать множественные уровни сортировки в Python. Отсортируем учеников сначала по оценке, а затем по возрасту:

Используем функцию methodcaller() для сортировки учеников по взвешенной оценке:

Сортировка по возрастанию и сортировка по убыванию в Python

У list.sort() и sorted() есть параметр reverse , принимающий boolean-значение. Он нужен для обозначения сортировки по убыванию. Отсортируем учеников по убыванию возраста:

Стабильность сортировки и сложные сортировки в Python

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

Обратите внимание, что две записи с ‘blue’ сохранили начальный порядок. Это свойство позволяет составлять сложные сортировки путём постепенных сортировок. Далее 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:

Алгоритмы сортировки Python вроде Timsort проводят множественные сортировки так эффективно, потому что может извлечь пользу из любого порядка, уже присутствующего в наборе данных.

Декорируем-сортируем-раздекорируем

  1. Сначала исходный список пополняется новыми значениями, контролирующими порядок сортировки.
  2. Затем новый список сортируется.
  3. После этого добавленные значения убираются, и в итоге остаётся отсортированный список, содержащий только исходные элементы.

Вот так можно отсортировать данные учеников по оценке:

Это работает из-за того, что кортежи сравниваются лексикографически, сравниваются первые элементы, а если они совпадают, то сравниваются вторые и так далее.

Читайте также:  Как чистить шляпки подберезовиков

Не всегда обязательно включать индекс в декорируемый список, но у него есть преимущества:

  1. Сортировка стабильна — если у двух элементов одинаковый ключ, то их порядок не изменится.
  2. У исходных элементов не обязательно должна быть возможность сравнения, так как порядок декорированных кортежей будет определяться максимум по первым двум элементам. Например, исходный список может содержать комплексные числа, которые нельзя сравнивать напрямую.

Ещё эта идиома называется преобразованием Шварца в честь Рэндела Шварца, который популяризировал её среди Perl-программистов.

Для больших списков и версий Python ниже 2.4, «декорируем-сортируем-раздекорируем» будет оптимальным способом сортировки. Для версий 2.4+ ту же функциональность предоставляют функции-ключи.

Использование параметра cmp

Все версии Python 2.x поддерживали параметр cmp для обработки пользовательских функций сравнения. В Python 3.0 от этого параметра полностью избавились. В Python 2.x в sort() 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:

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, оберните старую функцию:

В Python 2.7 функция cmp_to_key() была добавлена в модуль functools.

Поддержание порядка сортировки

В стандартной библиотеке Python нет модулей, аналогичных типам данных C++ вроде set и map . Python делегирует эту задачу сторонним библиотекам, доступным в Python Package Index: они используют различные методы для сохранения типов list , dict и set в отсортированном порядке. Поддержание порядка с помощью специальной структуры данных может помочь избежать очень медленного поведения (квадратичного времени выполнения) при наивном подходе с редактированием и постоянной пересортировкой данных. Вот некоторые из модулей, реализующих эти типы данных:

  • SortedContainers — реализация сортированных типов list , dict и set на чистом Python, по скорости не уступает реализациям на C. Тестирование включает 100% покрытие кода и многие часы стресс-тестирования. В документации можно найти полный справочник по API, сравнение производительности и руководства по внесению своего вклада.
  • rbtree — быстрая реализация на C для типов dict и set . Реализация использует структуру данных, известную как красно-чёрное дерево.
  • treap — сортированный dict . В реализации используется Декартово дерево, а производительность улучшена с помощью Cython.
  • bintrees — несколько реализаций типов dict и set на основе деревьев на C. Самые быстрые основаны на АВЛ и красно-чёрных деревьях. Расширяет общепринятый API для предоставления операций множеств для словарей.
  • banyan — быстрая реализация dict и set на C.
  • skiplistcollections — реализация на чистом Python, основанная на списках с пропусками, предлагает ограниченный API для типов dict и set .
  • blist — предоставляет сортированные типы list , dict и set , основанные на типе данных «blist», реализация на Б-деревьях. Написано на Python и C.

Прочее

Для сортировки с учётом языка используйте locale.strxfrm() в качестве ключевой функции или locale.strcoll() в качестве функции сравнения. Параметр reverse всё ещё сохраняет стабильность сортировки. Этот эффект можно сымитировать без параметра, использовав встроенную функцию reversed() дважды:

Чтобы создать стандартный порядок сортировки для класса, просто добавьте реализацию соответствующих методов сравнения:

Источник