Sorting Techniques
******************

Yazar:
   Andrew Dalke and Raymond Hettinger

Python listeleri, listeyi yerinde değiştiren yerleşik bir
"list.sort()" yöntemine sahiptir.  Ayrıca, bir yinelenebilirden yeni
bir sıralanmış liste oluşturan bir "sorted()" yerleşik işlevi de
vardır.

Bu belgede, Python kullanarak verileri sıralamak için çeşitli
teknikleri keşfediyor olacağız.


Sıralama Temelleri
==================

Basit bir artan sıralama yaratmak çok kolaydır: "sorted()"
fonksiyonunu çağırmanız yeterlidir. Bu fonksiyon, yeni bir sıralanmış
liste döndürür:

   >>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])
   [1, 2, 3, 4, 5]

Ayrıca "list.sort()" yöntemini de kullanabilirsiniz. Listeyi yerinde
modifiye eder (ve karışıklığı önlemek için "None" döndürür).
Genellikle "sorted()" yönteminden daha az kullanışlıdır - ancak
orijinal listeye ihtiyacınız yoksa, biraz daha verimlidir.

   >>> a = [5, 2, 3, 1, 4]
   >>> a.sort()
   >>> a
   [1, 2, 3, 4, 5]

Diğer bir fark ise "list.sort()" metodunun sadece listeler için
tanımlanmış olmasıdır. Buna karşılık, "sorted()" fonksiyonu herhangi
bir yinelenebiliri kabul eder.

   >>> sorted({1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'})
   [1, 2, 3, 4, 5]


Anahtar Fonksiyonları
=====================

The "list.sort()" method and the functions "sorted()", "min()",
"max()", "heapq.nsmallest()", and "heapq.nlargest()" have a *key*
parameter to specify a function (or other callable) to be called on
each list element prior to making comparisons.

For example, here's a case-insensitive string comparison using
"str.casefold()":

   >>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.casefold)
   ['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This']

*key* (anahtar) parametresinin değeri, tek bir argüman alan ve
sıralama amacıyla kullanılacak bir anahtarı döndürecek bir fonksiyon
(veya başka bir çağrılabilir) olmalıdır. Bu teknik, hızlı çalışır
çünkü anahtar işlevi her girdi (input) kaydı için tam olarak bir kez
çağrılır.

Yaygın bir model, nesnenin bazı indislerini anahtar olarak kullanarak
karmaşık nesneleri sıralamaktır. Örneğin:

   >>> student_tuples = [
   ...     ('john', 'A', 15),
   ...     ('jane', 'B', 12),
   ...     ('dave', 'B', 10),
   ... ]
   >>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2])   # sort by age
   [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

Aynı teknik, adlandırılmış niteliklere sahip nesneler için de
geçerlidir. Örneğin:

   >>> class Student:
   ...     def __init__(self, name, grade, age):
   ...         self.name = name
   ...         self.grade = grade
   ...         self.age = age
   ...     def __repr__(self):
   ...         return repr((self.name, self.grade, self.age))

   >>> student_objects = [
   ...     Student('john', 'A', 15),
   ...     Student('jane', 'B', 12),
   ...     Student('dave', 'B', 10),
   ... ]
   >>> sorted(student_objects, key=lambda student: student.age)   # sort by age
   [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

Objects with named attributes can be made by a regular class as shown
above, or they can be instances of "dataclass" or a *named tuple*.


Operator Module Functions and Partial Function Evaluation
=========================================================

The *key function* patterns shown above are very common, so Python
provides convenience functions to make accessor functions easier and
faster. The "operator" module has "itemgetter()", "attrgetter()", and
a "methodcaller()" function.

Bu fonksiyonların kullanımı sonucunda, yukarıdaki örnekler daha basit
ve hızlı hale gelir:

   >>> from operator import itemgetter, attrgetter

   >>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2))
   [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

   >>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))
   [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

Operatör modülü fonksiyonları birden fazla seviyede sıralama
yapılmasına izin verir. Örneğin, *sınıf* ve ardından *yaş*'a göre
sıralamak için:

   >>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2))
   [('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]

   >>> sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age'))
   [('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]

The "functools" module provides another helpful tool for making key-
functions.  The "partial()" function can reduce the arity of a multi-
argument function making it suitable for use as a key-function.

   >>> from functools import partial
   >>> from unicodedata import normalize

   >>> names = 'Zoë Åbjørn Núñez Élana Zeke Abe Nubia Eloise'.split()

   >>> sorted(names, key=partial(normalize, 'NFD'))
   ['Abe', 'Åbjørn', 'Eloise', 'Élana', 'Nubia', 'Núñez', 'Zeke', 'Zoë']

   >>> sorted(names, key=partial(normalize, 'NFC'))
   ['Abe', 'Eloise', 'Nubia', 'Núñez', 'Zeke', 'Zoë', 'Åbjørn', 'Élana']


Yükselen ve Alçalan
===================

Hem "list.sort()" hem de "sorted()" boolean değerli bir *reverse*
parametresi kabul eder. Bu, azalan sıralamaları işaretlemek için
kullanılır. Örneğin, öğrenci verilerini ters olarak *yaş* sırasına
göre elde etmek için:

   >>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2), reverse=True)
   [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]

   >>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'), reverse=True)
   [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]


Sıralama Kararlılığı ve Karmaşık Sıralamalar
============================================

Sıralamaların kararlıolması kesindir. Bunun anlamı ise, birden fazla
kayıt aynı anahtara sahip olduğunda, orijinal sıralamanın
korunacağıdır.

   >>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]
   >>> sorted(data, key=itemgetter(0))
   [('blue', 1), ('blue', 2), ('red', 1), ('red', 2)]

*blue* için iki kaydın orijinal sıralarını nasıl koruduğuna dikkat
edin, böylece "('blue', 1)" kaydının "('blue', 2)" kaydından önce
gelmesi garanti edilir.

Bu harika özellik, birkaç sıralama adımı sonucunda karmaşık
sıralamalar oluşturmanıza olanak tanır. Örneğin, öğrenci verilerini
azalan *sınıf* ve ardından artan *yaş* ile sıralamak için, önce *yaş*
sıralamasını yapın ve ardından *sınıf* kullanarak tekrar sıralayın:

   >>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))     # sort on secondary key
   >>> sorted(s, key=attrgetter('grade'), reverse=True)       # now sort on primary key, descending
   [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

Bu, bir listeyi ve alan çiftlerini alıp bunları birden fazla geçişte
sıralayabilen bir sarmalayıcı fonksiyon oluşturacak şekilde
soyutlanabilir.

   >>> def multisort(xs, specs):
   ...     for key, reverse in reversed(specs):
   ...         xs.sort(key=attrgetter(key), reverse=reverse)
   ...     return xs

   >>> multisort(list(student_objects), (('grade', True), ('age', False)))
   [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

Python'da kullanılan Timsort algoritması, bir veri kümesinde zaten
mevcut olan herhangi bir sıralamadan yararlanabildiği için çoklu
sıralamayı verimli bir şekilde yapar.


Süsle-Sırala-Boz
================

Süsle-Sırala-Boz deyimi, içerdiği üç adımdan ilham alınarak
oluşturulmuştur:

* İlk olarak, ilk liste sıralama düzenini kontrol eden yeni değerlerle
  süslenir (dekore edilir).

* İkinci olarak, dekore edilmiş liste sıralanır.

* Son olarak, süslemeler kaldırılır ve yeni sırada yalnızca ilk
  değerleri içeren bir liste oluşturulur.

Örneğin, DSU yaklaşımını kullanarak öğrenci verilerini *sınıf* bazında
sıralamak için:

   >>> decorated = [(student.grade, i, student) for i, student in enumerate(student_objects)]
   >>> decorated.sort()
   >>> [student for grade, i, student in decorated]               # undecorate
   [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]

Bu deyim, veri çiftleri leksikografik (sözlükbilimsel) olarak
karşılaştırıldığı için işe yarar: İlk öğeler karşılaştırılır,
aynılarsa ikinci öğeler karşılaştırılır ve bu böyle devam eder.

*i* indeksini dekore edilmiş listeye dahil etmek her durumda gerekli
değildir, ancak dahil etmek iki fayda sağlar:

* Sıralama sabittir -- iki öğe aynı anahtara sahipse, sıralanmış
  listede sıraları korunacaktır.

* Orijinal öğelerin karşılaştırılabilir olması gerekmez çünkü dekore
  edilmiş çiftlerin sıralaması en fazla ilk iki öğe tarafından
  belirlenecektir. Örneğin orijinal liste doğrudan sıralanamayan
  karmaşık sayılar içerebilir.

Bu deyimin bir diğer adı da, deyimi Perl programcıları arasında
popüler hale getiren Randal L. Schwartz'a atfen Schwartzian
transform'dur.

Artık Python sıralama anahtar fonksiyonları sağladığından, bu tekniğe
pek sık ihtiyaç duyulmamaktadır.


Karşılaştırma Fonksiyonları
===========================

Sıralama için mutlak bir değer döndüren anahtar işlevlerinin aksine,
karşılaştırma işlevi iki girdi için göreceli bir sıralamayı hesaplar.

Örneğin, bir balance scale iki örneği karşılaştırarak göreceli bir
sıralama verir: daha hafif, eşit veya daha ağır. Benzer şekilde,
"cmp(a, b)" karşılaştırma fonksiyonu; girdiler eşitse sıfır, küçükse
negatif, büyükse pozitif bir değer döndürür.

Algoritmaları diğer dillerden çevirirken karşılaştırma
fonksiyonlarıyla karşılaşmak yaygındır.  Ayrıca, bazı kütüphaneler
API'lerinin bir parçası olarak karşılaştırma fonksiyonları sağlar.
Örneğin, "locale.strcoll()" bir karşılaştırma fonksiyonudur.

Bu durumlara uyum sağlamak için Python, karşılaştırma fonksiyonunu bir
anahtar fonksiyon olarak kullanılabilir hale getirmek için
"functools.cmp_to_key" aracını sağlar:

   sorted(words, key=cmp_to_key(strcoll))  # locale-aware sort order


Strategies For Unorderable Types and Values
===========================================

A number of type and value issues can arise when sorting. Here are
some strategies that can help:

* Convert non-comparable input types to strings prior to sorting:

   >>> data = ['twelve', '11', 10]
   >>> sorted(map(str, data))
   ['10', '11', 'twelve']

This is needed because most cross-type comparisons raise a
"TypeError".

* Remove special values prior to sorting:

   >>> from math import isnan
   >>> from itertools import filterfalse
   >>> data = [3.3, float('nan'), 1.1, 2.2]
   >>> sorted(filterfalse(isnan, data))
   [1.1, 2.2, 3.3]

This is needed because the IEEE-754 standard specifies that, "Every
NaN shall compare unordered with everything, including itself."

Likewise, "None" can be stripped from datasets as well:

   >>> data = [3.3, None, 1.1, 2.2]
   >>> sorted(x for x in data if x is not None)
   [1.1, 2.2, 3.3]

This is needed because "None" is not comparable to other types.

* Convert mapping types into sorted item lists before sorting:

   >>> data = [{'a': 1}, {'b': 2}]
   >>> sorted(data, key=lambda d: sorted(d.items()))
   [{'a': 1}, {'b': 2}]

This is needed because dict-to-dict comparisons raise a "TypeError".

* Convert set types into sorted lists before sorting:

   >>> data = [{'a', 'b', 'c'}, {'b', 'c', 'd'}]
   >>> sorted(map(sorted, data))
   [['a', 'b', 'c'], ['b', 'c', 'd']]

This is needed because the elements contained in set types do not have
a deterministic order.  For example, "list({'a', 'b'})" may produce
either "['a', 'b']" or "['b', 'a']".


Tuhaflıklar ve Sonlar
=====================

* Yerel ayarlara duyarlı sıralama yapmak istiyorsanız, anahtar
  işlevleri için "locale.strxfrm()" ve karşılaştırma işlevleri için
  "locale.strcoll()" kullanabilirsiniz. Bu gereklidir çünkü
  "alfabetik" sıralamalar, temel alfabe aynı olsa bile kültürler
  arasında farklılık gösterebilir.

* *reverse* parametresi sıralamalardaki kararlığı aynı şekilde korur
  (böylece eşit anahtarlara sahip kayıtlar orijinal sırasını korumuş
  olur). İlginç bir şekilde bu etki, parametre olmadan yerleşik
  "reversed()" fonksiyonu iki kez kullanılarak da simüle edilebilir:

     >>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]
     >>> standard_way = sorted(data, key=itemgetter(0), reverse=True)
     >>> double_reversed = list(reversed(sorted(reversed(data), key=itemgetter(0))))
     >>> assert standard_way == double_reversed
     >>> standard_way
     [('red', 1), ('red', 2), ('blue', 1), ('blue', 2)]

* The sort routines use "<" when making comparisons between two
  objects. So, it is easy to add a standard sort order to a class by
  defining an "__lt__()" method:

     >>> Student.__lt__ = lambda self, other: self.age < other.age
     >>> sorted(student_objects)
     [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

  However, note that "<" can fall back to using "__gt__()" if
  "__lt__()" is not implemented (see "object.__lt__()" for details on
  the mechanics).  To avoid surprises, **PEP 8** recommends that all
  six comparison methods be implemented. The "total_ordering()"
  decorator is provided to make that task easier.

* Anahtar işlevlerinin doğrudan sıralanan nesnelere bağlı olması
  gerekmez. Bir anahtar işlevi, harici kaynaklara da erişebilir.
  Örneğin, öğrenci notları bir sözlükte saklanıyorsa, öğrenci
  adlarından oluşan ayrı bir listenin sıralanmasında da
  kullanılabilirler:

     >>> students = ['dave', 'john', 'jane']
     >>> newgrades = {'john': 'F', 'jane':'A', 'dave': 'C'}
     >>> sorted(students, key=newgrades.__getitem__)
     ['jane', 'dave', 'john']


Partial Sorts
=============

Some applications require only some of the data to be ordered.  The
standard library provides several tools that do less work than a full
sort:

* "min()" and "max()" return the smallest and largest values,
  respectively.  These functions make a single pass over the input
  data and require almost no auxiliary memory.

* "heapq.nsmallest()" and "heapq.nlargest()" return the *n* smallest
  and largest values, respectively.  These functions make a single
  pass over the data keeping only *n* elements in memory at a time.
  For values of *n* that are small relative to the number of inputs,
  these functions make far fewer comparisons than a full sort.

* "heapq.heappush()" and "heapq.heappop()" create and maintain a
  partially sorted arrangement of data that keeps the smallest element
  at position "0".  These functions are suitable for implementing
  priority queues which are commonly used for task scheduling.
