排序指南
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作者:
   Andrew Dalke 和 Raymond Hettinger

发布版本:
   0.1

Python 列表有一个内置的 "list.sort()" 方法可以直接修改列表。还有一个
"sorted()" 内置函数，它会从一个可迭代对象构建一个新的排序列表。

在本文档中，我们将探索使用Python对数据进行排序的各种技术。


基本排序
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简单的升序排序非常简单：只需调用 "sorted()" 函数即可。它会返回一个新的
已排序列表。

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

你也可以使用 "list.sort()" 方法，它会直接修改原列表（并返回 "None" 以
避免混淆），通常来说它不如 "sorted()" 方便 ——— 但如果你不需要原列表，
它会更有效率。

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

另外一个区别是， "list.sort()" 方法只是为列表定义的，而 "sorted()" 函
数可以接受任何可迭代对象。

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


关键函数
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Both "list.sort()" and "sorted()" have a *key* parameter to specify a
function (or other callable) to be called on each list element prior
to making comparisons.

例如，下面是一个不区分大小写的字符串比较：

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

The value of the *key* parameter should be a function (or other
callable) that takes a single argument and returns a key to use for
sorting purposes. This technique is fast because the key function is
called exactly once for each input record.

一种常见的模式是使用对象的一些索引作为键对复杂对象进行排序。例如：

>>> 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)]

同样的技术也适用于具有命名属性的对象。例如：

>>> 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)]


Operator 模块函数
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上面显示的键函数模式非常常见，因此 Python 提供了便利功能，使访问器功能
更容易，更快捷。  "operator" 模块有 "itemgetter()" 、 "attrgetter()"
和 "methodcaller()" 函数。

使用这些函数，上述示例变得更简单，更快捷：

>>> 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)]

Operator 模块功能允许多级排序。 例如，按 *grade* 排序，然后按 *age* 排
序：

>>> 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)]


升序和降序
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"list.sort()" 和 "sorted()" 接受布尔值的 *reverse* 参数。这用于标记降
序排序。 例如，要以反向 *age* 顺序获取学生数据：

>>> 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)]


排序稳定性和排序复杂度
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排序保证是 稳定 的。 这意味着当多个记录具有相同的键值时，将保留其原始
顺序。

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

注意 *blue* 的两个记录如何保留它们的原始顺序，以便 "('blue', 1)" 保证
在 "('blue', 2)" 之前。

这个美妙的属性允许你在一系列排序步骤中构建复杂的排序。例如，要按
*grade* 降序然后 *age* 升序对学生数据进行排序，请先 *age* 排序，然后再
使用 *grade* 排序：

>>> 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)]

这可以被抽象为一个包装函数，该函数能接受一个列表以及字段和顺序的元组，
以对它们进行多重排序。

>>> 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 中使用的 Timsort 算法可以有效地进行多种排序，因为它可以利用数据
集中已存在的任何排序。


使用装饰-排序-去装饰的旧方法
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这个三个步骤被称为 Decorate-Sort-Undecorate ：

* 首先，初始列表使用控制排序顺序的新值进行修饰。

* 然后，装饰列表已排序。

* 最后，删除装饰，创建一个仅包含新排序中初始值的列表。

例如，要使用DSU方法按 *grade* 对学生数据进行排序：

>>> 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)]

这方法语有效是因为元组按字典顺序进行比较，先比较第一项；如果它们相同则
比较第二个项目，依此类推。

不一定在所有情况下都要在装饰列表中包含索引 *i* ，但包含它有两个好处：

* 排序是稳定的——如果两个项具有相同的键，它们的顺序将保留在排序列表中。

* 原始项目不必具有可比性，因为装饰元组的排序最多由前两项决定。 因此，
  例如原始列表可能包含无法直接排序的复数。

这个方法的另一个名字是 Randal L. Schwartz 在 Perl 程序员中推广的
Schwartzian transform。

既然 Python 排序提供了键函数，那么通常不需要这种技术。


使用 *cmp* 参数的旧方法
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本 HOWTO 中给出的许多结构都假定为 Python 2.4 或更高版本。在此之前，没
有内置 "sorted()" ， "list.sort()" 也没有关键字参数。相反，所有 Py2.x
版本都支持 *cmp* 参数来处理用户指定的比较函数。

在 Py3.0 中， *cmp* 参数被完全删除（作为简化和统一语言努力的一部分，消
除了丰富的比较与 "__cmp__()" 魔术方法之间的冲突）。

在 Py2.x 中， sort 允许一个可选函数，可以调用它来进行比较。该函数应该
采用两个参数进行比较，然后返回负值为小于，如果它们相等则返回零，或者返
回大于大于的正值。例如，我们可以这样做：

>>> def numeric_compare(x, y):
...     return x - y
>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=numeric_compare) 
[1, 2, 3, 4, 5]

或者你可反转比较的顺序：

>>> def reverse_numeric(x, y):
...     return y - x
>>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], cmp=reverse_numeric) 
[5, 4, 3, 2, 1]

将代码从 Python 2.x 移植到 3.x 时，如果用户提供比较功能并且需要将其转
换为键函数，则会出现这种情况。 以下包装器使这很容易：

   def cmp_to_key(mycmp):
       'Convert a cmp= function into a key= function'
       class K:
           def __init__(self, obj, *args):
               self.obj = obj
           def __lt__(self, other):
               return mycmp(self.obj, other.obj) < 0
           def __gt__(self, other):
               return mycmp(self.obj, other.obj) > 0
           def __eq__(self, other):
               return mycmp(self.obj, other.obj) == 0
           def __le__(self, other):
               return mycmp(self.obj, other.obj) <= 0
           def __ge__(self, other):
               return mycmp(self.obj, other.obj) >= 0
           def __ne__(self, other):
               return mycmp(self.obj, other.obj) != 0
       return K

要转换为键函数，只需包装旧的比较函数：

   >>> sorted([5, 2, 4, 1, 3], key=cmp_to_key(reverse_numeric))
   [5, 4, 3, 2, 1]

在 Python 3.2 中， "functools.cmp_to_key()" 函数被添加到标准库中的
"functools" 模块中。


其它
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* 对于区域相关的排序，请使用 "locale.strxfrm()" 作为键函数，或者
  "locale.strcoll()" 作为比较函数。

* *reverse* 参数仍然保持排序稳定性（因此具有相等键的记录保留原始顺序）
  。 有趣的是，通过使用内置的 "reversed()" 函数两次，可以在没有参数的
  情况下模拟该效果：

  >>> 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)]

* 在两个对象之间进行比较时，保证排序例程使用 "__lt__()" 。 因此，通过
  定义 "__lt__()" 方法，可以很容易地为类添加标准排序顺序:

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

* 键函数不需要直接依赖于被排序的对象。键函数还可以访问外部资源。例如，
  如果学生成绩存储在字典中，则可以使用它们对单独的学生姓名列表进行排序
  ：

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