# 如何排序

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。

在此文件，我們使用Python進行各種方式排序資料

## 排序 基本

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

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

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)]

## 升冪與降冪

`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

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

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

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

- 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']