6 примеров сортировки в python с помощью функции sorted

Содержание справочника по Python3:

Определение функций в Python.

Ключевое слово def вводит определение функции . За ним должно следовать имя функции и заключенный в скобки список формальных параметров. Операторы, которые формируют тело функции, начинаются со следующей строки и должны иметь отступ.

Приоритет операций в выражениях в Python.

Выражение — это код, который интерпретатор Python вычисляет для получения значения. Операции с более высоким приоритетом выполняются до выполнения операций с более низким приоритетом.

Строковые и байтовые литералы.

Байтовые литералы всегда начинаются с префикса ‘b’ или ‘B’. Как строковые, так и байтовые литералы могут дополнительно иметь префикс в виде буквы ‘r’ или ‘R’. Такие строки называются необработанными.

Встроенные константы языка Python.

Пространство имен языка Python имеет небольшое количество встроенных констант. Это False, True, None, NotImplemented, __debug__

Инструкция del в Python.

Инструкция `del` не удаляет объекты в буквальном смысле, она лишь открепляет ссылки, разрывая связь между именем и объектом. Удаление объекта произойдет как следствие работы сборщика мусора.

Приемы работы со строками в Python.

Язык программирования Python может манипулировать строками, которые могут быть записаны несколькими способами. Текстовые строки могут быть заключены в одинарные кавычки (‘…’) или двойные кавычки («…»), что в результате будет одно и то же.

Использование регулярных выражений в Python.

Регулярные выражения — это шаблоны соответствия текста, описанные в формальном синтаксисе и могут включать в себя буквальное сопоставление текста, повторение, ветвление и другие сложные правила. Регулярные выражения обычно используются в приложениях, которые требуют тонкую обработку текста.

Использование списков list в Python.

Язык программирования Python имеет несколько составных типов данных, используемых для группировки значений. Наиболее универсальным является список, который можно записать в виде списка значений (элементов), разделенных запятыми, в квадратных скобках.

Использование кортежей tuple в Python.

Кортежи являются неизменяемыми и обычно содержат гетерогенную последовательность элементов, доступ к которым осуществляется через распаковку или индексацию, или даже по атрибуту в случае `collections.namedtuple()`.

Использование словарей dict в Python.

Основные использование словаря — это хранение значения с некоторым ключом и извлечение значения из словаря, заданного ключом. Лучше всего рассматривать словарь как набор пар «ключ-значение» с требованием, чтобы ключи были уникальными в пределах одног

Использование множеств set в Python.

Основные виды использования множеств включают вхождение/наличие элемента и устранение дубликатов записей.

Итераторы в Python.

Функция возвращает объект итератора, который определяет метод __next__(), который, в свою очередь обращается к элементам в контейнере по одному за раз. Когда нет больше элементов, __next__() возбуждает исключение StopIteration

Функция генератора в Python.

Генераторы используют оператор yield всякий раз, когда они хотят вернуть данные. Каждый раз, когда вызывается встроенная функция next(), генератор возобновляет работу с того места, где он остановился.

Работа с файлами в Python.

При доступе к файлу в операционной системе требуется указать путь к файлу. Путь к файлу — это строка, которая представляет местоположение файла.

Система импорта в Python.

При первом импорте модуля Python выполняет поиск модуля и, если он найден, создает объект модуля, инициализируя его. Если именованный модуль не может быть найден, то вызывается исключение ModuleNotFoundError.

Старый способ использования Decorate-Sort-Undecorate (DSU)

Decorate-Sort-Undecorate предполагает наличие трех атрибутов:

• Во-первых, начальный список украшается новыми значениями, которые контролируют порядок сортировки.
• Во-вторых, оформленный список сортируется.
• Наконец, украшения удаляются, создавая список, содержащий только начальные значения в новом порядке.

Например, чтобы отсортировать данные учащихся по степени используя подход DSU:

>>> decorated = 
>>> decorated.sort()
>>>                # undecorate

Эта идиома работает, потому что кортежи сравниваются лексикографически; сравниваются первые предметы; если они совпадают, то сравниваются вторые элементы и так далее.

Не обязательно во всех случаях включать индекс i в оформленный список, но включение этого дает два преимущества:

• Сортировка стабильна — если два элемента имеют одинаковый ключ, их порядок будет сохранен в отсортированном списке.
• Исходные элементы не обязательно должны быть сопоставимы, потому что порядок украшенных кортежей будет определяться не более чем первыми двумя элементами. Так, например, исходный список может содержать комплексные числа, которые нельзя отсортировать напрямую.

Теперь, когда сортировка Python предоставляет ключевые функции, этот метод часто не нужен.

Стабильность сортировки и сложные сортировки

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

Обратите внимание на то, что две записи с сохранили свой изначальный порядок. Это замечательное свойство даёт возможность составлять сложные сортировки путём постепенных сортировок

Например, здесь 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:

Это замечательное свойство даёт возможность составлять сложные сортировки путём постепенных сортировок. Например, здесь 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:

Алгоритм Timsort, используемый в Python, проводит множественные сортировки так эффективно, потому что он может извлечь пользу из любого порядка, уже присутствующего в наборе данных.

Поддержание порядка сортировки

В стандартной библиотеке Python нет модулей, аналогичных типам данных C++ вроде и . Это осознанное решение Гвидо и других для сохранения «единственного очевидного способа сделать это». Python делегирует эту задачу сторонним библиотекам, доступным в Python Package Index. Эти библиотеки используют различные методы для сохранения типов , и 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 , и на чистом Python, по скорости не уступает реализациям на Си. 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 Си для типов и . Реализация использует структуру данных, известную как красно-чёрное дерево.
• treap — сортированный . В реализации используется Декартово дерево, а производительность улучшена с помощью Cython.
• bintrees — несколько реализаций типов и на основе деревьев на Си. Самые быстрые основаны на АВЛ и красно-чёрных деревьях. Расширяет общепринятый API для предоставления операций множеств для словарей.
• banyan — быстрая реализация и на Си.
• skiplistcollections — реализация на чистом Python, основанная на списках с пропусками, предлагает ограниченный API для типов и .
• blist — предоставляет сортированные типы , и , основанные на типе данных «blist», реализация на Б-деревьях. Написано на Python и Си.

Сортировка сложных структур с использованием ключа

Это нормально работать с вещами, у которых по природе есть определенный порядок, вроде чисел или строк, но что делать с более сложными структурами? Здесь функция sorted() демонстрирует свое великолепие. Функция sorted() принимает ключ в качестве опционально названного параметра. Этот ключ должен быть, сам по себе, функцией, которая принимает один параметр, которая затем используется функцией sorted(), для определения значения в целях дальнейшей сортировки. Давайте взглянем на пример. Скажем, у нас есть класс Person с такими атрибутами как имя и возраст:

(Функция __repr__ является специальной функцией, которая используется для переопределения того, как объект будет представлен в интерпретаторе Python)

Причина, по которой я определил функцию – это выделение порядка сортировки. По умолчанию, представление определенных пользователем объектов выглядит примерно так: “<__main__.person object at>”. Если оставить все как есть, то отличать различные экземпляры в будущих примерах будет несколько затруднительно для нас.

Давайте сделаем список людей:

Сама по себе функция sorted() не знает, что делать со списком людей:

Однако, мы можем указать функции sorted(), какой атрибут сортировать, указав используемый ключ. Давайте определим это в следующем примере:

Функция ключа должна принять один аргумент и выдать значение, на котором базируется сортировка. Функция sorted() должна вызвать функцию key в каждом элементе используемой итерируемой, и использовать значение выдачи при сортировке списка.

Обратите внимание на то, что мы передаем ссылку на саму функцию, не вызывая ее и передаем ссылку к её возвращаемому значению. Это очень важный момент

Помните, sorted() будет использовать функцию key, вызывая её в каждом элементе итерируемой.

Давайте взглянем на еще один код, на этот раз определяем возраст как значение для сортировки:

The Old Way Using the cmp Parameter¶

Many constructs given in this HOWTO assume Python 2.4 or later. Before that,
there was no builtin and took no keyword
arguments. Instead, all of the Py2.x versions supported a cmp parameter to
handle user specified comparison functions.

In Py3.0, the cmp parameter was removed entirely (as part of a larger effort to
simplify and unify the language, eliminating the conflict between rich
comparisons and the magic method).

In Py2.x, sort allowed an optional function which can be called for doing the
comparisons. That function should take two arguments to be compared and then
return a negative value for less-than, return zero if they are equal, or return
a positive value for greater-than. For example, we can do:

>>> def numeric_compare(x, y):
...     return x - y
>>> sorted(, cmp=numeric_compare) 

Or you can reverse the order of comparison with:

>>> def reverse_numeric(x, y):
...     return y - x
>>> sorted(, cmp=reverse_numeric) 

When porting code from Python 2.x to 3.x, the situation can arise when you have
the user supplying a comparison function and you need to convert that to a key
function. The following wrapper makes that easy to do:

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) < 
        def __gt__(self, other):
            return mycmp(self.obj, other.obj) > 
        def __eq__(self, other):
            return mycmp(self.obj, other.obj) == 
        def __le__(self, other):
            return mycmp(self.obj, other.obj) <= 
        def __ge__(self, other):
            return mycmp(self.obj, other.obj) >= 
        def __ne__(self, other):
            return mycmp(self.obj, other.obj) != 
    return K

To convert to a key function, just wrap the old comparison function:

>>> sorted(, key=cmp_to_key(reverse_numeric))

Таблица «методы списков»

Метод	Что делает
list.append(x)	Добавляет элемент в конец списка
list.extend(L)	Расширяет список list, добавляя в конец все элементы списка L
list.insert(i, x)	Вставляет на i-ый элемент значение x
list.remove(x)	Удаляет первый элемент в списке, имеющий значение x. ValueError, если такого элемента не существует
list.pop()	Удаляет i-ый элемент и возвращает его. Если индекс не указан, удаляется последний элемент
list.index(x, ])	Возвращает положение первого элемента со значением x (при этом поиск ведется от start до end)
list.count(x)	Возвращает количество элементов со значением x
list.sort()	Сортирует список на основе функции
list.reverse()	Разворачивает список
list.copy()	Поверхностная копия списка
list.clear()	Очищает список

Нужно отметить, что методы списков, в отличие от строковых методов, изменяют сам список, а потому результат выполнения не нужно записывать в эту переменную.

>>> l = 1, 2, 3, 5, 7
>>> l.sort()
>>> l

>>> l = l.sort()
>>> print(l)
None

И, напоследок, примеры работы со списками:

>>> a = 66.25, 333, 333, 1, 1234.5
>>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a

>>> a.index(333)
1
>>> a.remove(333)
>>> a

>>> a.reverse()
>>> a

>>> a.sort()
>>> a

Изредка, для увеличения производительности, списки заменяют гораздо менее гибкими массивами (хотя в таких случаях обычно используют сторонние библиотеки, например NumPy).

Пирамидальная сортировка

Также известна как сортировка кучей. Этот популярный алгоритм, как и сортировки вставками или выборкой, сегментирует список на две части: отсортированную и неотсортированную. Алгоритм преобразует второй сегмент списка в структуру данных «куча» (heap), чтобы можно было эффективно определить самый большой элемент.

Алгоритм

Сначала преобразуем список в Max Heap — бинарное дерево, где самый большой элемент является вершиной дерева. Затем помещаем этот элемент в конец списка. После перестраиваем Max Heap и снова помещаем новый наибольший элемент уже перед последним элементом в списке.

Этот процесс построения кучи повторяется, пока все вершины дерева не будут удалены.

Функции-ключи

С версии Python 2.4 у и появился параметр  для указания функции, которая будет вызываться на каждом элементе до сравнения.

Например, вот регистронезависимое сравнение строк:

Значение параметра должно быть функцией, принимающей один аргумент и возвращающей ключ для сортировки. Это работает быстро, потому что функция-ключ вызывается ровно один раз для каждого элемента.

Хакатон Code Battle Online: Tetris

3–6 декабря, Онлайн, Беcплатно

tproger.ru

События и курсы на tproger.ru

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

Тот же метод работает для объектов с именованными атрибутами:

sorted() With a key Argument

One of the most powerful components of is the keyword argument called . This argument expects a function to be passed to it, and that function will be used on each value in the list being sorted to determine the resulting order.

To demonstrate a basic example, let’s assume the requirement for ordering a specific list is the length of the strings in the list, shortest to longest. The function to return the length of a string, , will be used with the argument:

>>>

The resulting order is a list with a string order of shortest to longest. The length of each element in the list is determined by and then returned in ascending order.

Let’s return to the earlier example of sorting by first letter when the case is different. can be used to solve that problem by converting the entire string to lowercase:

>>>

The output values have not been converted to lowercase because does not manipulate the data in the original list. During sorting, the function passed to is being called on each element to determine sort order, but the original values will be in the output.

There are two main limitations when you’re using functions with the argument.

First, the number of required arguments in the function passed to must be one.

The example below shows the definition of an addition function that takes two arguments. When that function is used in on a list of numbers, it fails because it is missing a second argument. Each time is called during the sort, it is only receiving one element from the list at a time:

>>>

The second limitation is that the function used with must be able to handle all the values in the iterable. For example, you have a list of numbers represented as strings to be used in , and is going to attempt to convert them to numbers using . If a value in the iterable can’t be cast to an integer, then the function will fail:

>>>

Each numeric value as a can be converted to , but can’t. This causes a to be raised and explain that can’t be converted to because it is invalid.

The functionality is extremely powerful because almost any function, built-in or user-defined, can be used to manipulate the output order.

If the ordering requirement is to order an iterable by the last letter in each string (and if the letter is the same, then to use the next letter), then a function can be defined and then used in the sorting. The example below defines a function that reverses the string passed to it, and then that function is used as the argument for :

>>>

The slice syntax is used to reverse a string. Each element will have applied to it, and the sorting order will be based on the characters in the backwards word.

Instead of writing a standalone function, you can use a function defined in the argument.

A is an anonymous function that:

1. Must be defined inline
2. Doesn’t have a name
3. Can’t contain statements
4. Will execute just like a function

In the example below, the is defined as a with no name, the argument taken by the is , and is the operation that will be performed on the argument:

>>>

is called on each element and reverses the word. That reversed output is then used for sorting, but the original words are still returned.

If the requirement changes, and the order should be reversed as well, then the keyword can be used alongside the argument:

>>>

functions are also useful when you need to sort objects based on a property. If you have a group of students and need to sort them by their final grade, highest to lowest, then a can be used to get the property from the :

>>>

This example uses to produce classes with and attributes. The calls on each element and returns the value for .

is set to to make the ascending output flipped to be descending so that the highest grades are ordered first.

The possibilities are endless for how ordering can be done when you leverage both the and keyword arguments on . Code can be kept clean and short when you use a basic for a small function, or you can write a whole new function, import it, and use it in the key argument.

Как перебрать значения списка в Python?

Python позволяет использовать цикла for со списками:

Индекс текущего элемента в цикле можно получить используя функцию enumerate:

Так же, можно проходить по списку используя функцию range. Range генерирует ряд чисел в рамках заданного диапазона, соответственно началом диапазона является число 0 (индекс первого элемента), а концом индекс последнего элемента. Len возвращает длину списка, так как индекс первого элемента является нулем, вычитать из длины списка единицу не нужно, индекс последнего элемента будет соответствовать длине списка:

Ранее отмечалось, что списки являются изменяемой (или иммютабельной, от англ. immutable) структурой данных. Это означает, что если изменить список во время итерации, мы можем получить неожиданные результаты, например:

В примере мы удалили первый элемент на первой итерации изменив список, что привело к пропуску bar. На второй итерации, baz стал вторым элементом списка.

Key Functions¶

Both and 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:

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

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.

A common pattern is to sort complex objects using some of the object’s indices
as keys. For example:

>>> student_tuples = 
...     ('john', 'A', 15),
...     ('jane', 'B', 12),
...     ('dave', 'B', 10),
... 
>>> sorted(student_tuples, key=lambda student student2])   # sort by age

The same technique works for objects with named attributes. For example:

>>> 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))

Методы списков

Давайте теперь
предположим, что у нас имеется список из чисел:

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 

и мы хотим в
конец этого списка добавить значение. Это можно сделать с помощью метода:

a.append(100)

И обратите
внимание: метод append ничего не возвращает, то есть, он меняет
сам список благодаря тому, что он относится к изменяемому типу данных. Поэтому
писать здесь конструкцию типа

a = a.append(100)

категорически не
следует, так мы только потеряем весь наш список! И этим методы списков
отличаются от методов строк, когда мы записывали:

string="Hello"
string = string.upper()

Здесь метод upper возвращает
измененную строку, поэтому все работает как и ожидается. А метод append ничего не
возвращает, и присваивать значение None переменной a не имеет
смысла, тем более, что все работает и так:

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 
a.append(100)

Причем, мы в методе
append можем записать
не только число, но и другой тип данных, например, строку:

a.append("hello")

тогда в конец
списка будет добавлен этот элемент. Или, булевое  значение:

a.append(True)

Или еще один
список:

a.append(1,2,3)

И так далее. Главное,
чтобы было указано одно конкретное значение. Вот так работать не будет:

a.append(1,2)

Если нам нужно
вставить элемент в произвольную позицию, то используется метод

a.insert(3, -1000)

Здесь мы
указываем индекс вставляемого элемента и далее значение самого элемента.

Следующий метод remove удаляет элемент
по значению:

a.remove(True)
a.remove('hello')

Он находит
первый подходящий элемент и удаляет его, остальные не трогает. Если же
указывается несуществующий элемент:

a.remove('hello2')

то возникает
ошибка. Еще один метод для удаления

a.pop()

выполняет
удаление последнего элемента и при этом, возвращает его значение. В самом
списке последний элемент пропадает. То есть, с помощью этого метода можно
сохранять удаленный элемент в какой-либо переменной:

end = a.pop()

Также в этом
методе можно указывать индекс удаляемого элемента, например:

a.pop(3)

Если нам нужно
очистить весь список – удалить все элементы, то можно воспользоваться методом:

a.clear()

Получим пустой
список. Следующий метод

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 
c = a.copy()

возвращает копию
списка. Это эквивалентно конструкции:

c = list(a)

В этом можно
убедиться так:

c1 = 1

и список c будет отличаться
от списка a.

Следующий метод count позволяет найти
число элементов с указанным значением:

c.count(1)
c.count(-45)

Если же нам
нужен индекс определенного значения, то для этого используется метод index:

c.index(-45)
c.index(1)

возвратит 0,
т.к. берется индекс только первого найденного элемента. Но, мы здесь можем
указать стартовое значение для поиска:

c.index(1, 1)

Здесь поиск
будет начинаться с индекса 1, то есть, со второго элемента. Или, так:

c.index(23, 1, 5)

Ищем число 23 с
1-го индекса и по 5-й не включая его. Если элемент не находится

c.index(23, 1, 3)

то метод
приводит к ошибке. Чтобы этого избежать в своих программах, можно вначале
проверить: существует ли такой элемент в нашем срезе:

23 in c1:3

и при значении True далее уже
определять индекс этого элемента.

Следующий метод

c.reverse()

меняет порядок
следования элементов на обратный.

Последний метод,
который мы рассмотрим, это

c.sort()

выполняет
сортировку элементов списка по возрастанию. Для сортировки по убыванию, следует
этот метод записать так:

c.sort(reverse=True)

Причем, этот
метод работает и со строками:

lst = "Москва", "Санкт-Петербург", "Тверь", "Казань"
lst.sort()

Здесь
используется лексикографическое сравнение, о котором мы говорили, когда
рассматривали строки.

Это все основные
методы списков и чтобы вам было проще ориентироваться, приведу следующую
таблицу:

Метод	Описание
append()	Добавляет элемент в конец списка
insert()	Вставляет элемент в указанное место списка
remove()	Удаляет элемент по значению
pop()	Удаляет последний элемент, либо элемент с указанным индексом
clear()	Очищает список (удаляет все элементы)
copy()	Возвращает копию списка
count()	Возвращает число элементов с указанным значением
index()	Возвращает индекс первого найденного элемента
reverse()	Меняет порядок следования элементов на обратный
sort()	Сортирует элементы списка