Сортировка двумерного массива python

Сортировка двумерного массива python

  • Переводы , 20 ноября 2018 в 17:51
  • Никита Прияцелюк

В Python есть встроенная функция sorted() для сортировки итерируемых объектов и метод list.sort() для сортировки списка с заменой исходного. Сегодня мы подробно рассмотрим, как они работают сейчас и как работали раньше.

Основы сортировки

Сделать обычную сортировку по возрастанию очень просто — достаточно вызвать функцию 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.

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.

Например, вот регистронезависимое сравнение строк:

Значение параметра key 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.

«ООО «СТМ»», Санкт-Петербург

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 использованием этих функций наши примеры становятся ещё проще:

Функции модуля operator дают возможность использовать множественные уровни сортировки. Например, здесь мы сортируем сначала по оценке, а затем по возрасту:

В следующем примере мы используем функцию methodcaller() для сортировки учеников по взвешенной оценке:

Сортировка по возрастанию и по убыванию

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

Стабильность сортировки и сложные сортировки

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

Обратите внимание на то, что две записи с ‘blue’ 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:

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

Читайте также:  Скайрим моды демоника одежда

Старый способ «декорируем-сортируем-раздекорируем»

Данная идиома так называется по трём её шагам:

  1. Сначала исходный список дополняется 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, например, можно отсортировать данные учеников по оценке:

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

Не всегда обязательно включать индекс в декорируемый список, однако он даёт некоторые 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.

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

Для больших списков и списков, где информацию для сравнения дорого вычислять, а также для версий Python ниже 2.4 «декорируем-сортируем-раздекорируем», наверное, будет самым быстрым способом сортировки. Для версий 2.4+ ту же функциональность предоставляют функции-ключи.

Старый способ с использованием параметра cmp

Многие из приведённых здесь примеров подразумевают использование Python версии 2.4 и выше. До этой версии не было функции sorted() , а list.sort() не принимал ключевых аргументов. Вместо этого все версии Python 2.x поддерживали параметр cmp для обработки пользовательских функций сравнения.

В Python 3.0 от этого параметра полностью избавились в целях упрощения языка и разрешения конфликта между операторами сравнения и методами __cmp__() .

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. Например:

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, просто 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 . 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 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 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 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 Си. 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 Си.
  • 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 Си.
Читайте также:  Где находятся яндекс деньги

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. Что интересно, этот эффект можно сымитировать без параметра, использовав встроенную функцию reversed() дважды:

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

Для типов, сравнение которых работает обычным образом, рекомендуется определять все 6 операторов. Декоратор классов functools.total_ordering упрощает их реализацию.

Функциям-ключам не нужен доступ к внутренним данным сортируемых объектов. Они также могут осуществлять доступ к внешним ресурсам. Например, если оценки ученика хранятся в словаре, их можно использовать для сортировки отдельного списка с именами учеников:

Смотрите также: Хочу научиться программировать на Python: инструкция для начинающих и продолжающих

лабораторные работы и задачи по программированию и информатике, егэ по информатике

Поиск в массиве

  • Используем цикл while:

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.

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

Читайте также:  Комментарии к фото женщине красивые в стихах

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

В Python можно выполнить сортировку списка на месте с помощью метода sort():

Отметим, что есть аналогичная списковому методу sort() встроенная функция sorted(), которая не изменяет последовательность, а возвращает новую отсортированную.

Если элементы списка сами представляют собой списки, т. е. являются вложенными списками, то сортировка будет происходить по первым элементам вложенных списков, то есть в случае матрицы по первому столбцу:

Что делать, если надо отсортировать не по первому столбцу? На этот случай sort() принимает необязательный аргумент key, в котором передается другая функция. Этой другой функции передается очередной элемент списка. Она может сделать с ним что угодно и вернуть что угодно. По этому "что угодно" и происходит сортировка.

Так, например, пользовательская функция может возвращать из переданного ей элемента, представляющего собой вложенный список, любой элемент этого вложенного списка. В свою очередь функция sort() будет сортировать по тем значениям, которые ей возвращаются.

В качестве примера приведем программу, в которой список представляет собой маленькую базу данных. Допустим, каждый элемент содержит сведения о юном спортсмене: имя, возраст, рост и вес. Пользователь может заказать сортировку по любому полю:

Здесь пользователь вводит номер поля. Число приводится к типу integer, и из него вычитается единица, т. к. индексация списка начинается с нуля.

Далее определяется функция sort_col(). Ей передается аргумент i, а она возвращает n-ый элемент этого аргумента. Так, если этой функции передать вложенный список, то она вернет его n-й элемент. В данном случае тот, который хотел пользователь.

В функции sort() указывается пользовательская функция. Когда sort() извлекает очередной элемент списка, в данном случае — вложенный список, то передает этой функции. Получается, что элемент списка подменяется на то, что возвращает пользовательская функция.

В данном случае если пользователь заказывает сортировку по второму столбцу, вывод будет таким:

Можно не определять обычную функцию, а использовать lambda-функцию:

Кроме того, метод sort() имеет еще один необязательный параметр по ключевому слову — reverse. По умолчанию он равен False. Это значит, что сортировка происходит по возрастанию. Однако если у reverse будет значение True, то сортировка будет обратной, т. е. по убыванию. В измененной программе ниже реализована возможность выбора типа сортировки:

При сортировке по весу по убыванию получим:

Ссылка на основную публикацию
Смартфоны с флагманской камерой
Мощный, стильный флагманский смартфон — это не только полезный девайс, но и часть имиджа. Конечно, стоит флагман гораздо дороже, чем...
Симс 3 постоянно вылетает
Вылеты из игры могут быть обусловлены совершенно различными причинами. Здесь мы рассмотрим лишь те проблемы, которые встречаются у игроков чаще...
Симс фриплей новое обновление
The Sims FreePlay Отправьте любимых персонажей на романтическое свидание или помогите им открыть собственный бизнес в последнем обновлении «Изысканные обеды»!...
Смартфоны хонор в днс
Нет в наличии Нет в наличии Нет в наличии Нет в наличии Нет в наличии Нет в наличии Нет в...
Adblock detector