python如何对一个列表排序

使用内置sort()方法排序、使用sorted()函数排序、自定义排序函数进行排序。在Python中，有多种方法可以对列表进行排序。最常用的方法有内置的sort()方法和sorted()函数。内置的sort()方法可以原地对列表进行排序，而sorted()函数则会返回一个新的排序后的列表。此外，Python还允许我们自定义排序函数，以实现更复杂的排序需求。

一、使用内置sort()方法排序

内置的sort()方法是Python列表对象的一个方法，它可以原地对列表进行排序。这意味着排序操作会改变原列表，并不会创建新的列表。sort()方法有两个可选参数：key和reverse。key参数用于指定一个函数，该函数会被用于生成排序键，而reverse参数是一个布尔值，用于指定是否要进行降序排序。

# 示例代码
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
numbers.sort()
print(numbers)  # 输出: [1, 2, 5, 5, 6, 9]
使用key参数进行排序
words = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
words.sort(key=len)
print(words)  # 输出: ['date', 'apple', 'banana', 'cherry']
使用reverse参数进行降序排序
numbers.sort(reverse=True)
print(numbers)  # 输出: [9, 6, 5, 5, 2, 1]

在这个示例中，我们首先对一个数字列表进行了升序排序，接着对一个字符串列表按照字符串长度进行排序，最后我们对数字列表进行了降序排序。

二、使用sorted()函数排序

与sort()方法不同，sorted()函数不会改变原列表，而是返回一个新的排序后的列表。sorted()函数也有两个可选参数：key和reverse，这两个参数的用法与sort()方法中的参数相同。

# 示例代码
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers)  # 输出: [1, 2, 5, 5, 6, 9]
print(numbers)  # 原列表不变，输出: [5, 2, 9, 1, 5, 6]
使用key参数进行排序
words = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
sorted_words = sorted(words, key=len)
print(sorted_words)  # 输出: ['date', 'apple', 'banana', 'cherry']
使用reverse参数进行降序排序
sorted_numbers_desc = sorted(numbers, reverse=True)
print(sorted_numbers_desc)  # 输出: [9, 6, 5, 5, 2, 1]

在这个示例中，我们使用sorted()函数对数字列表进行了排序，生成了一个新的排序后的列表，而原列表保持不变。接着，我们对字符串列表按照字符串长度进行排序，最后进行了降序排序。

三、自定义排序函数进行排序

有时候我们需要对列表进行更复杂的排序，这时可以使用自定义排序函数。我们可以将自定义排序函数传递给sort()方法或sorted()函数的key参数。自定义排序函数需要接受一个元素作为参数，并返回一个用于排序的键。

# 示例代码
定义自定义排序函数
def custom_sort(x):
    return x % 10
numbers = [15, 22, 39, 41, 58, 63]
numbers.sort(key=custom_sort)
print(numbers)  # 输出: [41, 22, 63, 15, 58, 39]
使用lambda表达式定义自定义排序函数
words = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
words.sort(key=lambda word: word[::-1])
print(words)  # 输出: ['banana', 'apple', 'date', 'cherry']

在这个示例中，我们定义了一个自定义排序函数custom_sort，该函数对列表元素取模10。然后我们将该函数传递给sort()方法的key参数，进行排序。接着，我们使用lambda表达式定义了一个自定义排序函数，用于对字符串列表按照字符串的逆序进行排序。

四、使用operator模块进行排序

Python的operator模块提供了一些函数，可以方便地作为排序键函数使用。常用的函数有itemgetter、attrgetter和methodcaller。itemgetter函数用于获取对象的某个项目，attrgetter函数用于获取对象的某个属性，methodcaller函数用于调用对象的某个方法。

from operator import itemgetter, attrgetter
使用itemgetter进行排序
data = [
    ('apple', 3),
    ('banana', 2),
    ('cherry', 1),
]
data.sort(key=itemgetter(1))
print(data)  # 输出: [('cherry', 1), ('banana', 2), ('apple', 3)]
使用attrgetter进行排序
class Fruit:
    def __init__(self, name, quantity):
        self.name = name
        self.quantity = quantity
fruits = [Fruit('apple', 3), Fruit('banana', 2), Fruit('cherry', 1)]
fruits.sort(key=attrgetter('quantity'))
print([(fruit.name, fruit.quantity) for fruit in fruits])  # 输出: [('cherry', 1), ('banana', 2), ('apple', 3)]

在这个示例中，我们使用itemgetter函数对元组列表按照第二项进行排序。接着，我们使用attrgetter函数对自定义类对象列表按照quantity属性进行排序。

五、稳定排序与不稳定排序

排序算法可以分为稳定排序和不稳定排序。稳定排序算法在排序过程中保持相等元素的相对顺序，而不稳定排序算法则不保证这一点。Python的内置sort()方法和sorted()函数使用的是Timsort算法，这是一种稳定排序算法。

# 示例代码
data = [
    ('apple', 3),
    ('banana', 2),
    ('cherry', 1),
    ('banana', 2),
]
data.sort(key=itemgetter(1))
print(data)  # 输出: [('cherry', 1), ('banana', 2), ('banana', 2), ('apple', 3)]

在这个示例中，我们对包含重复元素的元组列表进行了排序，排序后相等元素的相对顺序保持不变，证明了Python的排序算法是稳定排序。

六、排序的时间复杂度

排序算法的效率通常通过时间复杂度来衡量。Python的sort()方法和sorted()函数使用的Timsort算法的平均时间复杂度是O(n log n)，最坏时间复杂度也是O(n log n)。这是因为Timsort算法结合了归并排序和插入排序的优点，能够高效地处理各种不同的数据分布。

# 示例代码
import random
import time
生成一个包含10000个随机数的列表
numbers = [random.randint(0, 100000) for _ in range(10000)]
测试sort()方法的时间复杂度
start_time = time.time()
numbers.sort()
end_time = time.time()
print(f"sort()方法排序耗时: {end_time - start_time} 秒")
生成一个新的包含10000个随机数的列表
numbers = [random.randint(0, 100000) for _ in range(10000)]
测试sorted()函数的时间复杂度
start_time = time.time()
sorted_numbers = sorted(numbers)
end_time = time.time()
print(f"sorted()函数排序耗时: {end_time - start_time} 秒")