Запишитесь на курс или консультацию
Менеджер свяжется с вами в ближайшее время
Сортировка в Python: от простых функций до сложных алгоритмов
Представьте себе библиотеку, где книги разбросаны по полкам без всякого порядка. Найти то, что нужно, в такой обстановке — задача не из легких. Именно поэтому так важно соблюдать принцип упорядоченности. Программирование не исключение. Сортировка данных — это инструмент, который помогает разработчикам навести порядок во всем, будь то массив чисел, список слов или сложные структуры данных.
Сортировка в Python: от простых функций до сложных алгоритмов
Представьте себе библиотеку, где книги разбросаны по полкам без всякого порядка. Найти то, что нужно, в такой обстановке — задача не из легких. Именно поэтому так важно соблюдать принцип упорядоченности. Программирование не исключение. Сортировка данных — это инструмент, который помогает разработчикам навести порядок во всем, будь то массив чисел, список слов или сложные структуры данных.
Содержание
- Как работает сортировка в Python: основные подходы
- Сортировка списка по ключу в Python — пользовательская логика
- Как сортируются различные итерируемые объекты
- Сортировка списка по возрастанию в Python
- Сортировка списка по убыванию в Python
- Что такое стабильность сортировки и почему это важно
- Разница между .sort() и sorted()
Python превращает процесс сортировки в простую и понятную задачу. Благодаря встроенным функциям и продуманным алгоритмам, разработчики могут легко управлять хаосом в данных, задавая такой порядок, какой нужен проекту. Но за этой простотой скрывается мощный механизм, который заслуживает внимания. Какая сортировка используется в Python и как это работает, будем разбираться в статье.
Как работает сортировка в Python: основные подходы
Сортировка данных в Python — это больше, чем просто удобство. Это результат сочетания мощного алгоритма Timsort, продуманной архитектуры и гибкости встроенных инструментов. Чтобы не тратить время на ручную реализацию алгоритмов сортировки в Python вроде «пузырька» или «быстрой сортировки», можно решать задачи, используя готовые функции. Они помогут упорядочить данные (в основном числовые) в порядке возрастания или убывания.
Алгоритм Timsort, разработан специально для работы со многими типами данных. Это гибридный алгоритм, сочетающий сортировку слиянием и вставкой.
Алгоритм Timsort, разработан специально для работы со многими типами данных. Это гибридный алгоритм, сочетающий сортировку слиянием и вставкой.
Основные инструменты для сортировки
- Функция sorted()
- Подходит для любых итерируемых объектов, будь то список, строка или множество.
- Возвращает новый список, оставляя оригинал без изменений.
- Применим только для работы со списками.
- Видоизменяет исходный порядок элементов в списке.
- Экономит память, если создание новых объектов нежелательно.
Особенности Timsort
- Скорость: в худшем случае алгоритм работает за O(n log(n)) — линейно-логарифмическая сложность эффективной сортировки, но если данные частично отсортированы, производительность приближается к линейной.
- Стабильность: порядок элементов с одинаковыми значениями сохраняется, что особенно важно для сложных структур данных.
- Адаптивность: Timsort подстраивается под особенности данных, поэтому сортировка будет эффективной при любых условиях.
Гибкая работа и простая настройка
Sorted() и .sort() поддерживают несколько необязательных параметров:
- key — принимает функцию или метод, который используется для указания любых подробных критериев сортировки, так называемый ключ сортировки.
- reverse — указывает, как будет список отсортирован. Он принимает логическое значение: True или False. Элементы сортируются по возрастанию по умолчанию.
Как работают эти функции
Рассмотрим принцип работы sorted():
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers) # [1, 2, 5, 5, 6, 9]А так выглядит метод sort() в деле:
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
numbers.sort()
print(numbers) # [1, 2, 5, 5, 6, 9]Как видите, результат одинаковый, но подходы различаются.
Теперь разберем пример с использованием параметров key и reverse:
Теперь разберем пример с использованием параметров key и reverse:
numbers = [-5, 3, -2, 1, 4]
sorted_numbers = sorted(numbers, key=abs, reverse=True)
print(sorted_numbers) # [-5, 4, 3, -2, 1]Здесь данные отсортированы по абсолютной величине — функция abs возвращает абсолютное значение числа.
Сортировка списка по ключу в Python — пользовательская логика
Функция key берет элемент из списка или другого итерируемого объекта и возвращает то, что нужно использовать для сравнения. Например:
data = ["apple", "banana", "cherry"]
sorted_data = sorted(data, key=len) #Сортируем по длине слов
print(sorted_data) # ['apple', 'cherry', 'banana']Здесь key=len говорит: «Сравниваем элементы по их длине». Как результат — получаем порядок от самого короткого слова к самому длинному.
Иногда «обычное» возрастание не подходит. Допустим, нужно отсортировать числа по сумме цифр. Это можно сделать с помощью указания собственной логики.
Иногда «обычное» возрастание не подходит. Допустим, нужно отсортировать числа по сумме цифр. Это можно сделать с помощью указания собственной логики.
numbers = [111, 42, 9, 33]
sorted_numbers = sorted(numbers, key=lambda x: sum(int(digit) for digit in str(x)))
print(sorted_numbers) # [9, 33, 42, 111]Здесь Python сортирует числа, учитывая сумму их цифр. Например, для числа 111 сумма равна 3 (1+1+1), а для 42 — 6 (4+2).
Задавая ключ параметром key, можно также отсортировать данные по возрасту в обратном порядке.
Задавая ключ параметром key, можно также отсортировать данные по возрасту в обратном порядке.
people = [("Alice", 30), ("Bob", 25), ("Charlie", 35)]
sorted_people = sorted(people, key=lambda person: person[1], reverse=True)
print(sorted_people) # [('Charlie', 35), ('Alice', 30), ('Bob', 25)]Python позволяет использовать пользовательские функции для более сложных логик сортировки. Так можно создать функцию для сравнения элементов и использовать ее для сортировки по убыванию. Пример:
def custom_sort(x):
return -x # Меняем знак, чтобы элементы шли по убыванию
numbers = [5, 1, 3, 2]
sorted_numbers = sorted(numbers, key=custom_sort)
print(sorted_numbers) # Вывод: [5, 3, 2, 1]Как сортируются различные итерируемые объекты
Python позволяет выполнить сортировку не только списков, но и других итерируемых объектов: строк, множеств, словарей и даже пользовательских классов.
Сортировка строк
Сортировка в Python предполагает, что строки рассматриваются как последовательность символов. Таким образом строка разбивается на отдельные буквы в алфавитном порядке по умолчанию:
text = "python"
sorted_text = sorted(text)
print(''.join(sorted_text)) # "hnopty"При этом sorted() не сохраняет изначальную строку, а возвращает список символов. Чтобы вернуть строку, используйте join().
Если строка содержит буквы разного регистра, сначала сортируются заглавные, а затем строчные.
Если строка содержит буквы разного регистра, сначала сортируются заглавные, а затем строчные.
mixed_text = "Python"
print(''.join(sorted(mixed_text))) # PhnotyСортировка множеств
Множества в Python — это коллекции, которые хранят уникальные элементы без какого-либо порядка. Поскольку множества не упорядочены, сортировать их напрямую нельзя. Функция sorted() сама приводит множества в список.
data = {3, 1, 4, 1, 5, 9}
sorted_data = sorted(data)
print(sorted_data) # [1, 3, 4, 5, 9]Упорядоченные множества также легко возвращать в исходный тип, если необходимо.
Сортировка словарей
Сама по себе эта задача интересная, потому что словари хранят порядок добавления элементов, но сортировать их можно по-разному: по ключам, значениям и даже по какому-то сложному правилу.
Для сортировки словаря по ключам, можно использовать функцию sorted(). Она вернет список упорядоченных ключей.
- Сортировка по ключам
Для сортировки словаря по ключам, можно использовать функцию sorted(). Она вернет список упорядоченных ключей.
data = {"c": 3, "a": 1, "b": 2}
sorted_keys = sorted(data)
print(sorted_keys) # ['a', 'b', 'c']Если нужен именно отсортированный словарь, то преобразуем его:
sorted_dict = {key: data[key] for key in sorted(data)}
print(sorted_dict) # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}- Сортировка по значениям
data = {"c": 3, "a": 1, "b": 2}
sorted_by_values = {key: value for key, value in sorted(data.items(), key=lambda item: item[1])}
print(sorted_by_values) # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}Здесь sorted() сортирует пары (ключ, значение) на основе значения — второго элемента кортежа item [1].
Если необходимо отсортировать словарь в убывающем порядке, добавьте параметр reverse=True. Например:
Если необходимо отсортировать словарь в убывающем порядке, добавьте параметр reverse=True. Например:
sorted_by_values_desc = {key: value for key, value in sorted(data.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)}
print(sorted_by_values_desc) # {'c': 3, 'b': 2, 'a': 1}Сортировка кортежей
Кортежи в Python — это неизменяемые списки. Сами кортежи изменить нельзя, но их можно упорядочить в виде нового списка. Если у вас коллекция кортежей, можно сортировать ее по разным критериям: по первому, второму элементу или по какой-то вычисляемой характеристике.
Если у вас один кортеж, например:
Если у вас один кортеж, например:
data = (5, 2, 9, 1, 7)Чтобы отсортировать его применим sorted():
sorted_tuple = tuple(sorted(data))
print(sorted_tuple) # (1, 2, 5, 7, 9)Когда у вас коллекция из кортежей, к примеру:
data = [(3, 'яблоко'), (1, 'банан'), (2, 'груша')]Можно сортировать их по первому элементу (числу) по умолчанию:
sorted_data = sorted(data)
print(sorted_data) # [(1, 'банан'), (2, 'груша'), (3, 'яблоко')]Если нужно сортировать по второму элементу, используйте параметр key:
sorted_by_second = sorted(data, key=lambda x: x[1])
print(sorted_by_second) # [(1, 'банан'), (3, 'яблоко'), (2, 'груша')]Пользовательские объекты
Иногда классы и объекты, представляющие, например, людей, автомобили, заказы, нужно упорядочить по определенным критериям: возраст, цена или дата. Так sorted() может работать с объектами так же, как с числами и строками, если указать, по какому критерию сортировать.
class Student:
def __init__(self, name, grade):
self.name = name
self.grade = grade
students = [Student("Alice", 90), Student("Bob", 80), Student("Eve", 95)]
students.sort(key=lambda student: student.grade)
for student in students:
print(student.name, student.grade)Результат:
Bob 80
Alice 90
Eve 95
Сортировка списка по возрастанию в Python
Этот вид сортировки представляет собой процесс упорядочивания элементов списка так, чтобы каждое последующее значение было больше предыдущего. Для чисел это значит от меньшего к большему, для строк — в алфавитном порядке, а для более сложных структур — по указанному критерию.
Выше разобрали ключевые инструменты, которые программисты используют для сортировки. Так у разработчика есть как минимум два варианта: работать с исходным списком или создать новый. Рассмотрим пример с sorted():
Выше разобрали ключевые инструменты, которые программисты используют для сортировки. Так у разработчика есть как минимум два варианта: работать с исходным списком или создать новый. Рассмотрим пример с sorted():
numbers = [8, 3, 7, 1, 5]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers) # [1, 3, 5, 7, 8]
print(numbers) # [8, 3, 7, 1, 5] — оригинал не изменилсяСортировка с учетом разных типов данных
Если список содержит элементы разных типов, например, числа и строки, метод .sort() не будет работать, так как Python не знает, как сравнить, скажем, число 5 и строку "apple". Однако можно предварительно преобразовать все элементы в один тип.
Например:
Например:
mixed = ["2", 1, "3", 4]
sorted_mixed = sorted(mixed, key=int) # Все элементы приводятся к числу
print(sorted_mixed) # [1, "2", "3", 4]Сортировка списка по убыванию в Python
Это процесс упорядочивания элементов от наибольшего к наименьшему. Такая сортировка будет полезна, например, чтобы сначала вывести самые большие значения, самые высокие рейтинги или последние даты. В Python сортировка по убыванию реализуется с помощью тех же инструментов, что и сортировка по возрастанию, но с параметром reverse=True. Пример:
numbers = [5, 1, 3, 2]
numbers.sort(reverse=True) # Сортируем по убыванию
print(numbers) # [5, 3, 2, 1]Что такое стабильность сортировки и почему это важно
Стабильность сортировки — это концепция, которая отвечает на вопрос: сохранится ли относительный порядок одинаковых элементов после сортировки? В Python, начиная с версии 2.3, сортировка стабильна, и это одно из ее скрытых достоинств.
Что значит «стабильная»
Представьте, у вас есть список студентов, где каждый — это пара (имя, оценка):
students = [("Alice", 90), ("Bob", 85), ("Charlie", 90)]Если вы отсортируете их по оценке:
sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x[1])Результат будет:
[("Bob", 85), ("Alice", 90), ("Charlie", 90)]Обратите внимание: "Alice" осталась перед "Charlie", хотя у них одинаковая оценка. Это потому, что Python сохраняет порядок, в котором элементы уже были расположены в исходном списке.
Почему это важно
- Многоступенчатая сортировка. Стабильность делает многоуровневую сортировку интуитивной. Например, вы хотите сначала отсортировать студентов по имени, а затем по оценке:
students = [("Charlie", 90), ("Alice", 85), ("Bob", 85)]
students_by_name = sorted(students, key=lambda x: x[0]) # По имени
final_sort = sorted(students_by_name, key=lambda x: x[1]) # По оценкеРезультат:
[("Alice", 85), ("Bob", 85), ("Charlie", 90)]Стабильность гарантирует, что порядок по имени внутри одинаковых оценок сохранится.
2. Работа с данными в реальном мире. Когда данные уже частично упорядочены, стабильная сортировка не ломает существующий порядок, что может быть критически важно, например, в бухгалтерии, логистике или анализе данных.
2. Работа с данными в реальном мире. Когда данные уже частично упорядочены, стабильная сортировка не ломает существующий порядок, что может быть критически важно, например, в бухгалтерии, логистике или анализе данных.
Когда стабильность — спасение
- Вложенные списки, сложные структуры данных.
- Многоуровневая сортировка.
- Любой случай, когда порядок одинаковых элементов важен для интерпретации данных.
Разница между .sort() и sorted()
Выше рассмотрели основные методы сортировки в Python и их особенности. Подытожим и выделим главные отличия:
Сортировка в Python превращает хаос в порядок и работает с любой сложностью. Но за, казалось бы, несложными примерами скрывается глубокий мир алгоритмов, оптимизаций и возможностей, который стоит изучить.
- Тип функции. Sorted() — универсальная функция, которая работает с любыми итерируемыми объектами. Метод .sort() применяют только к спискам.
- Изменение данных. Sorted() не изменяет оригинал, а создает новый список с сортировкой. А .sort() меняет исходный список на месте и возвращает None.
- Когда использовать. Если хотите сохранить исходный объект нетронутым, выбирайте sorted(). Когда нужно отсортировать список без создания копии и важна производительность, подойдет .sort().
Сортировка в Python превращает хаос в порядок и работает с любой сложностью. Но за, казалось бы, несложными примерами скрывается глубокий мир алгоритмов, оптимизаций и возможностей, который стоит изучить.
Если вам понравилось, как Python делает сложное простым, самое время пойти дальше и углубиться в мир программирования с курсом по Python-разработке от ProductStar. С ним вы изучите основы: от работы с данными до создания сложных приложений, а также освоите необходимые инструменты и навыки. И, быть может, вскоре вы напишете собственный алгоритм, который изменит правила игры.
Статья написана с участием эксперта — Данилы Логунова, разработчика РБК Pro.
Статья написана с участием эксперта — Данилы Логунова, разработчика РБК Pro.
Диплом о профпереподготовке
Гарантированная помощь с трудоустройством
Ближайший старт потока 3 марта
Профессия Python-разработчик со скидкой до 70%
Практика в компаниях-партнерах во время обучения
Комментарии
Нажимая кнопку «Получить консультацию», вы подтверждаете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями Политики конфиденциальности
Проконсультируйтесь
с карьерным специалистом
Проанализируем ваши навыки, сферу интересов и дадим рекомендации по дальнейшему профессиональному развитию
Вам может понравиться
Нажимая кнопку «Отправить», вы подтверждаете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями Политики конфиденциальности