Python的列表排序

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　　在 Python 中, 當需要對一個 list 排序時, 一般可以用 list.sort() 或者 sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]]).
其中:
cmp(e1, e2) 是帶兩個參數的比較函數, 返回值: 負數: e1 < e2, 0: e1 == e2, 正數: e1 > e2. 默認為 None, 即用內建的比較函數.
key 是帶一個參數的函數, 用來為每個元素提取比較值. 默認為 None, 即直接比較每個元素.
reverse 是一個布爾值, 表示是否反轉比較結果.

 我以前在做比較復雜的排序時, 喜歡寫一個定制的 cmp 函數. 當我看了 Python 文檔后, 發現我的做法是不好的. 簡單說明如下:

1, 通常, key 和 reverse 比 cmp 快很多, 因為對每個元素它們只處理一次; 而 cmp 會處理多次.
也就是說, 同等情況下, 寫 key 函數比寫 cmp 函數要高效很多.

2, 對一些貌似比較復雜的排序, 也是不需要寫 cmp 函數的, 舉例如下:
>>> students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10),]

用元素索引做 key:
>>> sorted(students, key=lambda student: student[2]) # sort by age
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

用元素已經命名的屬性做 key:
>>> sorted(students, key=lambda student: student.age) # sort by age
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

用 Operator 函數來加快速度, 上面兩個排序等價于:
>>> from operator import itemgetter, attrgetter
>>> sorted(students, key=itemgetter(2))
>>> sorted(students, key=attrgetter('age'))

用 operator 函數進行多級排序, 這個就是比較復雜的應用. 按我以前的理解, 是一定要寫個定制的 cmp 函數的. 現在看來, 以前真的夠笨.
# sort by grade then by age
>>> sorted(students, key=itemgetter(1,2))
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]
>>> sorted(students, key=attrgetter('grade', 'age'))
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]

3, 根據字典值排序
>>> d = {'a':2, 'b':23, 'c':5, 'd':17, 'e':1}

#1, 返回 pair 對:
from operator import itemgetter
>>> sorted(d.iteritems(), key=itemgetter(1), reverse=True)
[('b', 23), ('d', 17), ('c', 5), ('a', 2), ('e', 1)]

#2, 僅返回 keys:
>>> sorted(d, key=d.__getitem__, reverse=True)
['b', 'd', 'c', 'a', 'e']

4, sorted() 會返回一個新的已經排好序的 list.
list.sort() 是就地排序, 以節約空間, 當然就不會返回一個排好序的新的 list 了. 這對大的 list 排序是有空間優勢的.