python排序

python中的list有个内建的排序方法 list.sort() 但是这个排序方法会修改原list。python中还有一个内置的排序函数 sorted() ，他是根据给定的iterable返回一个新的排过序的list。

下面的文档，我们会给你展示python中排序的各种技术。

基本排序

简单的升续是很容易实现的：只需要调用 sorted() 内建函数。就可以返回一个新的排过序的list：

>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])
[1, 2, 3, 4, 5]

你也可以使用list对象的 list.sort() 方法来进行排序。但是他会修改原list。通常我们排序会优先考虑 sorted() 内建函数，但是如果你不再需要原list，其实也是很方便的。

>>> a = [5, 2, 3, 1, 4]
>>> a.sort()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]

还有一点， list.sort() 方法只有list中定义了。相反 sorted() 可以对所有可迭代的对象进行排序。

>>> sorted({1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'})
[1, 2, 3, 4, 5]

Key 函数

从python2.4开始，在 list.sort() 和 sorted() 中，都增加了一个参数：key，key参数是一个函数，python会在排序之前，调用key函数对每个排序的元素进行处理，之后对key返回的处理后元素进行排序。

例如：对字符串进行大小写不敏感的排序：

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

 key参数必须是个带有一个参数的函数，他的返回值是用来排序的。由于每个排序元素只调用一次key函数，它的存在并不会影响排序的速度。

一个常用的用法是：在对复杂对象排序时，使用复杂对象的下标来作为key函数。例如：

>>> student_tuples = [
...     ('john', 'A', 15),
...     ('jane', 'B', 12),
...     ('dave', 'B', 10),
... ]
>>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2])   # sort by age
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

同样的方法也可以使用到对象的属性上。例如：

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

Operator模块的函数

对于大部分排序来说，key函数是通用的，所以python提供了很多简单易用的函数。operator模块中就有 operator.itemgetter() ， operator.attrgetter() 等函数；在python2.5后，又加入了 operator.methodcaller() 函数。

如果使用python提供的这些函数，上面的几个例子就会变得更简单：

>>> from operator import itemgetter, attrgetter
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2))
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

operator模块的函数，也支持多维度的排序。例如，现根据grade排序，再根据age排序：

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2))
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age'))
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]

 operator.methodcaller() 函数更牛逼，他可以指定一个被排序的元素的某个方法，还可以给该方法指定一个固定的参数。例如，可以使用 str.count() 方法来计算每个排序元素中感叹号的个数，并以此作为排序的优先级：

>>> from operator import methodcaller
>>> messages = ['critical!!!', 'hurry!', 'standby', 'immediate!!']
>>> sorted(messages, key=methodcaller('count', '!'))
['standby', 'hurry!', 'immediate!!', 'critical!!!']

升序&降序

在 list.sort() 和  sorted() 中还有一个reverse的boolean参数，用来指定排序的顺序。例如，根据学生数据中年龄的降序排序：   

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2), reverse=True)
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'), reverse=True)
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]

排序的稳定性和复杂排序

从python2.2开始，python中的排序都是稳定的。排序是稳定的是指：如果有多个元素有相同的优先级，排序后，拥有相同优先级的元素的相对位置不变。

>>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]
>>> sorted(data, key=itemgetter(0))
[('blue', 1), ('blue', 2), ('red', 1), ('red', 2)]

注意，元素 ('blue', 1) 和元素 ('blue', 2) 的相对顺序和原来一样。

更妙的是，我们可以分多步来完成一个更复杂的排序。例如：在student数据中，我们先根据grade降序排，再根据age的升序排。

>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))     # sort on secondary key
>>> sorted(s, key=attrgetter('grade'), reverse=True)       # now sort on primary key, descending
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

多重排序请使用python为我们提供的Timsort算法。

参考：

https://docs.python.org/2/howto/sorting.html#sortinghowto