Wie sortiere ich Daten in Python: Welche Methoden sollte ich anwenden?

So sortieren Sie Daten in Python: Welche Methoden sollte ich anwenden? Am häufigsten sind die

-Methode und die

-Funktion. list.sort() verändert die Liste sorted() in der Stelle list.sort(), dh sie ändert die ursprüngliche Liste direkt und gibt zurück. erstellt dagegen eine neue None sortierte Liste, sodass die ursprüngliche Liste unverändert bleibt. Für einfachere Sortieraufgaben funktioniert jede Methode gut. Für komplexere Szenarien, die benutzerdefinierte Objekte oder spezifische Sortierkriterien beinhalten, müssen Sie möglicherweise das Argument sorted(), das wir später besprechen, verwenden. Über diese Kernmethoden hinaus können Sie das -Modul für heap-basierte Sortierung (effizient für die Suche nach den Kighen oder kleinsten oder kleinsten Elementen) und das -Modul für das Einfügen in bereits sortierte Listen nutzen. Die beste Methode hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen und der Größe Ihrer Daten ab. Die Zeitkomplexität von Timsort wird in den durchschnittlichen und schlimmsten Fällen im Allgemeinen als O (n log n) betrachtet, in denen 'N' die Anzahl der sortierten Elemente ist. Dies macht es für die meisten Anwendungen effizient. Die Raumkomplexität ist O (n) im schlimmsten Fall, da zusätzlichen Platz für das Zusammenführen von Vorgängen erforderlich sind. In der Praxis ist der verwendete Raum jedoch aufgrund der Optimierungen von Timsort oft viel weniger als 'n'. Andere Sortieralgorithmen, wie sie in spezialisierten Bibliotheken verfügbar sind, können unterschiedliche Komplexitäten aufweisen. Beispielsweise hat eine einfache Insertions -Sortierung im schlimmsten Fall eine zeitliche Komplexität von O (n^2), was sie für große Datensätze ineffizient macht. Die Auswahl der richtigen Sortiermethode unter Berücksichtigung ihrer Zeit und Platzkomplexität ist für die Leistung von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn ich mich mit massiven Datensätzen befasste. Das Argument key akzeptiert eine Funktion, die ein einzelnes Objekt als Eingabe nimmt und einen zum Vergleich verwendeten Wert zurückgibt. Diese Funktion bestimmt das Attribut oder die Kriterien, auf der die Sortierung auftritt.

<code class="python">class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

people = [Person("Alice", 30), Person("Bob", 25), Person("Charlie", 35)]

# Sort by age
sorted_by_age = sorted(people, key=lambda person: person.age)

# Sort by name
sorted_by_name = sorted(people, key=lambda person: person.name)

print([person.name for person in sorted_by_age])  # Output will be sorted by age
print([person.name for person in sorted_by_name])  # Output will be sorted by name
</code>

Die lambda -Funktion erstellt eine anonyme Funktion, die das gewünschte Attribut (age oder name) zum Vergleich extrahiert. Sie können auch eine separate Funktion für eine komplexere Sortierlogik definieren. Direkt und müssen keine Kopie der unsortierten Liste aufbewahren. Es ist im Allgemeinen etwas effizienter, da es vermeidet, eine neue Liste zu erstellen. Dies ist eine Einstellung.

gibt eine

neue sorted() sortierte Liste zurück, sodass die ursprüngliche Liste unberührt bleibt. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie mehrere Arten für dieselben Daten ausführen müssen oder wenn Sie die ursprüngliche Datenstruktur nicht ändern möchten. Es ist auch wichtig, wenn Sie mit unveränderlichen Datentypen wie Tupel arbeiten.

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