如何在不进行冗余排序的情况下对数组中的项目进行有效排序？

在不进行冗余排序的情况下对数组中的项目进行排名

给定一个数字数组，通常需要确定每个项目的排名。传统上，这涉及对数组进行两次排序，这对于大型数据集可能效率低下。然而，采用更有效的方法来避免双重排序可以显着提高性能。

一种替代方法利用 NumPy 中的 argsort 函数，如下所示：

numpy.array([4,2,7,1])
temp = array.argsort()
ranks = numpy.arange(len(array))[temp.argsort()]

虽然有效，但这种方法仍然涉及对数组进行两次迭代。

使用 Double Argsort 的优化方法

为了优化排名过程，更有效的策略涉及使用 argsort 两次：

array = numpy.array([4,2,7,1])
order = array.argsort()
ranks = order.argsort()

通过首先对数组进行排序以获得顺序，然后将 argsort 应用于此顺序，我们可以确定项目的排名，而无需多余的排序。

这种优化方法提高了效率，尤其是对于大型数据集，因为它消除了额外排序操作的需要。此外，在使用多维数组时，请记住在 argsort 中指定 axis 参数以适当地控制排序轴。

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