Numpy.sort
Содержание:
- Если можно менять исходные списки
- Функция operator.itemgetter
- Odd and Ends
- Таблица «методы списков»
- Стабильность сортировки и сложные сортировки
- Старый способ использования Decorate-Sort-Undecorate (DSU)
- Какие существуют матрицы для мониторов
- sort(ключ, реверс)
- Быстрая сортировка
- Лямбда-функции
- Python Tutorial
- Потребление памяти при сортировке в Python
- Своя сортирующая функция
- Sorting a List of Tuples
- Sorting a List of Numbers
- Стабильность и сложность сортировки
- Методы списков
- Доступ к элементам
- Заключение
Если можно менять исходные списки
Предположим, что после слияния старые списки больше не нужны (как обычно и случается). Тогда можно написать еще один способ. Будем как и раньше сравнивать нулевые элементы списков и вызывать у списка с меньшим, пока один из списков не закончится.
Получили простенькую функцию на 4 строчки, но использовать дальше исходные списки не получится. Можно их скопировать, потом работать с копиями, но это потребует много дополнительного времени. Здесь будут проблемы с тем, что удаление нулевого элемента очень дорогое. Поэтому еще одна модификация будет заключаться в том, что мы будем вместо удаления из начала списка использовать удаление из конца, но придется в конце развернуть списки.
Функция operator.itemgetter
При сортировке кортежей частой задачей является сортировка
по какому-то одному элементу кортежа. Например, если нужно отсортировать
кортежи по элементу с индексом 1, то можно написать такую лямбда-функцию:
a.sort(key=lambda elem: elem)
Для удобства в модуле есть функция ,
которая позволяет создавать подобные функции, а именно, функция реализована примерно так:
def itemgetter(i):
return lambda elem: elem
То есть — это функция, при вызове которой от числового параметра
создаётся лямдба-функция, которую можно использовать в качестве параметра . Если вызвать функцию
от нескольких параметров, то полученная функция будет возвращать кортеж из элементов с заданными индексами.
Odd and Ends
-
For locale aware sorting, use locale.strxfrm() for a key function or locale.strcoll() for a comparison function.
-
The reverse parameter still maintains sort stability (i.e. records with equal keys retain the original order). Interestingly, that effect can be simulated without the parameter by using the builtin reversed function twice:
>>> data =
>>> assert sorted(data, reverse=True) == list(reversed(sorted(reversed(data)))) - To create a standard sort order for a class, just add the appropriate rich comparison methods:
>>> Student.__eq__ = lambda self, other: self.age == other.age
>>> Student.__ne__ = lambda self, other: self.age != other.age
>>> Student.__lt__ = lambda self, other: self.age >> Student.__le__ = lambda self, other: self.age >> Student.__gt__ = lambda self, other: self.age > other.age
>>> Student.__ge__ = lambda self, other: self.age >= other.age
>>> sorted(student_objects)For general purpose comparisons, the recommended approach is to define all six rich comparison operators. The functools.total_ordering class decorator makes this easy to implement.
- Key functions need not access data internal to objects being sorted. A key function can also access external resources. For instance, if the student grades are stored in a dictionary, they can be used to sort a separate list of student names:
>>> students =
>>> newgrades = {‘john’: ‘F’, ‘jane’:’A’, ‘dave’: ‘C’}
>>> sorted(students, key=newgrades.__getitem__)
Таблица «методы списков»
| Метод | Что делает |
|---|---|
| list.append(x) | Добавляет элемент в конец списка |
| list.extend(L) | Расширяет список list, добавляя в конец все элементы списка L |
| list.insert(i, x) | Вставляет на i-ый элемент значение x |
| list.remove(x) | Удаляет первый элемент в списке, имеющий значение x. ValueError, если такого элемента не существует |
| list.pop() | Удаляет i-ый элемент и возвращает его. Если индекс не указан, удаляется последний элемент |
| list.index(x, ]) | Возвращает положение первого элемента со значением x (при этом поиск ведется от start до end) |
| list.count(x) | Возвращает количество элементов со значением x |
| list.sort() | Сортирует список на основе функции |
| list.reverse() | Разворачивает список |
| list.copy() | Поверхностная копия списка |
| list.clear() | Очищает список |
Нужно отметить, что методы списков, в отличие от строковых методов, изменяют сам список, а потому результат выполнения не нужно записывать в эту переменную.
>>> l = 1, 2, 3, 5, 7 >>> l.sort() >>> l >>> l = l.sort() >>> print(l) None
И, напоследок, примеры работы со списками:
>>> a = 66.25, 333, 333, 1, 1234.5
>>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a
>>> a.index(333)
1
>>> a.remove(333)
>>> a
>>> a.reverse()
>>> a
>>> a.sort()
>>> a
Изредка, для увеличения производительности, списки заменяют гораздо менее гибкими массивами (хотя в таких случаях обычно используют сторонние библиотеки, например NumPy).
Стабильность сортировки и сложные сортировки
Начиная с версии Python 2.2, сортировки гарантированно . Это означает, что если у нескольких записей есть одинаковые ключи, их порядок останется прежним:
Обратите внимание на то, что две записи с сохранили свой изначальный порядок. Это замечательное свойство даёт возможность составлять сложные сортировки путём постепенных сортировок
Например, здесь мы сортируем данные учеников сначала по возрасту в порядке возрастания, а затем по оценкам в убывающем порядке, чтобы получить данные, отсортированные в первую очередь по оценке и во вторую — по возрасту:
Это замечательное свойство даёт возможность составлять сложные сортировки путём постепенных сортировок. Например, здесь мы сортируем данные учеников сначала по возрасту в порядке возрастания, а затем по оценкам в убывающем порядке, чтобы получить данные, отсортированные в первую очередь по оценке и во вторую — по возрасту:
Алгоритм Timsort, используемый в Python, проводит множественные сортировки так эффективно, потому что он может извлечь пользу из любого порядка, уже присутствующего в наборе данных.
Старый способ использования Decorate-Sort-Undecorate (DSU)
Decorate-Sort-Undecorate предполагает наличие трех атрибутов:
- Во-первых, начальный список украшается новыми значениями, которые контролируют порядок сортировки.
- Во-вторых, оформленный список сортируется.
- Наконец, украшения удаляются, создавая список, содержащий только начальные значения в новом порядке.
Например, чтобы отсортировать данные учащихся по степени используя подход DSU:
>>> decorated = >>> decorated.sort() >>> # undecorate
Эта идиома работает, потому что кортежи сравниваются лексикографически; сравниваются первые предметы; если они совпадают, то сравниваются вторые элементы и так далее.
Не обязательно во всех случаях включать индекс i в оформленный список, но включение этого дает два преимущества:
- Сортировка стабильна — если два элемента имеют одинаковый ключ, их порядок будет сохранен в отсортированном списке.
- Исходные элементы не обязательно должны быть сопоставимы, потому что порядок украшенных кортежей будет определяться не более чем первыми двумя элементами. Так, например, исходный список может содержать комплексные числа, которые нельзя отсортировать напрямую.
Теперь, когда сортировка Python предоставляет ключевые функции, этот метод часто не нужен.
Какие существуют матрицы для мониторов
Существует несколько технологий по которым изготавливают матрицы мониторов. Некоторые из них используется на рынке уже достаточно давно, некоторые новые, современные и соответственно продвинутые. Ну учитывая разницу как технических характеристиках, так и в цене следует внимательно изучить предложение перед принятием решения о покупке.
К наиболее распространенным относятся последователи модели TNT TN, MVA, IPS, TFT PLS, OLED, их сочетания, равно как и менее популярные изделия электронной промышленности. Каждое из этих устройств ориентировано на определенную категорию покупателей.
Модель TFT TN)
TFT TN появился на рынке давно и популярен до сих пор, но уже в виде более продвинутых модификаций. Горизонтальный угол обзора у варианта TNT TN + film может достигать 130-150°, вертикальный остался на прежнем уровне. Яркость также не впечатляет. Вряд-ли такое устройство пригодится дизайнеру или фотографу.
Модель TFT IPS
Это матрица, изначально завоевавшая место под солнцем в конструкции мобильных телефонов, отличается хорошим углом обзора. Явно лучше. чем первая модель, так как отличия достаточно существенные. Практически это 180°, как по горизонтали, так и по вертикали. Хороший цветовой охват также не бывает лишним, особенно когда он достигает 100% sRGB.
Существует много подвидов мониторов, матрица которых изготовлена по этой технологии, но разница между ними не слишком большая.
Модель TFT *VA
Устройство по основным параметрам можно отнести к среднему между предыдущими моделями. Для матрицы характерна высокая контрастность, хорошие углы обзора по вертикали и по горизонтали. Значительное время отклика становится причиной того, что геймеры обходят такой товар стороной.
Существует также достаточно много подвидов модели, каждая из которых имеет свои определенные преимущества.
Модель TFT PLS
Эта матрица где-то похожа на IPS, и то настолько, что различить их без специальных исследований сложно. Но можно взглянуть на ценник и понять, что и почему происходит. Устройство, по-сути, является более дешевым вариантом IPS, рассчитанным на соответствующий сегмент покупателей.
Модель OLED
Матрицы, построенные на светодиодной основе, считаются самыми перспективными. Для этого достаточно причин, среди которых отсутствие яркости черного цвета, время отклика даже не в миллисекунды, углы обзора, практически достигающие 180°. При отклонениях монитора яркость остается стабильной. А еще высокий цветовой охват.
Из недостатков — мерцание на определенных частотах, вызывающее утомляемость глаз, да и недолговечность в сочетании с достаточно высокой ценой.
sort(ключ, реверс)
Эта функция используется для сортировки элементов. Элементы списка должны реализовывать функцию __lt __ (self, other).
Мы можем указать имя функции как ключ, который будет использоваться для сортировки. Таким образом, мы можем определить нашу собственную пользовательскую функцию, которая будет использоваться для сортировки элементов.
reverse принимает логическое значение. Если True, то список сортируется в обратном порядке. Значение по умолчанию Reverse — False, и элементы сортируются в естественном порядке.
>>> list_num = >>> list_num.sort() >>> list_num >>> list_num.sort(reverse=True) >>> list_num >>>
Быстрая сортировка
Этот алгоритм также относится к алгоритмам «разделяй и властвуй». Его используют чаще других алгоритмов, описанных в этой статье. При правильной конфигурации он чрезвычайно эффективен и не требует дополнительной памяти, в отличие от сортировки слиянием. Массив разделяется на две части по разные стороны от опорного элемента. В процессе сортировки элементы меньше опорного помещаются перед ним, а равные или большие —позади.
Алгоритм
Быстрая сортировка начинается с разбиения списка и выбора одного из элементов в качестве опорного. А всё остальное передвигаем так, чтобы этот элемент встал на своё место. Все элементы меньше него перемещаются влево, а равные и большие элементы перемещаются вправо.
Реализация
Существует много вариаций данного метода. Способ разбиения массива, рассмотренный здесь, соответствует схеме Хоара (создателя данного алгоритма).
Время выполнения
В среднем время выполнения быстрой сортировки составляет O(n log n).
Обратите внимание, что алгоритм быстрой сортировки будет работать медленно, если опорный элемент равен наименьшему или наибольшему элементам списка. При таких условиях, в отличие от сортировок кучей и слиянием, обе из которых имеют в худшем случае время сортировки O(n log n), быстрая сортировка в худшем случае будет выполняться O(n²)
Лямбда-функции
В предыдущем примере пришлось создавать отдельную функцию только для того,
чтобы задать порядок сортировки, что захламляет программу ненужными функциями.
В таких случаях нужно использовать лямбда-функции: “одноразовые фукцнии,
которые можно объявлять без использовать слова , прямо при вызове сортировки.
Лямбда-функция — это функция, которая состоит только из одной строки с инструкцией
, то есть функция сразу возвращает значение по набору аргументов.
Лямбда-функции объявляются таким образом:
lambda список переменных-аргументов: возвращаемое значение
Например, отсортировать список чисел по последней цифре можно при помощи следующей лямбда-функции:
a = a.sort(key=lambda n: n % 10)
Рассмотрим другой пример. Пусть дан список точек, каждая точка: кортеж из двух чисел.
Например, . Этот список нужно отсортировать по возрастанию
расстояния от начала координат до точки. Напишем лямбда-функцию:
a.sort(key=lamda point: point ** 2 + point ** 2)
Элементами списка являются кортежи из двух координат, можно обратиться к этим координатам
по индексам и .
Python Tutorial
Python HOMEPython IntroPython Get StartedPython SyntaxPython CommentsPython Variables
Python Variables
Variable Names
Assign Multiple Values
Output Variables
Global Variables
Variable Exercises
Python Data TypesPython NumbersPython CastingPython Strings
Python Strings
Slicing Strings
Modify Strings
Concatenate Strings
Format Strings
Escape Characters
String Methods
String Exercises
Python BooleansPython OperatorsPython Lists
Python Lists
Access List Items
Change List Items
Add List Items
Remove List Items
Loop Lists
List Comprehension
Sort Lists
Copy Lists
Join Lists
List Methods
List Exercises
Python Tuples
Python Tuples
Access Tuples
Update Tuples
Unpack Tuples
Loop Tuples
Join Tuples
Tuple Methods
Tuple Exercises
Python Sets
Python Sets
Access Set Items
Add Set Items
Remove Set Items
Loop Sets
Join Sets
Set Methods
Set Exercises
Python Dictionaries
Python Dictionaries
Access Items
Change Items
Add Items
Remove Items
Loop Dictionaries
Copy Dictionaries
Nested Dictionaries
Dictionary Methods
Dictionary Exercise
Python If…ElsePython While LoopsPython For LoopsPython FunctionsPython LambdaPython ArraysPython Classes/ObjectsPython InheritancePython IteratorsPython ScopePython ModulesPython DatesPython MathPython JSONPython RegExPython PIPPython Try…ExceptPython User InputPython String Formatting
Потребление памяти при сортировке в Python
Рассмотрим подробнее наш Python скрипт:
Python
# memory_measurement/main.py
import random
import resource
import sys
import time
from sniffing import FunctionSniffingClass
def list_sort(arr):
return arr.sort()
def sorted_builtin(arr):
return sorted(arr)
if __name__ == «__main__»:
if len(sys.argv) != 2:
sys.exit(«Please run: python (sort|sorted)»)
elif sys.argv == «sorted»:
func = sorted_builtin
elif sys.argv == «sort»:
func = list_sort
else:
sys.exit(«Please run: python (sort|sorted)»)
# код теста Lib
arr =
mythread = FunctionSniffingClass(func, arr)
mythread.start()
used_mem = 0
max_memory = 0
memory_usage_refresh = .005 # Секунды
while(1):
time.sleep(memory_usage_refresh)
used_mem = (resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss)
if used_mem > max_memory:
max_memory = used_mem
# Проверяет, завершен ли вызов функции
if mythread.isShutdown():
# Уберите знак комментария, если вы хотите увидеть результат
# print(mythread.results)
break;
print(«\nMAX Memory Usage:», round(max_memory / (2 ** 20), 3), «MB»)
|
1 |
# memory_measurement/main.py importrandom importresource importsys importtime fromsniffing importFunctionSniffingClass deflist_sort(arr) returnarr.sort() defsorted_builtin(arr) returnsorted(arr) if__name__==»__main__» iflen(sys.argv)!=2 sys.exit(«Please run: python (sort|sorted)») elifsys.argv1==»sorted» func=sorted_builtin elifsys.argv1==»sort» func=list_sort else sys.exit(«Please run: python (sort|sorted)») # код теста Lib arr=random.randint(,50)forrinrange(1_000_000) mythread=FunctionSniffingClass(func,arr) mythread.start() used_mem= max_memory= memory_usage_refresh=.005# Секунды while(1) time.sleep(memory_usage_refresh) used_mem=(resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss) ifused_mem>max_memory max_memory=used_mem # Проверяет, завершен ли вызов функции ifmythread.isShutdown() # Уберите знак комментария, если вы хотите увидеть результат # print(mythread.results) break; print(«\nMAX Memory Usage:»,round(max_memory(2**20),3),»MB») |
Для встроенных функций мы создаем две функции-обертки, чтобы была возможность передавать их в качестве аргументов в . Мы могли бы передать встроенную отсортированную функцию непосредственно в , но нам требуются одинаковые шансы для обеих. По этой причине мы также создадим для нее функцию-обертку. Кроме того, реализован простой синтаксический парсинг аргументов командной строки, позволяющий использовать его как можно проще из командной строки.
Интересно, как все работает? Посмотрим!
Shell
$ python memory_measurement/main.py sort
Calling the Target Function…
Function Call Complete
MAX Memory Usage: 23.371 MB
$ python memory_measurement/main.py sorted
Calling the Target Function…
Function Call Complete
MAX Memory Usage: 30.879 MB
|
1 |
$python memory_measurementmain.pysort Calling the Target Function… FunctionCall Complete MAX Memory Usage23.371MB $python memory_measurementmain.pysorted Calling the Target Function… FunctionCall Complete MAX Memory Usage30.879MB |
Как видите, функция потребляет примерно на 32% больше памяти, чем метод . Этого следовало ожидать, так как последний вариант изменяет список на месте, тогда как первый всегда создают отдельный список.
Своя сортирующая функция
Язык Python позволяет
создавать свои сортирующие функции для более точной настройки алгоритма
сортировки. Давайте для начала рассмотрим такой пример. Пусть у нас имеется вот
такой список:
a=1,4,3,6,5,2
и мы хотим,
чтобы вначале стояли четные элементы, а в конце – нечетные. Для этого создадим
такую вспомогательную функцию:
def funcSort(x): return x%2
И укажем ее при
сортировке:
print( sorted(a, key=funcSort) )
Мы здесь
используем именованный параметр key, который принимает ссылку на
сортирующую функцию. Запускаем программу и видим следующий результат:
Разберемся,
почему так произошло. Смотрите, функция funcSort возвращает вот
такие значения для каждого элемента списка a:
И, далее, в sorted уже
используются именно эти значения для сортировки элементов по возрастанию. То
есть, сначала, по порядку берется элемент со значением 4, затем, 6 и потом 2.
После этого следуют нечетные значения в порядке их следования: 1, 3, 5. В
результате мы получаем список:
А теперь,
давайте модифицируем нашу функцию, чтобы выполнялась сортировка и самих
значений:
def funcSort(x): if x%2 == : return x else: return x+100
Здесь четные
значения возвращаются такими как они есть, а к нечетным прибавляем 100. В
результате получим:
Здесь элементам
нашего списка ставятся в соответствие указанные числа, и по этим числам
выполняется их сортировка. То есть, эти числа можно воспринимать как некие
ключи, по которым и происходит сортировка элементов списка. Поэтому в Python
такую
сортировку называют сортировкой по ключам.
Конечно, здесь
вместо определения своей функции можно также записывать анонимные функции,
например:
print( sorted(a, key=lambda x: x%2) )
Получим ранее
рассмотренный результат:
Или, то же самое
можно делать и со строками:
lst = "Москва", "Тверь", "Смоленск", "Псков", "Рязань"
Отсортируем их
по длине строки:
print( sorted(lst, key=len) )
получим
результат:
Или по
последнему символу, используя лексикографический порядок:
print( sorted(lst, key=lambda x: x-1) )
Или, по первому
символу:
print( sorted(lst, key=lambda x: x) )
И так далее. Этот
подход часто используют при сортировке сложных структур данных. Допустим, у нас
имеется вот такой список из книг:
books = {
("Евгений Онегин", "Пушкин А.С.", 200),
("Муму", "Тургенев И.С.", 250),
("Мастер и Маргарита", "Булгаков М.А.", 500),
("Мертвые души", "Гоголь Н.В.", 190)
}
И нам нужно его
отсортировать по возрастанию цены (последнее значение). Это можно сделать так:
print( sorted(books, key=lambda x: x2) )
На выходе
получим список:
Вот так можно
выполнять сортировку данных в Python.
Sorting a List of Tuples
Before we dive in, let’s see how Python compares two tuples.
Tuples are compared element by element starting from the first element which is very similar to how strings are compared.
In other words, you start out by comparing the first elements of the tuples and if they are not equal, this is the result of the comparison.
If they are equal, the second items are compared and so on.
If this is your goal, then just use the sort method or the sorted function and both will work just fine.
But sometimes this is not really what you want.
For example, assume you have a list of tuples where the first element in each tuple represents a name, and the second one represents the age.
And we want to sort this list of tuples by age.
how can you sort a list of tuples by the second element?
The key parameter will again come to the rescue.
We can define our custom sort by defining our own key function.
There you go!
You can even write a neater code if you want by using lambdas.
Sorting a List of Numbers
Sorting a numerical list is a piece of cake in Python.
You can sort a list of numbers (integers or floats) very easily by using the sort method.
Here is an example:
Notice that the list L was sorted in place. No new objects were created.
If you want to create a new sorted list without modifying the original one, you should use the sorted function instead.
As you can notice, both sort and sorted sort items in an ascending order by default.
If you want to sort in a descending order, all you have to do is add the parameter reverse = True to either the sort or sorted functions.
They both accept it!
Here is another example to show how you can use the sort method in a descending manner.
Now let’s take a look at how to sort a list of strings.
Стабильность и сложность сортировки
Сортировка гарантировано стабильная. Когда несколько записей имеют одинаковый ключ их порядок всегда сохраняется.
>>> data =
>>> sorted(data, key=itemgetter(0))
|
1 |
>>>data=(‘red’,1),(‘blue’,1),(‘red’,2),(‘blue’,2) >>>sorted(data,key=itemgetter()) (‘blue’,1),(‘blue’,2),(‘red’,1),(‘red’,2) |
Заметьте что две записи с сохраняют исходный порядок, так что гарантировано впереди .
Стабильность сортировки позволяет выполнять сложную сортировку по шагам. Например, для сортировки учеников по классу в возрастающем порядке и затем по возрасту в убывающем порядке. Сначала сортируем по возрасту и затем по классу:
>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter(‘age’)) # сортировка по вторичному ключу
>>> sorted(s, key=attrgetter(‘grade’), reverse=True) # сортировка по первичному ключу
|
1 |
>>>s=sorted(student_objects,key=attrgetter(‘age’))# сортировка по вторичному ключу >>>sorted(s,key=attrgetter(‘grade’),reverse=True)# сортировка по первичному ключу (‘dave’,’B’,10),(‘jane’,’B’,12),(‘john’,’A’,15) |
Эту возможность можно абстрагировать и обернуть в функцию которая принимает список и кортежи из полей и порядка сортировки:
>>> def multisort(xs, specs):
… for key, reverse in reversed(specs):
… xs.sort(key=attrgetter(key), reverse=reverse)
… return xs
>>> multisort(list(student_objects), ((‘grade’, True), (‘age’, False)))
|
1 |
>>>def multisort(xs,specs) …forkey,reverse inreversed(specs) …xs.sort(key=attrgetter(key),reverse=reverse) …returnxs >>>multisort(list(student_objects),((‘grade’,True),(‘age’,False))) (‘dave’,’B’,10),(‘jane’,’B’,12),(‘john’,’A’,15) |
Алгоритм Timsort, используемый в Python, эффективно производит множественные сортировки, так как использует существующий порядок в данных.
Методы списков
Давайте теперь
предположим, что у нас имеется список из чисел:
a = 1, -54, 3, 23, 43, -45,
и мы хотим в
конец этого списка добавить значение. Это можно сделать с помощью метода:
a.append(100)
И обратите
внимание: метод append ничего не возвращает, то есть, он меняет
сам список благодаря тому, что он относится к изменяемому типу данных. Поэтому
писать здесь конструкцию типа
a = a.append(100)
категорически не
следует, так мы только потеряем весь наш список! И этим методы списков
отличаются от методов строк, когда мы записывали:
string="Hello" string = string.upper()
Здесь метод upper возвращает
измененную строку, поэтому все работает как и ожидается. А метод append ничего не
возвращает, и присваивать значение None переменной a не имеет
смысла, тем более, что все работает и так:
a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, a.append(100)
Причем, мы в методе
append можем записать
не только число, но и другой тип данных, например, строку:
a.append("hello")
тогда в конец
списка будет добавлен этот элемент. Или, булевое значение:
a.append(True)
Или еще один
список:
a.append(1,2,3)
И так далее. Главное,
чтобы было указано одно конкретное значение. Вот так работать не будет:
a.append(1,2)
Если нам нужно
вставить элемент в произвольную позицию, то используется метод
a.insert(3, -1000)
Здесь мы
указываем индекс вставляемого элемента и далее значение самого элемента.
Следующий метод remove удаляет элемент
по значению:
a.remove(True)
a.remove('hello')
Он находит
первый подходящий элемент и удаляет его, остальные не трогает. Если же
указывается несуществующий элемент:
a.remove('hello2')
то возникает
ошибка. Еще один метод для удаления
a.pop()
выполняет
удаление последнего элемента и при этом, возвращает его значение. В самом
списке последний элемент пропадает. То есть, с помощью этого метода можно
сохранять удаленный элемент в какой-либо переменной:
end = a.pop()
Также в этом
методе можно указывать индекс удаляемого элемента, например:
a.pop(3)
Если нам нужно
очистить весь список – удалить все элементы, то можно воспользоваться методом:
a.clear()
Получим пустой
список. Следующий метод
a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, c = a.copy()
возвращает копию
списка. Это эквивалентно конструкции:
c = list(a)
В этом можно
убедиться так:
c1 = 1
и список c будет отличаться
от списка a.
Следующий метод count позволяет найти
число элементов с указанным значением:
c.count(1) c.count(-45)
Если же нам
нужен индекс определенного значения, то для этого используется метод index:
c.index(-45) c.index(1)
возвратит 0,
т.к. берется индекс только первого найденного элемента. Но, мы здесь можем
указать стартовое значение для поиска:
c.index(1, 1)
Здесь поиск
будет начинаться с индекса 1, то есть, со второго элемента. Или, так:
c.index(23, 1, 5)
Ищем число 23 с
1-го индекса и по 5-й не включая его. Если элемент не находится
c.index(23, 1, 3)
то метод
приводит к ошибке. Чтобы этого избежать в своих программах, можно вначале
проверить: существует ли такой элемент в нашем срезе:
23 in c1:3
и при значении True далее уже
определять индекс этого элемента.
Следующий метод
c.reverse()
меняет порядок
следования элементов на обратный.
Последний метод,
который мы рассмотрим, это
c.sort()
выполняет
сортировку элементов списка по возрастанию. Для сортировки по убыванию, следует
этот метод записать так:
c.sort(reverse=True)
Причем, этот
метод работает и со строками:
lst = "Москва", "Санкт-Петербург", "Тверь", "Казань" lst.sort()
Здесь
используется лексикографическое сравнение, о котором мы говорили, когда
рассматривали строки.
Это все основные
методы списков и чтобы вам было проще ориентироваться, приведу следующую
таблицу:
|
Метод |
Описание |
|
append() |
Добавляет |
|
insert() |
Вставляет |
|
remove() |
Удаляет |
|
pop() |
Удаляет |
|
clear() |
Очищает |
|
copy() |
Возвращает |
|
count() |
Возвращает |
|
index() |
Возвращает |
|
reverse() |
Меняет |
|
sort() |
Сортирует |
Доступ к элементам
Мы можем получить доступ к элементам списка с помощью index. Значение индекса начинается с 0.
>>> vowels_list = >>> vowels_list 'a' >>> vowels_list 'u'
Если индекс не входит в диапазон, возникает IndexError.
>>> vowels_list Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: list index out of range >>>
Мы также можем передать отрицательное значение индекса. В этом случае элемент возвращается от конца к началу. Допустимый диапазон значений индекса — от -1 до — (длина).
Это полезно, когда нам нужен определенный элемент быстро, например, последний элемент, второй последний элемент и т. д.
>>> vowels_list = >>> vowels_list # last element 'u' >>> vowels_list # second last element 'e' >>> vowels_list 'a'
Заключение
Как мы уже упоминали ранее, эффективность быстрой сортировки сильно зависит от выбора точки опоры — он может «упростить или усложнить» сложность алгоритма во времени (и в пространстве стека). Нестабильность алгоритма также может стать препятствием для использования с пользовательскими объектами.
Тем не менее, несмотря на все это, средняя сложность времени O(n*logn) в быстрой сортировки, а также его относительно небольшое потребление памяти и простая реализация делают его очень эффективным и популярным алгоритмом.
Источники используемые для написания статьи: Olivera Popović — Quicksort in Pythonhttps://stackoverflow.com/questions/18262306/quicksort-with-pythonhttps://www.geeksforgeeks.org/python-program-for-quicksort/
Spread the love
