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sorted函數(shù)python
sorted函數(shù)python介紹如下
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sorted() 作為?Python?內(nèi)置函數(shù)之一，其功能是對序列（列表、元組、字典、集合、還包括字符串）進(jìn)行排序。
sorted() 函數(shù)的基本語法格式如下
list = sorted(iterable, key=None, reverse=False)
其中，iterable 表示指定的序列，key 參數(shù)可以自定義排序規(guī)則；reverse 參數(shù)指定以升序（False，默認(rèn)）還是降序（True）進(jìn)行排序。sorted() 函數(shù)會返回一個排好序的列表。
注意，key 參數(shù)和 reverse 參數(shù)是可選參數(shù)，即可以使用，也可以忽略。
演示sorted()函數(shù)的基本代碼用法：
#對列表進(jìn)行排序
a = [5,3,4,2,1]
print(sorted(a))
#對元組進(jìn)行排序
a = (5,4,3,1,2)
print(sorted(a))
#字典默認(rèn)按照key進(jìn)行排序
a = {4:1,\
5:2,\
3:3,\
2:6,\
1:8}
print(sorted(a.items()))
#對集合進(jìn)行排序
a = {1,5,3,2,4}
print(sorted(a))
#對字符串進(jìn)行排序
a = "51423"
print(sorted(a))
為什么python內(nèi)置的sort比自己寫的快速排序快100倍？
主要原因，內(nèi)置函數(shù)用C寫的。在Python語言內(nèi)無論如何造不出內(nèi)置函數(shù)的輪子。這也是通常C跟C++語言用戶更喜歡造基礎(chǔ)算法的輪了的原因。因?yàn)镃/C++用戶真有條件寫出匹敵標(biāo)準(zhǔn)庫的算法，但很多高級語言不行，不是程序員技術(shù)差，是客觀條件就根本做不到。
你比如說Java語言沒人造字符串的輪子，C++光一個字符串類就有無數(shù)多的實(shí)現(xiàn)。是因?yàn)镃+用戶更喜歡寫字符串類嗎？顯然不是，一方面是因?yàn)镴ava語言內(nèi)沒法造出匹敵Java內(nèi)置標(biāo)準(zhǔn)庫算法的輪子，而C++真的可以，另外一個比較慘的原因是C++標(biāo)準(zhǔn)庫的字符串功能太弱了，大多數(shù)高級語言的字符串類功能都比C+標(biāo)準(zhǔn)庫字符串類功能更強(qiáng)。
寫C++的時候一大錯覺就是我覺著我能比標(biāo)準(zhǔn)庫還快，同樣的道理放在Python里面也同樣適用，不管是Python各種常用package或內(nèi)建函數(shù)，基本上都針對實(shí)用場景作了優(yōu)化，自己手寫的算法一般是比不上內(nèi)建算法效率的，這也是為什么用Python時不鼓勵自己造輪子的原因。
回到這個問題，Python內(nèi)建的sort本質(zhì)上為C實(shí)現(xiàn)的函數(shù)，本身執(zhí)行效率就會比Python快很多，并且會根據(jù)不同的數(shù)據(jù)規(guī)模采用不同的排序算法，故效率一般都會優(yōu)于自己在Python里面手寫的排序更何況題主寫的是基于遞歸的quicksort9，額外時間開銷大。
因?yàn)閜ython內(nèi)置的sort是用c語言寫的，如果你用c語言或者c++寫的話肯定是可以做到一樣快的至于為什么python計(jì)算效率比c語言能慢100倍這個具體的原理我不清楚，不過鑒于知乎上已經(jīng)有很多大佬解釋過這個問題，我就不在這里班門弄斧了
還有底下扯timsort的，快排序是所有比較排序算法里平均性能最優(yōu)的一族算法，像C++和rust里的unstable_sort都是用的快排序。可能在一些情況下，比如數(shù)組幾乎有序時，timsort會比快排序快。但是你隨便給一個數(shù)組，比如像題主那樣隨機(jī)一個一百萬大小的數(shù)然后排序，timsort是絕對不可能比快排序快的。絕對不可能。快的這100倍和timsort屁關(guān)系都沒有。
我是C/C++程序員，我可以很負(fù)責(zé)的告訴你，在用天下現(xiàn)有所有高級語言進(jìn)行排序的問題上，C要是認(rèn)了第二，則沒人敢認(rèn)第一。所以，我猜，Python以及好多其他高級語言，都會時不時直接上C語言寫的靜態(tài)庫和動態(tài)庫。我自己也造了不少輪子，有部分是因?yàn)閯倓偲鸩剑瑢ο到y(tǒng)API和函數(shù)庫不熟悉，找不到適合的，所以自己造輪子，后來發(fā)現(xiàn)了有更好的，我把我寫的拋棄了。但這里也不排除有一部分是因?yàn)槲覀€人覺得還有優(yōu)化的空間，所以自己用C語言重新造了一個輪子，這樣效率比現(xiàn)成的更優(yōu)。
所以說，要論高級語言的鼻祖，還真非C莫屬，從執(zhí)行效率上講，別說python，JAVA，C#，VB，甚至C的親兒子C++，在同一個程序員手中，都沒法與C抗衡，所以說，這些語言都是排著隊(duì)等著被C吊打的，也正因?yàn)槿绱耍裕駊ython這類高級語言，有自帶函數(shù)可用的，最好別想著自己重新造輪子，因?yàn)槟悴豢赡茉斐霰茸詭Ш瘮?shù)更快的輪子。
內(nèi)置庫函數(shù)都是用C實(shí)現(xiàn)的，肯定要比手寫的Python程序執(zhí)行效率更高，此外內(nèi)置排序Timsort相比本科課程上學(xué)的時間復(fù)雜度為Onlogn的排序算法做了很多常數(shù)優(yōu)化，所以對于普通人而言，不要希望純手寫出來的東西效率能和標(biāo)準(zhǔn)庫相當(dāng)了。另外，題主寫的排序是過不了LeetCode上的裸排序題目的，隨機(jī)選取pivot對于快速排序是最基本的優(yōu)化雖然題主排的是隨機(jī)數(shù)，現(xiàn)在這么選肯定不是效率低的主要原因。
所以說了，py幾乎得把自己的循環(huán)體拆了，這就是py和c/c++的性能差距，必須盡量用內(nèi)置函數(shù)和numpy來處理數(shù)據(jù)，一旦手寫循環(huán)體。，那你就得知道這可能得慢百倍，像用opency的py版時你不小心寫個雙循環(huán)來處理數(shù)據(jù)，那酸爽，而cppc#搞opencv就能隨意用指針來寫循環(huán)，這也是為啥他們其實(shí)不需要numpy這種組件，自身就有足夠的性能和靈活度來處理這個。
Cpp內(nèi)置的排序是快排和堆排的結(jié)合，最壞時間復(fù)雜度為nlogn，而快排最壞是n2。至于python內(nèi)部的排序，我認(rèn)為是一個道理，不會簡簡單單是一個快排，舉個簡單例子，當(dāng)你數(shù)據(jù)已經(jīng)是有序的時候，再傳入快排肯定就不合適。那你設(shè)置排序函數(shù)的時候，是不是預(yù)先將他打亂，再進(jìn)行快排會更好呢。當(dāng)然具體不會這么簡單，只是我認(rèn)為官方給的接口都是很精妙的，很值得學(xué)習(xí)。
一方面Python中sort函數(shù)是用C語言寫的，C++內(nèi)部的sort是由快排，直接插入和堆排序混合的，當(dāng)數(shù)據(jù)量比較大的時候先用的快排，當(dāng)數(shù)據(jù)量小的時候用直接插入，因?yàn)楫?dāng)數(shù)據(jù)量變小時，快排中的每個部分基本有序，接近直接插入的最好情況的時間復(fù)雜度O（n），就比快排要好一點(diǎn)了。
另外一方面這個的底層實(shí)現(xiàn)就是歸并排序。，只是使用了Python無法編寫的底層實(shí)現(xiàn)，從而避免了Python本身附加的大量開銷，速度比我們自己寫的歸并排序要快很多，所以說我們一般排序都盡量使用sorted和sort。
快速排序的Python 簡單實(shí)現(xiàn)
快速排序的Python 簡單實(shí)現(xiàn)
核心思想
先從待排序的數(shù)組中找出一個數(shù)作為基準(zhǔn)數(shù)（取第一個數(shù)即可），然后將原來的數(shù)組劃分成兩部分：小于基準(zhǔn)數(shù)的左子數(shù)組和大于等于基準(zhǔn)數(shù)的右子數(shù)組。然后對這兩個子數(shù)組再遞歸重復(fù)上述過程，直到兩個子數(shù)組的所有數(shù)都分別有序。最后返回“左子數(shù)組” + “基準(zhǔn)數(shù)” + “右子數(shù)組”，即是最終排序好的數(shù)組。
from random import randint
def quicksort(nums):
iflen(nums) =1:
? ? return nums
# 左子數(shù)組
less = []
# 右子數(shù)組
greater = []
# 基準(zhǔn)數(shù)
base= nums.pop()
# 對原數(shù)組進(jìn)行劃分
forxin nums:
? ? ifx
? ? ? ? less.append(x)
? ? else:
? ? ? ? greater.append(x)
# 遞歸調(diào)用
returnquicksort(less) + [base] + quicksort(greater)if__name__ =='__main__':
nums = [randint(-1000,1000)forxinrange(100)]
print (quicksort(nums))
輸出：
[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
快速排序算法的平均時間復(fù)雜度為O(nlogn)，通常認(rèn)為在所有同數(shù)量級的排序算法中，快速排序的平均性能是最好的，這也是它被稱為“快速排序”的原因。
快速排序算法相比于其他排序算法來說比較耗費(fèi)空間資源，因?yàn)榭焖倥判蛐枰獥？臻g來實(shí)現(xiàn)遞歸。
快速排序的基準(zhǔn)元素的選取非常重要，如果基準(zhǔn)元素選取不當(dāng)，可能影響排序過程的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。為了避免快速排序退化為冒泡排序以及遞歸棧過深等問題，通常依照“三者取中”的法則來選取基準(zhǔn)元素。三者取中法是指在當(dāng)前待排序的子序列中，將其首元素、尾元素和中間元素進(jìn)行比較，在三者中取中值作為本趟排序的基準(zhǔn)元素。
python實(shí)現(xiàn)快速排序(QuickSort)
快速排序使用分治法來把一個串（list）分為兩個子串（sub-lists）。具體算法描述如下：
注：遞歸到最底部的判斷條件是數(shù)列的大小是零或一，此時該數(shù)列顯然已經(jīng)有序。
選取基準(zhǔn)值有數(shù)種具體方法，此選取方法對排序的時間性能有決定性影響。
想了解其他排序相關(guān)算法可以，看作者的 排序算法專欄 。
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當(dāng)前文章：Python快速排序函數(shù) 快速排序 Python
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