Pythonsorted()函数：用于对序列进行排序

Python中的sorted()函数是一个非常有用的函数，用于对序列进行排序。它可以对列表、元组、字符串和其他可迭代对象进行排序。该函数可以按升序或降序排列列表，并返回一个新的已经排序过的列表，而不会改变原列表。

基本语法

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

参数说明

iterable：必选参数，表示需要排序的可迭代对象

key：可选参数，用于指定对可迭代对象中每个元素进行比较的函数

reverse：可选参数，如果要降序排列的话，该参数需要指定为True；默认为False，即升序排列。

示例：

#对列表进行排序

a = [2,1,3,4,5]

b = sorted(a)

print(b) #[1, 2, 3, 4, 5]

c = sorted(a,reverse=True)

print(c) #[5, 4, 3, 2, 1]

#对元组进行排序

t = (2,1,3,4,5)

d = sorted(t)

print(d) #[1, 2, 3, 4, 5]

#对字符串进行排序

s = 'hello world'

e = sorted(s)

print(e) #[' ', 'd', 'e', 'h', 'l', 'l', 'o', 'o', 'r', 'w']

f = sorted(s,reverse=True)

print(f) #['w', 'r', 'o', 'o', 'l', 'l', 'h', 'e', 'd', ' ']

可以看到，sorted()函数可以很方便地对不同类型的可迭代对象进行排序，并且便于我们进行控制排序顺序。

排序过程分析

在此我们通过两种方法去分析sorted()函数排序过程:

方法一、使用Python中的sort()函数

Python中使用sort()函数来进行排序，sort()是sorted()的一个原地排序方法，即在原来对象上进行排序。

a = [2,1,3,4,5]

a.sort()

print(a) #[1, 2, 3, 4, 5]

b = 'hello world'

c = list(b)

c.sort()

print(c) #[' ', 'd', 'e', 'h', 'l', 'l', 'o', 'o', 'r', 'w']

sort()函数过程是，从序列中选择最小的元素，将其放到新序列的最前面，然后对剩下的元素重复以上操作，直到全部元素排序完毕。该方法在C语言中被称为选择排序。

方法二、使用代码实现

可以通过以下代码实现一个简单的选择排序：

def selectionSort(arr):

    n = len(arr)

    for i in range(n):

        min_index = i

        for j in range(i + 1, n):

            if arr[j] < arr[min_index]:

                min_index = j

        arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]

    return arr

a = [2,1,3,4,5]

print(selectionSort(a)) #[1, 2, 3, 4, 5]

b = 'hello world'

c = list(b)

print(selectionSort(c)) #[' ', 'd', 'e', 'h', 'l', 'l', 'o', 'o', 'r', 'w']

该代码实现了一个简单的选择排序，即将每一轮的最小元素放在序列的最前面。

排序性能分析

Python在内部实现中采用了Timsort算法，可以在不占用太多内存的情况下对序列进行排序。Timsort是一种奇妙的算法，能够在最坏情况下的时间复杂度仅为O(n log n)，并且能够处理很多种不同的排序情况（如前面提到的局部有序的序列）。

由于Python的sorted()函数内部实现采用了Timsort算法，因此对大多数序列来说，其排序性能都是很不错的。 需要注意的是，如果排序的序列特别大，可能会导致内存溢出。因此，在对大量数据排序时，我们需要采用其他缓存排序方式，如分治法或外部排序等。

结论

在Python中，使用sorted()函数可以很方便地对不同类型的可迭代对象进行排序。内部实现采用Timsort算法，能够处理很多种不同的排序情况，其排序性能也是很不错的。对于大量数据排序，我们需要采用其他缓存排序方式，如分治法或外部排序等。