详解python中的sorted()函数的使用方法及实现原理

Python中的sorted()函数是用于对列表、字典、元组等可迭代对象进行排序的函数。sorted()函数实现起来非常简单，但其内部的机制非常复杂，极具技巧性。本文将从使用方法和实现原理两个方面详细介绍sorted()函数。

一、使用方法

sorted()函数的语法如下：

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

其中，iterable表示要排序的可迭代对象，key表示排序的关键字，reverse表示排序是否要逆序。如果不指定key，默认将按升序排序，如果要降序排序可以将reverse设为True。

1. 对列表进行排序

对列表进行排序非常简单，只需要将列表作为 个参数传递给sorted()函数即可。例如：

lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]

sorted_lst = sorted(lst)

print(sorted_lst)

输出结果为：[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

2. 对字典进行排序

对字典进行排序需要注意的是，sorted()函数默认只对字典的键进行排序。如果要对字典的值进行排序，可以先将字典转为列表，然后再对列表进行排序。例如：

dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, 'four': 4, 'five': 5}

sorted_dct = sorted(dct.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

print(sorted_dct)

输出结果为：[('five', 5), ('four', 4), ('three', 3), ('two', 2), ('one', 1)]

3. 对元组进行排序

对元组进行排序与对列表的操作类似，只需要将元组作为参数传递给sorted()函数即可。例如：

tpl = (3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5)

sorted_tpl = sorted(tpl)

print(sorted_tpl)

输出结果为：[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

二、实现原理

sorted()函数是基于归并排序（Merge Sort）算法实现的。归并排序是一种高效稳定的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)，可以处理大规模的数据，因此在排序场景中得到了广泛应用。

归并排序的基本思想是将原始数据序列划分为若干个小序列，然后分别对小序列进行排序，最后将有序的小序列合并起来。具体实现过程可以分为以下三个步骤：

1. 分解（Divide）

将原始序列不断递归地分解为若干个小序列，直至每个小序列只有一个元素。例如对于序列[38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]，可以将其分解为[38, 27, 43]，[3, 9, 82]和[10]。

2. 合并（Merge）

将两个有序的小序列合并成一个有序的大序列。例如将[38, 27, 43]和[3, 9, 82]合并为[3, 9, 27, 38, 43, 82]，这里需要借助额外的空间来存储合并后的大序列。

3. 归并（Conquer）

递归地将所有的小序列合并成一个有序的大序列。例如将[3, 9, 27, 38, 43, 82]和[10]合并为[3, 9, 10, 27, 38, 43, 82]，最终得到完整的有序序列。

归并排序的实现过程非常简单，但需要注意的是：在归并排序中，需要开辟额外的空间来存储合并后的序列，这会增加算法的空间复杂度。此外，归并排序的效率比快速排序（Quick Sort）略低，但归并排序具有非常好的稳定性，不受原始序列顺序的影响，因此在某些场景中使用归并排序更为合适。

总之，在日常编程中，sorted()函数是非常常用的排序函数，Python内部实现非常高效且稳定，可以处理各种各样的排序场景。如果您对Python排序算法的底层原理感兴趣，不妨研究一下sorted()函数的源码，对归并排序有更深入的理解和认识，也有助于您编写更高效、优化的程序。