Функция sorted() в python, выполняет сортировку

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.

3 Сортировка элементов коллекции

3.1 Функция sorted()

функция не меняет исходную коллекцию, а возвращает новый список из ее элементов;
не зависимо от типа исходной коллекции, вернётся список (list) ее элементов;
поскольку она не меняет исходную коллекцию, ее можно применять к неизменяемым коллекциям;
Поскольку при сортировке возвращаемых элементов нам не важно, был ли у элемента некий индекс в исходной коллекции, можно применять к неиндексированным коллекциям;
Имеет дополнительные не обязательные аргументы:reverse=True — сортировка в обратном порядкеkey=funcname (начиная с Python 2.4) — сортировка с помощью специальной функции funcname, она может быть как стандартной функцией Python, так и специально написанной вами для данной задачи функцией и лямбдой.

3.2 Функция reversed()

• возвращает генератор списка, а не сам список;
• если нужно получить не генератор, а готовый список, результат можно обернуть в list() или же вместо reversed() воспользоваться срезом ;
• она не сортирует элементы, а возвращает их в обратном порядке, то есть читает с конца списка;
• из предыдущего пункта понятно, что если у нас коллекция неиндексированная — мы не можем вывести её элементы в обратном порядке и эта функция к таким коллекциям не применима — получим «TypeError: argument to reversed() must be a sequence»;
• не позволяет использовать дополнительные аргументы — будет ошибка «TypeError: reversed() does not take keyword arguments».

3.3 Методы списка .sort() и .reverse()

• Меняют сам исходный список, а не генерируют новый;
• Возвращают None, а не новый список;
• поддерживают те же дополнительные аргументы;
• в них не надо передавать сам список первым параметром, более того, если это сделать — будет ошибка — не верное количество аргументов.

Обратите внимание:

3.4 Особенности сортировки словаря

• sorted(my_dict) — когда мы передаем в функцию сортировки словарь без вызова его дополнительных методов — идёт перебор только ключей, сортированный список ключей нам и возвращается;
• sorted(my_dict.keys()) — тот же результат, что в предыдущем примере, но прописанный более явно;
• sorted(my_dict.items()) — возвращается сортированный список кортежей (ключ, значение), сортированных по ключу;
• sorted(my_dict.values()) — возвращается сортированный список значений

сортировка словаряпо значениямlambda x: x

Приглашаю к обсуждению:

Если я где-то допустил неточность или не учёл что-то важное — пишите в комментариях, важные комментарии будут позже добавлены в статью с указанием вашего авторства.
Если какие-то моменты не понятны и требуется уточнение — пишите ваши вопросы в комментариях — или я или другие читатели дадут ответ, а дельные вопросы с ответами будут позже добавлены в статью.

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)

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 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50

# 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 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

$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.

Сравнение скоростей сортировок

Для сравнения сгенерируем массив из 5000 чисел от 0 до 1000. Затем определим время, необходимое для завершения каждого алгоритма. Повторим каждый метод 10 раз, чтобы можно было более точно установить, насколько каждый из них производителен.

Пузырьковая сортировка — самый медленный из всех алгоритмов. Возможно, он будет полезен как введение в тему алгоритмов сортировки, но не подходит для практического использования.Быстрая сортировка хорошо оправдывает своё название, почти в два раза быстрее, чем сортировка слиянием, и не требуется дополнительное место для результирующего массива.Сортировка вставками выполняет меньше сравнений, чем сортировка выборкой и в реальности должна быть производительнее, но в данном эксперименте она выполняется немного медленней. Сортировка вставками делает гораздо больше обменов элементами. Если эти обмены занимают намного больше времени, чем сравнение самих элементов, то такой результат вполне закономерен.

Вы познакомились с шестью различными алгоритмами сортировок и их реализациями на Python. Масштаб сравнения и количество перестановок, которые выполняет алгоритм вместе со средой выполнения кода, будут определяющими факторами в производительности. В реальных приложениях Python рекомендуется использовать встроенные функции сортировки, поскольку они реализованы именно для удобства разработчика.

Лучше понять эти алгоритмы вам поможет их визуализация.

Сортировка сложных структур с использованием ключа

Это нормально работать с вещами, у которых по природе есть определенный порядок, вроде чисел или строк, но что делать с более сложными структурами? Здесь функция sorted() демонстрирует свое великолепие. Функция sorted() принимает ключ в качестве опционально названного параметра. Этот ключ должен быть, сам по себе, функцией, которая принимает один параметр, которая затем используется функцией sorted(), для определения значения в целях дальнейшей сортировки. Давайте взглянем на пример. Скажем, у нас есть класс Person с такими атрибутами как имя и возраст:

(Функция __repr__ является специальной функцией, которая используется для переопределения того, как объект будет представлен в интерпретаторе Python)

Причина, по которой я определил функцию – это выделение порядка сортировки. По умолчанию, представление определенных пользователем объектов выглядит примерно так: “<__main__.person object at>”. Если оставить все как есть, то отличать различные экземпляры в будущих примерах будет несколько затруднительно для нас.

Давайте сделаем список людей:

Сама по себе функция sorted() не знает, что делать со списком людей:

Однако, мы можем указать функции sorted(), какой атрибут сортировать, указав используемый ключ. Давайте определим это в следующем примере:

Функция ключа должна принять один аргумент и выдать значение, на котором базируется сортировка. Функция sorted() должна вызвать функцию key в каждом элементе используемой итерируемой, и использовать значение выдачи при сортировке списка.

Обратите внимание на то, что мы передаем ссылку на саму функцию, не вызывая ее и передаем ссылку к её возвращаемому значению. Это очень важный момент

Помните, sorted() будет использовать функцию key, вызывая её в каждом элементе итерируемой.

Давайте взглянем на еще один код, на этот раз определяем возраст как значение для сортировки:

Простая сортировка

Чтобы отсортировать список по возрастанию вызовите функцию sorted(). Функция вернёт новый сортированный список:

>>>
>>> sorted()

1 2 3

>>> >>>sorted(5,2,3,1,4) 1,2,3,4,5

Метод сортирует список у которого вызван и возвращает None. Если исходный список больше не нужен это может быть немного эффективнее:

>>> a =
>>> a.sort()
>>> a

1 2 3 4

>>>a=5,2,3,1,4 >>>a.sort() >>>a 1,2,3,4,5

Метод определён только для списков. В отличи от него, функция sorted() работает с любыми перечисляемыми объектами:

>>> sorted({1: ‘D’, 2: ‘B’, 3: ‘B’, 4: ‘E’, 5: ‘A’})

1 2	>>>sorted({1’D’,2’B’,3’B’,4’E’,5’A’}) 1,2,3,4,5

2 Срезы

2.1 Синтаксис среза

Особенности среза:

Отрицательные значения старта и стопа означают, что считать надо не с начала, а с конца коллекции.
Отрицательное значение шага — перебор ведём в обратном порядке справа налево.
Если не указан старт — начинаем с самого края коллекции, то есть с первого элемента (включая его), если шаг положительный или с последнего (включая его), если шаг отрицательный (и соответственно перебор идет от конца к началу).
Если не указан стоп — идем до самого края коллекции, то есть до последнего элемента (включая его), если шаг положительный или до первого элемента (включая его), если шаг отрицательный (и соответственно перебор идет от конца к началу).
step = 1, то есть последовательный перебор слева направо указывать не обязательно — это значение шага по умолчанию

В таком случае достаточно указать

Можно сделать даже так — это значит взять коллекцию целиком

ВАЖНО: При срезе, первый индекс входит в выборку, а второй нет!
То есть от старта включительно, до стопа, где стоп не включается в результат. Математически это можно было бы записать как не идентично mylist, так как в первом случае мы включим все элементы, а во втором дойдем до 0 индекса, но не включим его!

2.3 Изменение списка срезом

Проиллюстрируем это на примерах ниже:

• Даже если хотим добавить один элемент, необходимо передавать итерируемый объект, иначе будет ошибка TypeError: can only assign an iterable
• Для вставки одиночных элементов можно использовать срез, код примеров есть ниже, но делать так не рекомендую, так как такой синтаксис хуже читать. Лучше использовать методы списка .append() и .insert():
• Можно менять части последовательности — это применение выглядит наиболее интересным, так как решает задачу просто и наглядно.
• Можно просто удалить часть последовательности

Примечание4 статья цикла

Старый способ «декорируем-сортируем-раздекорируем»

Данная идиома так называется по трём её шагам:

1. Сначала исходный список дополняется новыми значениями, контролирующими порядок сортировки.
2. Затем новый список сортируется.
3. После этого добавленные значения убираются, и в итоге остаётся отсортированный список, содержащий только исходные элементы.

Вот так, например, можно отсортировать данные учеников по оценке:

Это работает из-за того, что кортежи сравниваются лексикографически; сравниваются первые элементы; если они совпадают, то сравниваются вторые и так далее.

Не всегда обязательно включать индекс в декорируемый список, однако он даёт некоторые преимущества:

1. Сортировка стабильна — если у двух элементов одинаковый ключ, то их порядок не изменится.
2. У исходных элементов не обязательно должна быть возможность сравнения, так как порядок декорированных кортежей будет определяться максимум по первым двум элементам. Например, исходный список может содержать комплексные числа, которые нельзя сравнивать напрямую.

По-другому эта идиома называется преобразованием Шварца в честь Рэндела Шварца, который популяризировал её среди Perl-программистов.

Для больших списков и списков, где информацию для сравнения дорого вычислять, а также для версий Python ниже 2.4 «декорируем-сортируем-раздекорируем», наверное, будет самым быстрым способом сортировки. Для версий 2.4+ ту же функциональность предоставляют функции-ключи.

Сортировка вставками

Как и сортировка выборкой, этот алгоритм сегментирует список на две части: отсортированную и неотсортированную. Алгоритм перебирает второй сегмент и вставляет текущий элемент в правильную позицию первого сегмента.

Алгоритм

Предполагается, что первый элемент списка отсортирован. Переходим к следующему элементу, обозначим его . Если больше первого, оставляем его на своём месте. Если он меньше, копируем его на вторую позицию, а устанавливаем как первый элемент.

Переходя к другим элементам несортированного сегмента, перемещаем более крупные элементы в отсортированном сегменте вверх по списку, пока не встретим элемент меньше или не дойдём до конца списка. В первом случае помещается на правильную позицию.

Красивый Питон — часть 4. Словари в Python.

• 3.05.2016
• Python
• идиомы python

Это четвертый пост об идиомах в Питона. Теперь пришло время узнать, что же такое словари в Python. Вы наверняка знаете, что это такая структура данных, тип которой обычно обозначают как dict. Пост же несколько подробнее расскажет о словарях: о том, как их перебирать или получать значение по ключу.

Работа со словарями Python

Вообще, словарями в Python называют коллекции произвольных объектов с доступом по ключу. При этом коллекции неупорядоченные. По-другому словари можно называть ассоциативными массивами или хеш-таблицами. Словарь может выглядеть, например, так:

dict = {'ключ1': 1, 'ключ2': 2}

Конечно же, существует куча способов работы со словарями, и все они не поместятся в этот пост. Но некоторые полезные идиомы, пожалуй, стоит упомянуть.

Цикл по ключам словаря Python

Одна из базовых операций, которая требуется при работе со словарями — это цикл по его ключам

Наверняка вы будете часто использовать такую операцию, поэтому стоит обратить внимание на правильный и красивый способ ее выполнения

#Не перебирайте ключи так
for k in dic.keys():
    print(k)
    
#Делайте это так
for k in dic:
    print(k)

Как видите. для цикла по ключам словаря не нужно использовать метод dictionary.keys(). Все что нужно — это ссылка на словарь.

Цикл по паре ключ-значение Python

Еще одна нужная операция, которая почти всегда требуется при работе со словарями — это цикл по паре ключ:значение. Конечно же, в Python есть несколько быстрых и простых способ построить такой цикл.

#цикл можно построить так
for k in dic:
    print(k)
    print(dic)

#или вот так
for k, val in dic.items():
    print(k)
    print(val)

В примере показано два способа перебора пар ключ-значение в словаре. Первый перебирает ключи словаря, а значения извлекает по ключу. Второй пример пробегает по словарю, распаковывая ключи и значения в две переменные.

Использование dictionary.get() для получения значений

Если нужно получить значение по ключу, но при этом неизвестно, существует такой ключ или нет — используйте метод dictionary.get().

#Использование get() для получения значения
val = dic.get('key1', 'na')

Если ключ «key1» существует в словаре dic, то переменной будет присвоено значение в соответствии с ключом. В противном случае переменная получит значение второго аргумента функции get().

Удаление элементов из словаря Python по критериям

Вероятно, если бы перед вами встала такая задача, то в мыслях сразу бы возникли циклы и условные операторы. Но в Питоне все это не требуется! Смотрите:

#Удаление элементов из словаря по критериям
dic = {k : dic for k in dic if not len(k) < 5}

Синтаксис очень простой:  {ключ : значение for ключ in словарь }. Пример выше создаст новый словарь, которые содержит все пары ключ-значение, в которых ключ имеет длину менее 5.

Объединение двух списков в словарь

Например, у вас есть список имен и список фамилий. Но вы хотите иметь словарь из пар фамилия-имя. Что делать в такой ситуации? Объединять списки в словарь, конечно же!

#Объединение двух списков в словарь
f_names = 
l_names = 
names = dict(zip(f_names, l_names))

Эта идиома принимает на вход два списка: f_names и l_names, а затем формирует из них словарь из пар фамилия-имя. Это быстро и просто, как и в других идиомах Python. Если вас заинтересует метод zip() — почитайте о нем подробнее в документации.

Что такое списки?

Списки в Python — упорядоченные изменяемые коллекции объектов произвольных типов (почти как массив, но типы могут отличаться).

Чтобы использовать списки, их нужно создать. Создать список можно несколькими способами. Например, можно обработать любой итерируемый объект (например, строку) встроенной функцией list:

>>> list('список')

Список можно создать и при помощи литерала:

>>> s = []  # Пустой список
>>> l = 's', 'p', 'isok'], 2
>>> s
[]
>>> l
, 2]

Как видно из примера, список может содержать любое количество любых объектов (в том числе и вложенные списки), или не содержать ничего.

И еще один способ создать список — это генераторы списков. Генератор списков — способ построить новый список, применяя выражение к каждому элементу последовательности. Генераторы списков очень похожи на цикл for.

>>> c = c * 3 for c in 'list'
>>> c

Возможна и более сложная конструкция генератора списков:

>>> c = c * 3 for c in 'list' if c != 'i'
>>> c

>>> c = c + d for c in 'list' if c != 'i' for d in 'spam' if d != 'a'
>>> c

Скорость сортировки в Python

Python

# speed/main.py

import random

from boxx import timeit

def list_sort(arr):
return arr.sort()

def sorted_builtin(arr):
return sorted(arr)

def main():
arr =

with timeit(name=»sorted(list)»):
sorted_builtin(arr)

with timeit(name=»list.sort()»):
list_sort(arr)

if __name__ == «__main__»:
main()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

# speed/main.py   importrandom fromboxx importtimeit deflist_sort(arr) returnarr.sort() defsorted_builtin(arr) returnsorted(arr) defmain() arr=random.randint(,50)forrinrange(1_000_000) withtimeit(name=»sorted(list)») sorted_builtin(arr) withtimeit(name=»list.sort()») list_sort(arr) if__name__==»__main__» main()

Указанный выше код выводит следующий результат:

Shell

$ python main.py
«sorted(list)» spend time: 0.1104379
«list.sort()» spend time: 0.0956471

1 2 3

$python main.py «sorted(list)»spend time0.1104379 «list.sort()»spend time0.0956471

Как видите, метод немного быстрее, чем функция . Почему так получается? Разберем обе функции и посмотрим, сможет ли байтовый код дать ответ:

Python

>>> import dis
>>> dis.dis(list_sort)
12 0 LOAD_FAST 0 (arr)
2 LOAD_METHOD 0 (sort)
4 CALL_METHOD 0
6 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(sorted_builtin)
16 0 LOAD_GLOBAL 0 (sorted)
2 LOAD_FAST 0 (arr)
4 CALL_FUNCTION 1
6 RETURN_VALUE

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

>>>importdis >>>dis.dis(list_sort) 12LOAD_FAST(arr) 2LOAD_METHOD(sort) 4CALL_METHOD 6RETURN_VALUE >>>dis.dis(sorted_builtin) 16LOAD_GLOBAL(sorted) 2LOAD_FAST(arr) 4CALL_FUNCTION1 6RETURN_VALUE

Байтовый код обеих функций практически идентичен. Единственное различие в том, что функция сначала загружает список, и за методом (sort) следует вызванный метод списка без аргументов. Если сравнить, функция сначала загружает встроенную функцию , а за ней следует список и вызов загруженной функции со списком в качестве аргумента.

Почему же временные результаты отличаются?

Можно предположить, что в то время как может работать с известным размером и менять элементы внутри данного размера, должен работать c неизвестным размером. Следовательно, если при добавлении нового элемента не хватает памяти, нужно изменить размер нового списка, созданного через . На это требуется время! Если просмотреть исходный код CPython, можно найти следующий комментарий об изменении размера списка объектов:

Помните, что сейчас мы работаем со списком из 1 000 000 элементов — изменений размера будет довольно много! К несчастью, пока что это лучший ответ на вопрос, почему на 13% быстрее, чем .

Python

new_array = arr.copy()
arr.sort()

1 2	new_array=arr.copy() arr.sort()

Имплементация приводит к разнице во времени выполнения, поскольку создание копии списка занимает некоторое время.

Sort Stability and Complex Sorts

Starting with Python 2.2, sorts are guaranteed to be . That means that when multiple records have the same key, their original order is preserved.

>>> data = 
>>> sorted(data, key=itemgetter(0))

Notice how the two records for 'blue' retain their original order so that ('blue', 1) is guaranteed to precede ('blue', 2).

This wonderful property lets you build complex sorts in a series of sorting steps. For example, to sort the student data by descending grade and then ascending age, do the age sort first and then sort again using grade:

>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))     # sort on secondary key
>>> sorted(s, key=attrgetter('grade'), reverse=True)       # now sort on primary key, descending

The Timsort algorithm used in Python does multiple sorts efficiently because it can take advantage of any ordering already present in a dataset.

Дополнительные заметки о сортировке в Python

Перед завершением статьи давайте рассмотрим, что говорит документация Python о сортировке:

Как видите, в официальной документации утверждается, что уже и так было доказано: немного эффективнее. Кроме того, в документации говорится о том, что зачастую намного удобнее.

Может возникнуть вопрос касательно того, являются ли обе техники стабильные. К счастью, в документации есть ответ и на это:

Также верно при использовании реверсивного параметра или применении реверсивной функции дважды.

Заключение

После проведения небольшого анализа мы доказали, что немного быстрее и потребляет на 24% меньше памяти. Однако, стоит иметь в виду, что имплементируется только для списков, в то время как принимает любые итерации. Кроме того, при использовании вы потеряете оригинальный список.

Задания для самоподготовки

1. Пользователь
вводит с клавиатуры числа, до тех пор, пока не введет число 0. На основе
введенных данных нужно сформировать список, состоящий из квадратов введенных
чисел.

2. Написать
программу удаления из списка

всех номеров с
кодом «+7».

3. Написать
программу циклического сдвига элементов списка влево. Например, дан список:

после сдвига на
один элемент влево, должны получить:

Реализовать
через цикл, перебирая все элементы.

4. Написать
аналогичную программу циклического сдвига, но теперь вправо.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

Использование sorted() для итерируемых объектов Python

Python использует несколько чрезвычайно эффективных алгоритмов сортировки. Например, метод использует алгоритм под названием Timsort (который представляет собой комбинацию сортировки вставкой и сортировки слиянием) для выполнения высокооптимизированной сортировки.

С помощью этого метода можно отсортировать любой итерируемый объект Python, например список или массив.

import array

# Declare a list type object
list_object = 

# Declare an integer array object
array_object = array.array('i', )

print('Sorted list ->', sorted(list_object))
print('Sorted array ->', sorted(array_object))

Вывод:

Sorted list -> 
Sorted array -> 

Пирамидальная сортировка

Также известна как сортировка кучей. Этот популярный алгоритм, как и сортировки вставками или выборкой, сегментирует список на две части: отсортированную и неотсортированную. Алгоритм преобразует второй сегмент списка в структуру данных «куча» (heap), чтобы можно было эффективно определить самый большой элемент.

Алгоритм

Сначала преобразуем список в Max Heap — бинарное дерево, где самый большой элемент является вершиной дерева. Затем помещаем этот элемент в конец списка. После перестраиваем Max Heap и снова помещаем новый наибольший элемент уже перед последним элементом в списке.

Этот процесс построения кучи повторяется, пока все вершины дерева не будут удалены.

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).

Функции модуля operator

Показанные выше шаблоны ключевых функций очень распространены, поэтому Python предоставляет удобные функции, упрощающие и ускоряющие функции доступа. Модуль имеет функции , и .

Используя эти функции, приведенные выше примеры становятся проще и быстрее:

>>> from operator import itemgetter, attrgetter

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2))


>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))

Функции модуля позволяют выполнять несколько уровней сортировки. Например, чтобы отсортировать по классу, а затем по возрасту:

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2))


>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age'))