提高Python数组排序性能的利器

一、使用内置函数sorted()

在Python中，有个内置函数为sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，包括但不限于列表、元组、字典、集合等，其时间复杂度为O(nlogn)，运行速度非常快。

    lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
    sorted_lst = sorted(lst)
    print(sorted_lst)
    # 输出结果：[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

使用内置函数方法较为简单，只需要一行代码就可以实现排序。但需要注意的是，sorted()并不是就完全比快速排序更快，它增加了相当不小的空间消耗，因为它会创建一个新列表来存放排序后的内容。

二、使用sort()方法进行排序

Python列表的sort()方法是直接在原地进行排序，时间复杂度为O(nlogn)，它可以与内置函数sorted()相媲美，最常用于对列表进行排序。

    lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
    lst.sort()
    print(lst)
    # 输出结果：[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

需要注意的是，sort()方法会改变原有列表，如果不希望改变原有列表，可以使用sorted()方法。

三、使用numpy库进行排序

numpy库是Python中科学计算的重要库，其中有一个numpy.sort()函数可以对ndarray数组进行排序，其时间复杂度为O(nlogn)。

    import numpy as np
    
    arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5])
    sorted_arr = np.sort(arr)
    print(sorted_arr)
    # 输出结果：[1 1 2 3 3 4 5 5 5 6 9]

numpy.sort()函数使用起来同样简单易懂，并且不仅支持一维数组，还可以支持多维数组的排序，这是Python内置函数和列表方法无法实现的。

四、使用list的count()方法

如果列表中存在着大量相同的元素且需要对其进行升序或降序排序，此时使用列表的count()方法可以提高排序性能。count()方法的时间复杂度是O(n)，可以快速获取元素在列表中的个数。

    lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
    sorted_lst = []
    for i in range(min(lst), max(lst)+1):
        sorted_lst += [i] * lst.count(i)
    print(sorted_lst)
    # 输出结果：[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

使用count()方法可以避免重复计算和排序，因此相对更为高效。

五、使用标准库heapq的nlargest()方法

当数组长度较大时，标准库heapq的nlargest()方法可以提高排序性能。它可以在未排序的列表或可迭代对象中返回n个最大元素，其时间复杂度为O(nlogn)。

    import heapq
    
    lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
    sorted_lst = heapq.nlargest(len(lst), lst)
    print(sorted_lst)
    # 输出结果：[9, 6, 5, 5, 5, 5, 4, 3, 3, 2, 1]

需要注意的是，nlargest()方法返回的结果是未排序的，如果需要对结果进行排序，可以用内置函数sorted()或list的sort()方法。

六、使用list的pop()方法和min()函数

对于需要在排序过程中找到最小值和次小值等操作，可以利用list的pop()方法和min()函数实现。pop()方法可以移除列表中的一个元素，并返回该元素，时间复杂度为O(1)。min()函数可以找到列表中最小值，时间复杂度为O(n)。

    lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
    sorted_lst = []
    while lst:
        sorted_lst.append(min(lst))
        lst.pop(lst.index(min(lst)))
    print(sorted_lst)
    # 输出结果：[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

需要注意的是，pop()方法需要在每一次循环中都查找最小值，因此的时间复杂度为O(n^2)，对于较长的数组并不适用。

七、同时使用多个方法

对于复杂的排序问题，可以同时使用多个方法来提高性能。

    lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
    sorted_lst = []
    if len(lst) < 1000:
        sorted_lst = sorted(lst)
    else:
        arr = np.array(lst)
        sorted_arr = np.sort(arr)
        sorted_lst = sorted_lst.append(list(sorted_arr))
    print(sorted_lst)

以上代码示例中，当数组长度小于1000时，使用内置函数sorted()进行排序，当数组长度大于等于1000时，使用numpy库的sort()函数进行排序，既保证了排序性能，又保证了排序正确性。

总结

本篇文章介绍了Python中提高数组排序性能的七种方法，包括使用内置函数sorted()、sort()方法、numpy库的sort()函数、list的count()方法、标准库heapq的nlargest()方法、list的pop()方法和min()函数以及同时使用多个方法。不同的场景适用不同的方法，需要根据实际情况选择。

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