提高Python數組排序性能的利器

一、使用內置函數sorted()

在Python中，有個內置函數為sorted()，它可以對任何可迭代對象進行排序，包括但不限於列表、元組、字典、集合等，其時間複雜度為O(nlogn)，運行速度非常快。

    lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
    sorted_lst = sorted(lst)
    print(sorted_lst)
    # 輸出結果：[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

使用內置函數方法較為簡單，只需要一行代碼就可以實現排序。但需要注意的是，sorted()並不是就完全比快速排序更快，它增加了相當不小的空間消耗，因為它會創建一個新列表來存放排序後的內容。

二、使用sort()方法進行排序

Python列表的sort()方法是直接在原地進行排序，時間複雜度為O(nlogn)，它可以與內置函數sorted()相媲美，最常用於對列表進行排序。

    lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
    lst.sort()
    print(lst)
    # 輸出結果：[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

需要注意的是，sort()方法會改變原有列表，如果不希望改變原有列表，可以使用sorted()方法。

三、使用numpy庫進行排序

numpy庫是Python中科學計算的重要庫，其中有一個numpy.sort()函數可以對ndarray數組進行排序，其時間複雜度為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)
    # 輸出結果：[1 1 2 3 3 4 5 5 5 6 9]

numpy.sort()函數使用起來同樣簡單易懂，並且不僅支持一維數組，還可以支持多維數組的排序，這是Python內置函數和列表方法無法實現的。

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對其進行升序或降序排序，此時使用列表的count()方法可以提高排序性能。count()方法的時間複雜度是O(n)，可以快速獲取元素在列表中的個數。

    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)
    # 輸出結果：[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

使用count()方法可以避免重複計算和排序，因此相對更為高效。

五、使用標準庫heapq的nlargest()方法

當數組長度較大時，標準庫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對象中返回n個最大元素，其時間複雜度為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)
    # 輸出結果：[9, 6, 5, 5, 5, 5, 4, 3, 3, 2, 1]

需要注意的是，nlargest()方法返回的結果是未排序的，如果需要對結果進行排序，可以用內置函數sorted()或list的sort()方法。

六、使用list的pop()方法和min()函數

對於需要在排序過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()函數實現。pop()方法可以移除列表中的一個元素，並返回該元素，時間複雜度為O(1)。min()函數可以找到列表中最小值，時間複雜度為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)
    # 輸出結果：[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環中都查找最小值，因此的時間複雜度為O(n^2)，對於較長的數組並不適用。

七、同時使用多個方法

對於複雜的排序問題，可以同時使用多個方法來提高性能。

    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)

以上代碼示例中，當數組長度小於1000時，使用內置函數sorted()進行排序，當數組長度大於等於1000時，使用numpy庫的sort()函數進行排序，既保證了排序性能，又保證了排序正確性。

總結

本篇文章介紹了Python中提高數組排序性能的七種方法，包括使用內置函數sorted()、sort()方法、numpy庫的sort()函數、list的count()方法、標準庫heapq的nlargest()方法、list的pop()方法和min()函數以及同時使用多個方法。不同的場景適用不同的方法，需要根據實際情況選擇。