Python 中 sorted 如何自定義比較邏輯

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在 Python 中對一個可迭代對象進行排序是很常見的一個操作，一般會用到 sorted() 函數

num_list = [4, 2, 8, -9, 1, -3]
sorted_num_list = sorted(num_list)
print(sorted_num_list)

上面的代碼是對整數列表 num_list 按從小到大的順序進行排序，得到的結果如下

[-9, -3, 1, 2, 4, 8]

有時候不僅僅是對元素本身進行排序，而是在元素值的基礎上進行一些計算之後再進行比較，比如將 num_list 中的元素按照其平方值的大小進行排序。

在 Python 2 中，可以通過 sorted() 函數中的 cmp 或 key 參數來實現這種自定義的比較邏輯。cmp 比較函數接收兩個參數 x 和 y（x 和 y 都是列表中元素）並且返回一個數字，如果返回正數表示 x > y，返回 0 表示 x == y，返回負數表示 x < y。key 函數接收一個參數，重新計算出一個結果，然後用計算出的結果參與排序比較。因此在 Python 2 中按平方值大小排序可以有下面兩種實現方式

num_list = [4, 2, 8, -9, 1, -3]
# cmp 參數隻在 Python 2 中存在，Python 3 及之後的版本移除瞭 cmp 參數
sorted_num_list = sorted(num_list, cmp=lambda x, y: x ** 2 - y ** 2)
sorted_num_list = sorted(num_list, key=lambda x: x ** 2)

但是隨著 Python 3.0 的發佈，cmp 參數也隨之被移除瞭，也就是說在 Python 3 中自定義比較邏輯就隻能通過 key 參數來實現。至於為什麼將 cmp 參數移除，在 Python 的 Issue tracker 中有一段很長的討論，主要有以下兩點原因

  • cmp 是一個冗餘參數，所有使用 cmp 的場景都可以用 key 來代替
  • 使用 key 比使用 cmp 的性能更快，對於有 N 個元素的列表，在排序過程中如果調用 cmp 進行比較，那麼 cmp 的調用次數為 Nlog(N) 量級（基於比較的排序的最快時間復雜度），如果使用 key 參數，那麼隻需要在每個元素上調用一次 key 函數，隻有 N 次調用，雖然使用 key 參數也要進行 O(Nlog(N)) 量級比較次數，但這些比較是在 C 語言層，比調用用戶自定義的函數快。

關於上面性能的問題，我做瞭一個實驗，分別隨機生成 1000、10000、100000 和 1000000 個整數，然後用 key 和 cmp 的方式分別進行排序並記錄排序的時間消耗

import random
import time

counts = (1000, 10000, 100000, 1000000)

def custom_cmp(x, y):
  return x ** 2 - y ** 2

def custom_key(x):
  return x ** 2

print('%7s%20s%20s' % ('count', 'cmp_duration', 'key_duration'))
for count in counts:
  min_num = -count // 2
  max_num = count // 2
  nums = [random.randint(min_num, max_num) for _ in range(count)]
  start = time.time()
  sorted(nums, cmp=custom_cmp)
  cmp_duration = time.time() - start
  start = time.time()
  sorted(nums, key=custom_key)
  key_duration = time.time() - start
  print('%7d%20.2f%20.2f' % (count, cmp_duration, key_duration))

在我的筆記本上一次運行結果如下

 count    cmp_duration    key_duration
  1000        0.00        0.00
 10000        0.02        0.01
 100000        0.34        0.11
1000000        4.75        1.85

可以看到，當列表中數字的數量超過 100000 的時候，使用 key 函數的性能優勢就非常明顯瞭，比 cmp 快瞭 2~3 倍。

對於熟悉 Java 或 C++ 等其他編程語言的同學來說，可能更熟悉 cmp 的比較方式。其實 Python 3 中也可以通過 functools 工具包中的 cmp_to_key() 函數來將 cmp 轉換成 key，從而使用接收兩個參數的自定義比較函數 cmp。

import functools

num_list = [4, 2, 8, -9, 1, -3]

def custom_cmp(x, y):
  return x ** 2 - y ** 2

sorted_num_list = sorted(num_list, key=functools.cmp_to_key(custom_cmp))
print(sorted_num_list)

那麼，cmp_to_key() 函數是如何將 cmp 轉換成 key 的呢，我們可以通過源碼一探究竟

def cmp_to_key(mycmp):
  """Convert a cmp= function into a key= function"""
  class K(object):
    __slots__ = ['obj']
    def __init__(self, obj):
      self.obj = obj
    def __lt__(self, other):
      return mycmp(self.obj, other.obj) < 0
    def __gt__(self, other):
      return mycmp(self.obj, other.obj) > 0
    def __eq__(self, other):
      return mycmp(self.obj, other.obj) == 0
    def __le__(self, other):
      return mycmp(self.obj, other.obj) <= 0
    def __ge__(self, other):
      return mycmp(self.obj, other.obj) >= 0
    __hash__ = None
  return K

其實 cmp_to_key() 返回的是一個類 K，隻不過在類 K 中重載瞭各種比較運算符，重載的過程中使用到瞭自定義的比較函數 mycmp，使得 K 的大小比較邏輯與 mycmp 一致。這樣，對於 num_list 中的每個元素 num 都會執行一次 K(num) 生成一個類 K 的實例，然後通過比較不同 K 的實例的大小進行排序。

雖然通過 cmp_to_key() 可以調用自定義的 cmp 函數，但是還是要優先使用 key 函數，因為通過 cmp_to_key() 方式會在排序過程中創建很多類 K 的實例，對性能有很大影響，下面是 cmp_to_key() 和 key 的性能比較

 count     cmp_to_key    key_duration
  1000        0.01        0.00
 10000        0.10        0.01
 100000        1.36        0.09
1000000        16.89        1.13

當 num_list 中的數量為 1000000 的時候 key 比 cmp_to_key 快瞭將近 15 倍。

本文主要介紹瞭如何在 sorted 函數中自定義比較邏輯，Python 2 中可以通過 cmp 或 key 來實現，cmp 接收 2 個參數，通過返回的數值來判斷兩個參數的大小，key 重新計算一個新的結果參與比較。在 Python 3 中，考慮到 cmp 的性能和冗餘的原因，將其移除瞭。在 Python 3.2 中提供瞭 functools.cmp_to_key 這個函數來使用自定義的比較函數 cmp，但是出於性能的考慮，我們還是要優先使用 key 來進行排序。

以上就是Python 中 sorted 如何自定義比較邏輯的詳細內容，更多關於python sorted自定義比較邏輯的資料請關註WalkonNet其它相關文章！

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