python - 对列表的一部分进行就地排序

Question

假设我们有一个列表：

a = [4, 8, 1, 7, 3, 0, 5, 2, 6, 9]

现在， a.sort() 将对列表进行适当的排序。如果我们只想对列表的一部分进行排序，仍然在原地怎么办？在 C++ 中，我们可以这样写：

int array = { 4, 8, 1, 7, 3, 0, 5, 2, 6, 9 };
int * ptr = array;
std::sort( ptr + 1, ptr + 4 );

Python中有类似的方法吗？

Answer 1

我会这样写：

a[i:j] = sorted(a[i:j])

它也不是就地排序，但对于相对较小的段来说足够快。

请注意，Python 仅复制对象引用，因此与预期的实际就地排序相比，速度损失不会那么大。

Answer 2

如果a是一个数组，那么要对范围进行就地numpy排序，请键入：[i, j)

a[i:j].sort()

例子：

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([4, 8, 1, 7, 3, 0, 5, 2, 6, 9])
>>> a[1:4].sort()
>>> a
array([4, 1, 7, 8, 3, 0, 5, 2, 6, 9])

Answer 3

要在两个索引之间进行排序，我建议使用快速排序。快速排序的优势在于快速array[start:end] = sorted(arr[start:end])排序不需要任何额外的内存，而分配给切片需要 O(n) 额外的内存。

我不相信标准库中有实现，但是自己编写很容易。这是我从https://www.geeksforgeeks.org/quicksort-using-random-pivoting/复制并粘贴的一个实现

import random 

def quicksort(arr, start , stop): 
    if(start < stop): 
        pivotindex = partitionrand(arr, start, stop) 
        quicksort(arr , start , pivotindex - 1) 
        quicksort(arr, pivotindex + 1, stop) 


def partitionrand(arr , start, stop): 

    randpivot = random.randrange(start, stop) 

    arr[start], arr[randpivot] = arr[randpivot], arr[start] 
    return partition(arr, start, stop) 


def partition(arr,start,stop): 
    pivot = start # pivot 
    i = start + 1 # a variable to memorize where the  
                  # partition in the array starts from. 
    for j in range(start + 1, stop + 1): 
        if arr[j] <= arr[pivot]: 
            arr[i] , arr[j] = arr[j] , arr[i] 
            i = i + 1
    arr[pivot] , arr[i - 1] = arr[i - 1] , arr[pivot] 
    pivot = i - 1
    return (pivot) 

例如，要在您的示例（包括范围）中的索引 2 和 6 之间进行排序，我会执行以下操作：

array = [4, 8, 1, 7, 3, 0, 5, 2, 6, 9]
quicksort(array, 2, 6) 
print(array)