Sorted vs List.sort() : quand devez-vous utiliser chaque méthode de tri Python ?

Sorted vs. List.sort() : une analyse comparative

Introduction

Quand En gérant les listes en Python, les développeurs rencontrent souvent deux méthodes clés pour trier les éléments : sorted(list) et list.sort(). Ces méthodes diffèrent considérablement dans leur fonctionnalité et leurs implications pour la liste d'origine.

Fonctionnalité et utilisation

• sorted(list): Retours une nouvelle liste triée tout en conservant la liste d'origine inchangée.
• list.sort(): Trie la liste "sur place", en écrasant les éléments d'origine par les valeurs triées.

Avantages et Inconvénients

triés(liste)

• Avantages :

  • Conserves la liste originale.
  • Peut être utilisé sur n'importe quel itérable, pas seulement listes.

• Inconvénients :

  • Crée une nouvelle liste, potentiellement inefficace pour les grandes ensembles de données.

list.sort()

• Avantages :

  • Tri sur place, potentiellement plus rapide que trié(liste) pour listes.

• Inconvénients :

  • Modifie la liste d'origine, potentiellement non souhaitable.
  • Impossible être utilisé sur une non-liste itérables.

Efficacité et performances

Pour les listes, list.sort() est nettement plus rapide que sorted(list) car il évite la surcharge liée à la création d’une nouvelle liste. Pour les autres itérables, sorted(list) est la seule option.

Inversion du tri

Après avoir appelé list.sort(), l'ordre d'origine des éléments est perdu. Il n’existe aucun moyen simple de revenir à l’état non trié. Trier une copie de la liste à l'aide de sorted(list) est une alternative viable si l'inversion du tri est nécessaire.

Quand utiliser chaque méthode

• Utiliser sorted (list) lorsque vous souhaitez une copie triée sans modifier la liste d'origine ou lorsque vous devez trier les itérables hors liste.
• Utilisez list.sort() lorsque vous souhaitez muter la liste directement et lorsque la vitesse est cruciale pour le tri de la liste.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!