Diisih lwn. List.sort(): Bilakah Anda Harus Menggunakan Setiap Kaedah Isih Python?

Isih lwn. List.sort(): Analisis Perbandingan

Pengenalan

Bila menguruskan senarai dalam Python, pembangun sering menemui dua kaedah utama untuk menyusun elemen: sorted(list) dan list.sort(). Kaedah ini berbeza dengan ketara dalam kefungsian dan implikasinya untuk senarai asal.

Fungsi dan Penggunaan

• diisih(senarai): Pulangan senarai diisih baharu sambil mengekalkan senarai asal tidak diubah.
• list.sort(): Isih senarai "di tempat", menimpa elemen asal dengan nilai yang diisih.

Kelebihan dan Kelemahan

diisih(senarai)

• Kelebihan:

  • Memelihara senarai asal.
  • Boleh digunakan pada mana-mana yang boleh diubah, bukan sahaja senarai.

• Kelemahan:

  • Mencipta senarai baharu, berpotensi tidak cekap untuk besar set data.

list.sort()

• Kelebihan:

  • Isih di tempat, berpotensi lebih cepat daripada diisih(senarai) untuk senarai.

• Kelemahan:

  • Mengubah suai senarai asal, berkemungkinan tidak diingini.
  • Tidak boleh digunakan pada bukan senarai iterables.

Kecekapan dan Prestasi

Untuk senarai, list.sort() adalah jauh lebih pantas daripada sorted(list) kerana ia mengelakkan overhed mencipta senarai baharu. Untuk iterables lain, sorted(list) ialah satu-satunya pilihan.

Reversing Sorting

Selepas memanggil list.sort(), susunan asal unsur hilang. Tiada cara mudah untuk kembali kepada keadaan tidak diisih. Mengisih salinan senarai menggunakan sorted(list) ialah alternatif yang berdaya maju jika membalikkan jenis itu diperlukan.

Bila Menggunakan Setiap Kaedah

• Gunakan yang disusun (senarai) apabila anda mahukan salinan yang diisih tanpa mengubah suai senarai asal atau apabila anda perlu mengisih iterabel bukan senarai.
• Gunakan list.sort() apabila anda mahu memutasi senarai secara langsung dan apabila kelajuan adalah penting untuk pengisihan senarai.

Atas ialah kandungan terperinci Diisih lwn. List.sort(): Bilakah Anda Harus Menggunakan Setiap Kaedah Isih Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!