Python 'sorted（list）`vs'list.sort（）`之间有什么区别？

list.sort（）

对列表进行排序并替换原始列表，而

sorted（list）

返回列表的排序副本，而不更改原始列表

• 什么时候一个优先于另一个
• 哪个更有效？多少钱
• 执行

  list.sort（）

  后，列表能否恢复为未排序状态

---

主要区别在于

排序（某些列表）

返回新

列表

：

a = [3, 2, 1]
print sorted(a) # new list
print a         # is not modified

a = [3, 2, 1]
print a.sort() # in place
print a         # it's modified

和

some_list.sort（）

，对列表进行适当排序：

a = [3, 2, 1]
print sorted(a) # new list
print a         # is not modified

a = [3, 2, 1]
print a.sort() # in place
print a         # it's modified

注意由于

a.sort（）

不返回任何内容，

print a.sort（）

将打印

None

---

能否在list.sort（）之后检索列表原始位置？

否，因为它会修改原始列表。

sorted（）

返回一个新的排序列表，使原始列表不受影响

list.sort（）

对列表进行就地排序，改变列表索引，并返回

None

（与所有就地操作一样）

sorted（）。字符串、元组、字典（您将获得键）、生成器等，返回包含所有元素的列表，并进行排序


当您想要改变列表时，请使用
list.sort（）
，当您想要返回新的排序对象时，请使用
sorted（）
。当您想对iterable而不是list的内容进行排序时，请使用
sorted（）

对于列表，
list.sort（）
比
sorted（）
快，因为它不必创建副本。对于任何其他iterable，您别无选择

不，您无法检索原始位置。调用
list.sort（）
后，原始顺序将消失


sorted（list）
与
list.sort（）之间有什么区别？

list.sort
在适当的位置改变列表并返回
None
sorted
接受任何iterable并返回一个新列表，已排序

sorted
相当于这个Python实现，但是CPython内置函数应该运行得更快，因为它是用C编写的：

def sorted(iterable, key=None):
    new_list = list(iterable)    # make a new list
    new_list.sort(key=key)       # sort it
    return new_list              # return it

什么时候用哪个？

如果不希望保留原始排序顺序，请使用
list.sort
（这样您就可以在内存中就地重用列表。）以及
您是列表的唯一所有者（如果列表由其他代码共享
如果对其进行变异，可能会在使用该列表的地方引入bug。）
当您希望保留原始排序顺序或在需要时，请使用
sorted
希望创建一个只有本地代码拥有的新列表

能否在list.sort（）之后检索列表的原始位置？
否-除非您自己制作了一份副本，否则该信息将丢失，因为排序已完成

“哪个更快？快多少？”
为了说明创建新列表的代价，请使用timeit模块，以下是我们的设置：

import timeit
setup = """
import random
lists = [list(range(10000)) for _ in range(1000)]  # list of lists
for l in lists:
    random.shuffle(l) # shuffle each list
shuffled_iter = iter(lists) # wrap as iterator so next() yields one at a time
"""

这是我们随机排列的10000个整数的结果，正如我们在这里看到的，我们已经证明：

Python 2.7

>>> timeit.repeat("next(shuffled_iter).sort()", setup=setup, number = 1000)
[3.75168503401801, 3.7473005310166627, 3.753129180986434]
>>> timeit.repeat("sorted(next(shuffled_iter))", setup=setup, number = 1000)
[3.702025591977872, 3.709248117986135, 3.71071034099441]

Python 3

>>> timeit.repeat("next(shuffled_iter).sort()", setup=setup, number = 1000)
[2.797430992126465, 2.796825885772705, 2.7744789123535156]
>>> timeit.repeat("sorted(next(shuffled_iter))", setup=setup, number = 1000)
[2.675589084625244, 2.8019039630889893, 2.849375009536743]


经过一些反馈后，我决定再进行一次具有不同特征的测试。在这里，我提供了相同的随机排序列表，每个迭代1000次，长度为100000

import timeit
setup = """
import random
random.seed(0)
lst = list(range(100000))
random.shuffle(lst)
"""

我认为这种更大的差异来自Martijn提到的复制，但它并没有占主导地位，在这里，时间的增长只有10%左右

>>> timeit.repeat("lst[:].sort()", setup=setup, number = 10000)
[572.919036605, 573.1384446719999, 568.5923951]
>>> timeit.repeat("sorted(lst[:])", setup=setup, number = 10000)
[647.0584738299999, 653.4040515829997, 657.9457361929999]

我还以更小的排序运行了上面的内容，发现新的
排序的
拷贝版本在1000个长度的排序上仍然需要大约2%的运行时间

Poke也运行了自己的代码，下面是代码：

setup = '''
import random
random.seed(12122353453462456)
lst = list(range({length}))
random.shuffle(lst)
lists = [lst[:] for _ in range({repeats})]
it = iter(lists)
'''
t1 = 'l = next(it); l.sort()'
t2 = 'l = next(it); sorted(l)'
length = 10 ** 7
repeats = 10 ** 2
print(length, repeats)
for t in t1, t2:
    print(t)
    print(timeit(t, setup=setup.format(length=length, repeats=repeats), number=repeats))

他发现1000000长度排序（运行100次）的结果类似，但时间只增加了约5%，以下是输出：

10000000 100
l = next(it); l.sort()
610.5015971539542
l = next(it); sorted(l)
646.7786222379655

结论:
使用
sorted
排序的大型列表复制副本可能会主导差异，但排序本身主导操作，围绕这些差异组织代码将是过早的优化。当我需要一个新的数据排序列表时，我会使用
sorted
，当我需要对一个列表进行排序时，我会使用
list.sort
，并让它决定我的用法。
函数.sort（）将新列表的值直接存储在list变量中；所以第三个问题的答案是否定的。
另外，如果使用sorted（list）执行此操作，则可以使用它，因为它不存储在list变量中。有时.sort（）方法也充当函数，或者说它包含参数

必须将sorted（list）的值显式存储在变量中

对于短时间的数据处理，速度也没有差别；但对于长名单；您应该直接使用.sort（）方法进行快速工作；但你将再次面临不可逆转的行动
 这里有几个简单的例子来说明行动上的区别：

请参见此处的数字列表：

nums = [1, 9, -3, 4, 8, 5, 7, 14]

在此列表上调用
sorted
时，
sorted
将对列表进行复制。（意味着您的原始列表将保持不变。）

让我看看

sorted(nums)

返回

[-3, 1, 4, 5, 7, 8, 9, 14]

再次查看
nums

nums

我们看到原始列表（未更改且未排序）<代码>已排序
未更改原始列表

[1, 2, -3, 4, 8, 5, 7, 14]

使用相同的
nums
列表并对其应用
sort
功能，将更改实际列表

让我看看

sorted(nums)

从我们的
nums
列表开始，确保内容仍然相同

nums

[-3, 1, 4, 5, 7, 8, 9, 14]

nums.sort()

现在原始nums列表已更改，查看nums，我们看到原始列表已更改，现在已排序

nums
[-3, 1, 2, 4, 5, 7, 8, 14]

注