Python 优化合并排序

我需要优化我的排序（合并排序），这样对于大小为10^6的列表，将在不到100秒内进行排序。目前我最好的时间是105秒，我想不出一种方法来让这段代码更优化

def my_sort(lst):
if len(lst) > 1:
    puolivali = len(lst) // 2
    vas = lst[:puolivali]
    oik = lst[puolivali:]
    vas = my_sort(vas)
    oik = my_sort(oik)
    lst = []
    while len(vas) > 0 and len(oik) > 0:
        if vas[0] < oik[0]:
            lst.append(vas[0])
            vas.pop(0)
        else:
            lst.append(oik[0])
            oik.pop(0)

    for i in vas:
        lst.append(i)
    for i in oik:
        lst.append(i)

return lst

def my_sort（lst）：
如果len（lst）>1：
puolivali=len（lst）//2
vas=lst[：puolivali]
oik=lst[puolivali:]
vas=我的分类（vas）
oik=我的分类（oik）
lst=[]
而len（vas）>0和len（oik）>0：
如果vas[0]

.pop（0）

是主要的性能杀手，因为它转移了所有后续元素。请改用移动索引：

    # ...
    vas_i = oik_i = 0
    lst = []
    while vas_i < len(vas) and oik_i < len(oik):
        if vas[vas_i] < oik[oik_i]:
            lst.append(vas[vas_i])
            vas_i += 1
        else:
            lst.append(oik[oik_i])
            oik_i += 1

    lst.extend(vas[vas_i:])
    lst.extend(oik[oik_i:])

#。。。
vas_i=oik_i=0
lst=[]
而vas_i

或作为一个完整的功能：

def my_sort(lst):
    mid = len(lst) // 2
    if mid:
        lo, hi = my_sort(lst[:mid]), my_sort(lst[mid:])
        lo_i = hi_i = 0
        lst = []
        while lo_i < len(lo) and hi_i < len(hi):
            if lo[lo_i] > hi[hi_i]:
                lo, lo_i, hi, hi_i = hi, hi_i, lo, lo_i
            lst.append(lo[lo_i])
            lo_i += 1
        lst.extend(lo[lo_i:])
        lst.extend(hi[hi_i:])
    return lst

def my_sort（lst）：
mid=len（lst）//2
如果是中期：
lo，hi=my_sort（lst[：mid]），my_sort（lst[mid:]）
lo_i=hi_i=0
lst=[]
而lo_ihi[hi_i]：
lo，lo_i，hi，hi_i=嗨，hi_i，lo，lo_i
lst.append（lo[lo_i]）
lo_i+=1
一级延伸（lo[lo_i:]）
一级扩展（hi[hi_i:]）
返回lst

@Toppe——这个是O（N），很贵。其他合并排序算法，不涉及pop（0）。

vas.pop（0）

和

oik.pop（0）

在每次传递时都会移动所有剩余的元素，这使得遍历它们的次数总计

O（n**2）

，排序的复杂性

O（n**2 log n）

而不是预期的

O（n log n）

。您可以尝试反转子列表并从末尾弹出，即O（1），@DarrylG-Ugh，那里的第二个Python解决方案也是

pop（0）

。Geeksforgeks确实是有史以来最糟糕的网站。也许OP真的从那里得到了它，除了重命名的变量之外，它似乎是完全相同的代码。@user4815162342它们的排序复杂性是O（n**2）。@superbrain--谢谢，我只看到了第一个解决方案，乍一看似乎还可以。同意除学习体验外，第二种解决方案不是一种合理的选择。您可以通过

lo[lo_i:]或hi[hi_i::

进行扩展，以保存另一行。