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掌握Python原地排序（深入浅出的Python原地排序算法教程）

主机测评网
Python
2025-12-19
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在编程中，排序是一项基础而重要的操作。特别是在处理大量数据时，选择合适的排序方法可以显著提升程序性能。今天，我们将深入探讨Python原地排序（in-place sorting）这一高效技术，帮助你理解其原理、优势以及实际应用。

什么是原地排序？

原地排序算法（in-place sorting algorithm）是指在排序过程中不需要额外的存储空间（或仅使用常数级别的额外空间）来完成排序的算法。换句话说，排序直接在原始数据结构上进行，不创建新的列表或数组。

掌握Python原地排序（深入浅出的Python原地排序算法教程） Python原地排序原地排序算法 Python排序教程 in-place排序第1张

为什么使用原地排序？

节省内存：尤其在处理大型数据集时，避免创建副本可大幅降低内存占用。
提高效率：减少内存分配和复制操作，通常能带来更快的执行速度。
符合某些算法要求：如快速排序、堆排序等经典算法本身就是原地实现的。

Python中的原地排序方法

在Python中，最常用的原地排序方法是列表对象的 .sort() 方法。它直接修改原列表，不返回新列表。

# 示例：使用 .sort() 进行原地排序numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]print("排序前:", numbers)# 调用原地排序方法numbers.sort()print("排序后:", numbers)# 输出：# 排序前: [5, 2, 9, 1, 5, 6]# 排序后: [1, 2, 5, 5, 6, 9]

注意：与之对比的是 sorted() 函数，它会返回一个新列表，而不会修改原列表，因此不是原地排序。

# 对比：sorted() 不是原地排序original = [3, 1, 4, 1, 5]new_list = sorted(original)print("原列表:", original)   # [3, 1, 4, 1, 5] — 未改变print("新列表:", new_list)   # [1, 1, 3, 4, 5]

自定义原地排序：手写冒泡排序

为了更深入理解原地排序算法的工作原理，我们可以手动实现一个简单的原地排序算法——冒泡排序。它通过不断交换相邻元素，将最大值“冒泡”到末尾。

def bubble_sort_inplace(arr):    """原地冒泡排序函数"""    n = len(arr)    for i in range(n):        # 标记本轮是否发生交换        swapped = False        for j in range(0, n - i - 1):            if arr[j] > arr[j + 1]:                # 原地交换                arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]                swapped = True        # 如果没有交换，说明已有序        if not swapped:            break# 使用示例data = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]print("排序前:", data)bubble_sort_inplace(data)print("排序后:", data)

注意事项与最佳实践

使用 .sort() 时，原列表会被修改，如果需要保留原始数据，请先复制一份（如 new_list = old_list.copy()）。
Python 的 .sort() 使用的是 Timsort 算法，它是一种稳定、高效的混合排序算法，时间复杂度为 O(n log n)，并且是原地排序（尽管在最坏情况下可能需要 O(n) 额外空间，但通常被视为原地）。
在学习Python排序教程时，理解“原地”与“非原地”的区别对写出高效代码至关重要。