Python でソートされたリストを結合する最も効率的な方法は何ですか?

Python でソートされたリストを効率的に結合する

複数のソートされたリストを 1 つの順序付きリストに結合することは、Python プログラミングの一般的なタスクです。これを実現するには、通常、組み込みの sort() 関数の使用を検討します。ただし、マージ アルゴリズムとして知られる、より効率的なアプローチが存在します。

マージ アルゴリズム

マージ アルゴリズムは、入力リストを再帰的に小さなサブセットに分割し、それらを並べ替えてから、結果。このアプローチの計算量は O(n log n) です。ここで、n は結合されたリスト内の要素の総数です。

Python でのマージ アルゴリズムの実装には、次の手順が含まれます。

<code class="python">def merge(list1, list2):
    """Merge two sorted lists into a single sorted list."""
    result = []
    while list1 and list2:
        if list1[0] < list2[0]:
            result.append(list1[0])
            del list1[0]
        else:
            result.append(list2[0])
            del list2[0]
    result.extend(list1)
    result.extend(list2)
    return result</code>

代替アプローチ: Heapq モジュール

Python でソートされたリストを結合するためのもう 1 つの効率的なソリューションは、heapq モジュールの merge 関数を使用することです。この関数は、ソートされたイテラブルをマージするために特別に設計されており、時間計算量は O(n) です。ここで、n は要素の総数です。

次のコードは、heapq.merge() 関数の使用方法を示しています。

<code class="python">import heapq

list1 = [1, 5, 8, 10, 50]
list2 = [3, 4, 29, 41, 45, 49]
result = list(heapq.merge(list1, list2))
print(result)  # Output: [1, 3, 4, 5, 8, 10, 29, 41, 45, 49, 50]</code>

結論

マージ アルゴリズムを実装する場合でも、heapq.merge() 関数を利用する場合でも、Python は最小限の計算複雑さでソートされたリストを結合するための効率的なソリューションを提供します。

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