Pengisihan Python: `diisih(senarai)` lwn. `list.sort()`: Bilakah Saya Harus Menggunakan Yang Mana?

Susan Sarandon
Lepaskan: 2024-11-27 21:04:19
asal
944 orang telah melayarinya

Python Sorting: `sorted(list)` vs. `list.sort()`: When Should I Use Which?

Senarai Isih: sorted(list) vs list.sort()

Apabila ia datang untuk mengisih data dalam Python, dua kaedah utama muncul : sorted(list) dan list.sort(). Memahami nuansa antara kaedah ini adalah penting untuk pengaturcaraan yang berkesan.

Perbezaan Utama

sorted(list) mengembalikan senarai diisih baharu tanpa mengubah suai senarai asal. Sebaliknya, list.sort() in-place mengisih senarai, dengan berkesan mengubah susunan asalnya. Perbezaan ini memainkan peranan penting dalam menentukan kaedah yang sesuai untuk pelbagai senario.

Garis Panduan Penggunaan

Pilih list.sort() apabila anda perlu mengisih senarai itu sendiri dan tidak mengambil berat tentang mengekalkan susunan asal. Apabila bekerja dengan iterable bukan senarai atau memerlukan salinan yang diisih tanpa mengubah suai data asal, sorted(list) ialah pilihan yang disyorkan.

Prestasi dan Kecekapan

Untuk senarai , list.sort() adalah lebih pantas daripada sorted(list) kerana ia menjimatkan overhed mencipta salinan baharu. Walau bagaimanapun, untuk iterable bukan senarai, sorted(list) ialah satu-satunya pilihan dan impak prestasinya harus dipertimbangkan.

Berbalik kepada Unsorted State

Unlike sorted( list), list.sort() mengubah suai susunan senarai. Sebaik sahaja ia digunakan, tiada cara untuk memulihkan senarai kepada keadaan tidak diisih.

Kesimpulan

diisih(senarai) dan list.sort() menawarkan pendekatan yang berbeza untuk menyusun data dalam Python. Dengan mempertimbangkan dengan teliti perbezaan dan garis panduan penggunaannya, anda boleh mengendalikan keperluan pengisihan dalam program anda dengan berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci Pengisihan Python: `diisih(senarai)` lwn. `list.sort()`: Bilakah Saya Harus Menggunakan Yang Mana?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan