Python 提供了廣泛的資料結構來有效地組織和操作資料。在處理排序資料時，排序容器起著至關重要的作用。排序容器是按排序順序維護元素的資料結構，提供快速存取、插入和刪除操作。它們為必須維護排序順序的場景提供了有效的解決方案。
在這篇文章中，我們將探索 Python 排序容器的世界，並了解它們在各種應用程式中的重要性。我們將深入研究不同類型的排序容器，例如排序清單、排序集合和排序字典，並討論它們的特性、優點和用例。此外，我們會將排序容器與標準容器進行比較，以突顯它們的效能優勢。
Python 提供了多種類型的排序容器來滿足不同的資料組織需求。讓我們探討一下三種主要類型 -
排序清單是按排序順序維護其元素的容器。它提供元素的快速插入、刪除和檢索。排序清單是作為可調整大小的陣列和二元搜尋樹的組合來實現的，即使對於大型資料集也可以進行高效的操作。它提供了添加、刪除、索引和切片等方法來操作元素，並支援排序、合併和查找交集等各種操作。
排序集是按升序排序的唯一元素的集合。它結合了集合和排序清單的功能，允許高效的成員資格測試、插入和刪除操作。有序集提供了add、discard、bisect_left、bisect_right等方法來管理元素，並支援並、交、差等操作。
排序字典是一個鍵值映射，其中鍵按升序排序。它結合了字典和排序列表的屬性來提供高效的基於鍵的操作。排序字典支援 get、setdefault、pop 和 keys 等方法來管理鍵值對。它還提供了基於key的範圍查詢、上下限搜尋等操作。
現在我們已經簡要地概述了不同類型的排序容器，接下來讓我們詳細探討它們的功能和用例。
Python中的排序容器是透過資料結構的組合來實現的，以實現高效的排序和檢索操作。使用的主要資料結構是平衡二元搜尋樹（BBST），例如紅黑樹或AVL樹。這些樹提供快速插入、刪除和檢索操作，時間複雜度為 O(log n)。
此外，BBST 中的每個節點都維護附加資訊以支援高效的索引和範圍查詢。這些資訊包括以每個節點為根的子樹的大小，從而可以快速計算以查找元素的排名或確定給定範圍內的元素。
排序容器中使用的排序演算法通常是基於元素之間的比較。確切的演算法取決於具體的實現，但經常使用諸如合併排序或快速排序之類的常見演算法。這些演算法為排序操作提供了高效的時間複雜度，通常為 O(n log n)，其中 n 是元素數量。
排序容器上的各種操作的時間複雜度取決於特定操作和所使用的底層資料結構。以下是典型時間複雜度的概述−
插入−# O(log n)
刪除−# O(log n)
搜尋−# O(log n)
索引− O(log n)
範圍查詢− O(log n k)，其中 k 是範圍內的元素數量
#排序容器的空間複雜度為 O(n)，其中 n 是容器中元素的數量。這包括儲存元素所需的空間以及用於索引或維護排序順序的任何其他資料結構。
在本文中，我們探討了 Python 中排序容器的概念及其各種實作：排序清單、排序集和排序字典。我們討論了它們的功能、用例和實作細節。排序容器提供了一種強大的方法來按排序順序維護元素並執行插入、刪除、檢索和範圍查詢等高效操作。
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