Python对两个有序列表进行合并和排序的例子

假设有2个有序列表l1、l2，如何效率比较高的将2个list合并并保持有序状态，这里默认排序是正序。

思路是比较简单的，无非是依次比较l1和l2头部第一个元素，将比较小的放在一个新的列表中，以此类推，直到所有的元素都被放到新的列表中。

考虑2个列表l1 = [2], l2 = [1]，如何将他们合并呢？(注意：下面实现会改变l1和l2本来的值)


代码如下:

def signle_merge_sort(l1, l2):
    tmp = []
    if l1[0] < l2[0]:
        tmp.append(l1[0])
        tmp.extend(l2)
        del l2[0]
    else:
        tmp.append(l2[0])
        tmp.extend(l1)
        del l1[0]
    return tmp

这真的只能处理一个元素的情形，还不能解决问题，不过好歹我们有一个大概的思路了。如果有列表中2个元素，上面的方法就不行了。我们需要解决边界判断问题，即当l1或者l2有一个为空的时，将剩下的一个list加到排序结果的尾部。然后确保函数每次调用只处理一个元素，通过递归来解决问题。


代码如下:

def recursion_merge_sort1(l1, l2):
    tmp = []
    if len(l1) == 0:
        tmp.extend(l2)
        return tmp
    elif len(l2) == 0:
        tmp.extend(l1)
        return tmp
    else:
        if l1[0] < l2[0]:
            tmp.append(l1[0])
            del l1[0]
        else:
            tmp.append(l2[0])
            del l2[0]
        tmp += recursion_merge_sort1(l1, l2)
    return tmp

上面的程序有2个问题：if判断太多；每次都要初始化tmp，对内存使用似乎不太友好。考虑到程序在l1或者l2有一个为空的时候就终止，可以稍微改写一下：


代码如下:

def _recursion_merge_sort2(l1, l2, tmp):
    if len(l1) == 0 or len(l2) == 0:
        tmp.extend(l1)
        tmp.extend(l2)
        return tmp
    else:
        if l1[0] < l2[0]:
            tmp.append(l1[0])
            del l1[0]
        else:
            tmp.append(l2[0])
            del l2[0]
        return _recursion_merge_sort2(l1, l2, tmp)

def recursion_merge_sort2(l1, l2):
    return _recursion_merge_sort2(l1, l2, [])

但是对于Python而言，即使是尾递归，效率也不是那么高，为了避免爆栈，通常还是会用循环来做，再稍微改写一下:


代码如下:

def loop_merge_sort(l1, l2):
    tmp = []
    while len(l1) > 0 and len(l2) > 0:
        if l1[0] < l2[0]:
            tmp.append(l1[0])
            del l1[0]
        else:
            tmp.append(l2[0])
            del l2[0]
    tmp.extend(l1)
    tmp.extend(l2)
    return tmp

今天栽了个坑，好好反省，就是这样。

赞 (0)

相关推荐

  • Python序列之list和tuple常用方法以及注意事项

    sequence 序列 sequence(序列)是一组有顺序的对象的集合.序列可以包含一个或多个元素,也可以没有任何元素. 我们之前所说的基本数据类型,都可以作为序列的对象.对象还可以是另一个序列.序列有两种:list (表) 和 tuple(元组) . list和tuple的主要区别在于,一旦建立,tuple的各个元素不可再变更,而list的各个元素可以再变更. List 获得list元素的个数: 复制代码 代码如下: >>> lst=['更新慢','python',5.44,Fals

  • python计算一个序列的平均值的方法

    本文实例讲述了python计算一个序列的平均值的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: def average(seq, total=0.0): num = 0 for item in seq: total += item num += 1 return total / num 如果序列是数组或者元祖可以简单使用下面的代码 def average(seq): return float(sum(seq)) / len(seq) 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

  • python简单判断序列是否为空的方法

    本文实例讲述了python简单判断序列是否为空的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 假设有如下序列: m1 = [] m2 = () m3 = {} 判断他们是否为空的高效方法是: if m1: ...... if not m2: ...... 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

  • Python编程之序列操作实例详解

    Python编程之序列操作实例详解

    本文实例讲述了Python编程之序列操作.分享给大家供大家参考,具体如下: #coding=utf8 ''''' 序列类型有着相同的访问模式:它的每一个元素可以通过指定一个偏移量的方式得到. 可以通过切片操作一次获得多个元素. 序列的下标偏移量是从0开始到总元素数减一结束. 标准类型操作符一般都能试用与所有的序列类型. 序列类型操作符: --------------------------------------------------------------------------- 序列操作

  • python中使用序列的方法

    本文实例讲述了python中使用序列的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 列表.元组和字符串都是序列,但是序列是什么,它们为什么如此特别呢?序列的两个主要特点是索引操作符和切片操作符.索引操作符让我们可以从序列中抓取一个特定项目.切片操作符让我们能够获取序列的一个切片,即一部分序列. #!/usr/bin/python # Filename: seq.py shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot', 'banana'] # Indexing or 'Sub

  • 简单总结Python中序列与字典的相同和不同之处

    共同点: 1.它们都是python的核心类型,是python语言自身的一部分 核心类型与非核心类型 多数核心类型可通过特定语法来生成其对象,比如"dave"就是创建字符串类型的对象的表达式: 非核心类型需要内置函数来创建,比如文件类型需要调用内置函数open()来创建. 类也可以理解成自定义的非核心类型. 2.边界检查都不允许超越索引边界 >>> a = 'dave' >>> a[3] 'e' >>> a[4] Traceback

  • Python常用的内置序列结构(列表、元组、字典)学习笔记

    列表与元组 列表用大括号[]表示,元组用圆括号()表示. 列表可以修改,字符串与元组不可修改. 元组的分片还是元组,列表的分片还是列表. 1.列表方法: name=["zhang3","li4","wang5"] name.append("gou6") #添加项 name.remove("gou6") #移除第一个匹配项,也可用del name[3]来移除 name.insert(3,"gou6&

  • python实现获取序列中最小的几个元素

    本文实例讲述了python实现获取序列中最小的几个元素.分享给大家供大家参考. 具体方法如下: import heapq import random def issorted(data): data = list(data) heapq.heapify(data) while data: yield heapq.heappop(data) alist = [x for x in range(10)] random.shuffle(alist) print 'the origin list is'

  • 详解Python中的序列化与反序列化的使用

    学习过marshal模块用于序列化和反序列化,但marshal的功能比较薄弱,只支持部分内置数据类型的序列化/反序列化,对于用户自定义的类型就无能为力,同时marshal不支持自引用(递归引用)的对象的序列化.所以直接使用marshal来序列化/反序列化可能不是很方便.还好,python标准库提供了功能更加强大且更加安全的pickle和cPickle模块. cPickle模块是使用C语言实现的,所以在运行效率上比pickle要高.但是cPickle模块中定义的类型不能被继承(其实大多数时候,我们

  • python基础教程之序列详解

    sequence 序列 sequence(序列)是一组有顺序的元素的集合 (严格的说,是对象的集合,但鉴于我们还没有引入"对象"概念,暂时说元素) 序列可以包含一个或多个元素,也可以没有任何元素. 我们之前所说的基本数据类型,都可以作为序列的元素.元素还可以是另一个序列,以及我们以后要介绍的其他对象. 序列有两种:tuple(定值表: 也有翻译为元组) 和 list (表) 复制代码 代码如下: >>>s1 = (2, 1.3, 'love', 5.6, 9, 12,

  • Python过滤函数filter()使用自定义函数过滤序列实例

    filter函数: filter()函数可以对序列做过滤处理,就是说可以使用一个自定的函数过滤一个序列,把序列的每一项传到自定义的过滤函数里处理,并返回结果做过滤.最终一次性返回过滤后的结果. filter()函数有两个参数: 第一个,自定函数名,必须的 第二个,需要过滤的列,也是必须的 DEMO 需求,过滤大于5小于10的数: 复制代码 代码如下: # coding=utf8 # 定义大于5小于10的函数 def guolvhanshu(num):     if num>5 and num<

  • Python 序列的方法总结

    最近在做Python 的项目,特地整理了下 Python 序列的方法.序列sequence是python中最基本的数据结构,本文先对序列做一个简单的概括,之后简单讲解下所有序列都能通用的操作方法. 任何序列都可以引用其中的元素(item). 下面的内建函数(built-in function)可用于列表(表,定值表,字符串) #s为一个序列 len(s) 返回: 序列中包含元素的个数 min(s) 返回:序列中最小的元素 max(s) 返回:序列中最大的元素 all(s) 返回:True,若果所

随机推荐