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用Python排序算法的最快方法

2011-12-03 44 views
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我正在为Codility做准备。我需要找出什么是最快速的方式来找到一个数值很大，数量很多的数组？用Python排序算法的最快方法

是内置的python排序是最快的还是我需要实现一些其他的排序方法？

来源

2011-12-03 codersofthedark

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目前还不清楚排序算法或查找数组意味着什么。你能否重新解释这个问题，使它更有意义？ – 2011-12-03 13:10:56

回答

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如果您的数据已经在Python中，Python的sort可能是最快的方法。它使用Timsort algorithm，它在随机数据上表现良好，在部分有序数据上表现良好。

如果您只需要最大的物品，请使用heapq.nlargest。

来源

2011-12-03 06:11:12

+2

heapq.nlargest和heapq.nsmallest：“后两个函数对n的较小值执行效果最好，对于较大的值，使用sorted（）函数效率更高。另外，当n == 1时，效率更高使用内置的min（）和max（）函数。“ – sunqiang

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使用

list.sort()

将在地方排序列表的最简单的方法，如果你不介意失去了原有的列表中，您应该使用此方法。

使用

sorted()

将返回一个新的列表，使得它比list.sort()效率较低，但如果你需要保持原来的名单，这是做到这一点的方式。

来源

2011-12-03 06:17:27 Serdalis

2

我从codility.com求职面试现场得到​​的印象是，一个正确的解决方案很快提供，比一个难以调试（但可能更高效）的解决方案更重要。在那个环境中，使用Python的内置排序Timsort，对于排序大数组的大数组非常有效，它是稳定的，并且排序合适。

来源

2011-12-03 06:18:25

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你能告诉我我需要什么来准备进行编码测试吗？ – codersofthedark

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我不知道需要什么，但我根据我对网站上的两个句子的评论：“Codility通过筛选出不能编写 正确程序的求职者节省了软件人才招聘人员的时间。Codility管理短程序设计测试 并检查无论解决方案是否坚实。“这两个句子都强调程序的正确性。第二个也建议避免角落案例问题;通常使用率较高的库例程的可能性较小。 –

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@ jwpat7：当您在Codility上进行测试时，您有时间限制，但您的解决方案正在分配一个复杂性笔记。看起来效率很高，工作起来，但“难以理解”的解决方案比起简单而快速的方法要好得多。我可以从为招聘人员准备的演示中看到，Codility为您提供了时间限制，允许招聘人员查看您的代码，但最重要的是脚本的耐用性和速度。目标是脚本尽可能快地返回结果，并为每个可能的输入。 – Tadeck

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