Python recipe(1) : DSU

废话少说，先贴代码：

Example Source Code [http://www.cnblogs.com/tomsheep/]

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Created on 2010-5-18

@author: lk
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import operator

#simple but inefficient
def sort_by_attr1(alist, attr):
    def sort_by_attr(x,y,attr=attr):
        return cmp(getattr(x, attr),getattr(y, attr))
    return alist.sort(sort_by_attr)

#DSU
def sort_by_attr2(alist, attr):
    inter = map(None, map(getattr, alist, (attr,)*len(alist)), xrange(len(alist)), alist)
    inter.sort()
    return map(operator.getitem, inter, (-1,)*len(inter))

def sort_by_attr_inplace(alist, attr):
    alist[:]=sort_by_attr2(alist, attr)

 

代码来自Python Cookbook 2-7

如代码所示，这是两种“按属性排序”的方法，第一种比较直观，但

1）效率较低，因为decorate和undecorate都是O (N), 算法复杂度主要依赖于sort的O(NlogN), 所以overhead在N较大时可忽略，而DSU避免了向sort传一个回调函数，大大加速了sort部分

2）在Python2.3 之前，不能保证stable

 

第二种方法即DSU（decorate-sort-undecorate），利用一个附加的序列辅助排序，效率较高，且保证stable

 

代码细节：

1.xrange函数： 生成一个序列对象，和range不同，range返回一个list对象，而xrange不会直接生成一个list，而是每次访问时返回其中一个值；类似eager和lazy的区别。在序列值很大时xrange做循环显然效率更好

2.map(None, list1,list2,list3)

不知道书上为什么这么使用map……个人认为和zip(list1,list2,list3)没有区别