Question

我有一堆排序的对象列表和一个比较函数

class Obj :
    def __init__(p) :
        self.points = p
def cmp(a, b) :
    return a.points < b.points

a = [Obj(1), Obj(3), Obj(8), ...]
b = [Obj(1), Obj(2), Obj(3), ...]
c = [Obj(100), Obj(300), Obj(800), ...]

result = magic(a, b, c)
assert result == [Obj(1), Obj(1), Obj(2), Obj(3), Obj(3), Obj(8), ...]

magic的样子是什么？我目前的实施是

def magic(*args) :
    r = []
    for a in args : r += a
    return sorted(r, cmp)

但效率很低。更好的答案？

Answer 1

Python标准库为它提供了一种方法：heapq.merge 正如文档所说，它与使用itertools非常相似（但有更多限制）;如果您不能忍受这些限制（或者如果您不使用Python 2.6），您可以执行以下操作：

sorted(itertools.chain(args), cmp)

但是，我认为它与您自己的解决方案具有相同的复杂性，尽管使用迭代器应该会给出一些非常好的优化和速度提升。

Answer 2

使用bisect模块。从文档：“此模块支持按排序顺序维护列表，而无需在每次插入后对列表进行排序。”

import bisect

def magic(*args):
    r = []
    for a in args:
        for i in a:
            bisect.insort(r, i)
    return r

Answer 3

您可以使用[heap]（http://en.wikipedia.org/wiki/Heap_(data_structure)。

，而不是使用列表

插入是O（log（n）），因此合并a，b和c将为O（n log（n））

在Python中，您可以使用heapq module。

Answer 4

我喜欢Roberto Liffredo的回答。我不知道heapq.merge（）。 Hmmmph。

以下是使用Roberto领导的完整解决方案：

class Obj(object):
    def __init__(self, p) :
        self.points = p
    def __cmp__(self, b) :
        return cmp(self.points, b.points)
    def __str__(self):
        return "%d" % self.points

a = [Obj(1), Obj(3), Obj(8)]
b = [Obj(1), Obj(2), Obj(3)]
c = [Obj(100), Obj(300), Obj(800)]

import heapq

sorted = [item for item in heapq.merge(a,b,c)]
for item in sorted:
    print item

或者：

for item in heapq.merge(a,b,c):
    print item

Answer 5

我不知道它是否会更快，但您可以通过以下方式简化它：

def GetObjKey(a):
    return a.points

return sorted(a + b + c, key=GetObjKey)

如果您愿意，当然也可以使用cmp而不是key。

Answer 6

使用已排序的一行解决方案：

def magic(*args):
  return sorted(sum(args,[]), key: lambda x: x.points)

IMO这个解决方案非常易读。

使用heapq模块，它可能更有效，但我还没有测试过它。您不能在heapq中指定cmp / key函数，因此必须实现Obj以进行隐式排序。

import heapq
def magic(*args):
  h = []
  for a in args:
    heapq.heappush(h,a)
  return [i for i in heapq.heappop(h)

Answer 7

在这里：列表的完全功能合并排序（根据我的排序here改编）：

def merge(*args):
    import copy
    def merge_lists(left, right):
        result = []
        while left and right:
            which_list = (left if left[0] <= right[0] else right)
            result.append(which_list.pop(0))
        return result + left + right
    lists = list(args)
    while len(lists) > 1:
        left, right = copy.copy(lists.pop(0)), copy.copy(lists.pop(0))
        result = merge_lists(left, right)
        lists.append(result)
    return lists.pop(0)

这样称呼：

merged_list = merge(a, b, c)
for item in merged_list:
    print item

为了更好的衡量，我会对你的Obj课程进行一些修改：

class Obj(object):
    def __init__(self, p) :
        self.points = p
    def __cmp__(self, b) :
        return cmp(self.points, b.points)
    def __str__(self):
        return "%d" % self.points

从对象派生
将self传递给__init__()
让__cmp__成为会员功能
添加str()成员函数以将Obj显示为字符串

Answer 8

我问了一个类似的问题并得到了一些很好的答案：

Joining a set of ordered-integer yielding Python iterators

该问题的最佳解决方案是合并算法的变体，您可以在这里阅读：

Wikipedia: Merge Algorithm

Answer 9

以下是在O（n）比较中运行的函数示例。

你可以通过创建a和b迭代器并递增它们来加快速度。

我只是简单地调用了两次函数来合并3个列表：

def zip_sorted(a, b):
    '''
    zips two iterables, assuming they are already sorted
    '''
    i = 0
    j = 0
    result = []
    while i < len(a) and j < len(b):
        if a[i] < b[j]:
            result.append(a[i])
            i += 1
        else:
            result.append(b[j])
            j += 1
    if i < len(a):
        result.extend(a[i:])
    else:
        result.extend(b[j:])
    return result

def genSortedList(num,seed):
    result = [] 
    for i in range(num):
        result.append(i*seed)
    return result

if __name__ == '__main__':
    a = genSortedList(10000,2.0)
    b = genSortedList(6666,3.0)
    c = genSortedList(5000,4.0)
    d = zip_sorted(zip_sorted(a,b),c)
    print d

但是， heapq.merge 使用此方法的混合并堆叠所有列表的当前元素，因此应该执行得更好

合并python中的排序列表

9 个答案: