Question

我写了一个合并排序函数，并认为我已经完成了..但是在赋值中它表示该函数应该对实际列表进行排序而不是创建副本（所以通过值调用而不是引用我认为？）。现在，它不起作用，因为列表本身没有改变。

def mergeSort(L, ascending = True):
    print('Mergesort, Parameter L:')
    print(L)
    result = []
    if len(L) == 1: 
        return L 
    mid = len(L) // 2 
    teilliste1 = mergeSort(L[:mid], ascending)
    teilliste2 = mergeSort(L[mid:], ascending)
    x, y = 0, 0
    while x < len(teilliste1) and y < len(teilliste2): 
        if (ascending and teilliste1[x] > teilliste2[y]) or (not ascending and teilliste1[x] < teilliste2[y]):
            result.append(teilliste2[y])  
            y = y + 1  
        else:
            result.append(teilliste1[x]) 
            x = x + 1  
    result = result + teilliste1[x:] 
    result = result + teilliste2[y:]
    return result

liste1 = list([3, 2, -1, 9, 17, 4, 1, 0])
mergeSort(liste1)
print(liste1) # result will be the unsorted list

我需要更改函数以使其按值调用并对实际列表进行排序？

我知道我能做到

mergeResult = mergeSort(liste1)
print(mergeResult)

但显然我必须更改原始参数列表。

Answer 1

编写递归分解函数有两种基本方法。不可变版本在两个较小部分的副本上调用自身，然后重新组装并返回它们;这就是你写的。可变版本在实际输入上调用自身，然后就地修改它，并且不返回任何内容;这就是你的老师想要的。

请注意，与其他一些排序算法不同，mergesort无法通过恒定的额外存储来完成，只比线性额外存储更好。（对数是可能的，但很复杂;我怀疑你的老师坚持这一点。）因此，你在书籍，维基百科等中发现的大多数合并算法将被写成复制排序而不是就地排序。这意味着这可能是一个“技巧问题”，试图看看你是否可以弄清楚如何从众所周知的算法复制版本转换为具有明确额外存储的就地版本。

你可以总是写一个不可变的算法然后在最后变异，例如：

def _mergesort(L, ascending):
    # your existing code

def mergesort(L, ascending=True):
    L[:] = _mergesort(L, ascending)

这为您提供了不具备收益的所有不可变性成本。但它确实意味着你可以使用相同的API编写各种排序函数，如果这是一个合理的优化，它们都是就地实现的，但如果不是，那就不是，这似乎是你的老师所追求的。

如果您不想要包装函数，可以从以下位置更改最后一行：

return result

......来：

L[:] = result

但是，因为这会更改API，您还需要更改递归调用以匹配。例如，您可以这样做：

teilliste1 = L[:mid]
mergeSort(teilliste1, ascending)
teilliste2 = L[mid:]
mergeSort(teilliste2, ascending)

在Python中，变异递归分解函数通常通过将开始和结束索引与列表一起传递来起作用，如下所示：

def mergesort(L, ascending=True, start=None, stop=None):
    if start is None: start = 0
    if stop is None: stop = len(L)

    if stop - start <= 1:
        return

    mid = (stop - start) // 2 + start 
    mergeSort(L[start:mid], ascending)
    mergeSort(L[mid:stop], ascending)

    # etc.

如上所述，合并步骤将需要一些辅助存储。最简单的事情 - 可能对你的任务来说足够好，即使它意味着线性空间 - 只是建立一个左列表和一个右列表，然后将它们分配回L[start:mid], L[mid:stop] = left, right。

请注意，这与上面的L[:] = result版本没有什么不同;它实际上只是使用L本身，以及开始和停止索引，代替进程前半部分的副本，然后仅在合并期间复制。

Python：将列表作为参数传递，以便对实际列表进行排序

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