为什么python内置的sort比自己写的快速排序快100倍？

主要原因，内置函数用C写的。在Python语言内无论如何造不出内置函数的轮子。这也是通常C跟C++语言用户更喜欢造基础算法的轮了的原因。因为C/C++用户真有条件写出匹敌标准库的算法，但很多高级语言不行，不是程序员技术差，是客观条件就根本做不到。

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你比如说Java语言没人造字符串的轮子，C++光一个字符串类就有无数多的实现。是因为C+用户更喜欢写字符串类吗？显然不是，一方面是因为Java语言内没法造出匹敌Java内置标准库算法的轮子，而C++真的可以，另外一个比较惨的原因是C++标准库的字符串功能太弱了，大多数高级语言的字符串类功能都比C+标准库字符串类功能更强。

写C++的时候一大错觉就是我觉着我能比标准库还快，同样的道理放在Python里面也同样适用，不管是Python各种常用package或内建函数，基本上都针对实用场景作了优化，自己手写的算法一般是比不上内建算法效率的，这也是为什么用Python时不鼓励自己造轮子的原因。

回到这个问题，Python内建的sort本质上为C实现的函数，本身执行效率就会比Python快很多，并且会根据不同的数据规模采用不同的排序算法，故效率一般都会优于自己在Python里面手写的排序更何况题主写的是基于递归的quicksort9，额外时间开销大。

因为python内置的sort是用c语言写的，如果你用c语言或者c++写的话肯定是可以做到一样快的至于为什么python计算效率比c语言能慢100倍这个具体的原理我不清楚，不过鉴于知乎上已经有很多大佬解释过这个问题，我就不在这里班门弄斧了

还有底下扯timsort的，快排序是所有比较排序算法里平均性能最优的一族算法，像C++和rust里的unstable_sort都是用的快排序。可能在一些情况下，比如数组几乎有序时，timsort会比快排序快。但是你随便给一个数组，比如像题主那样随机一个一百万大小的数然后排序，timsort是绝对不可能比快排序快的。绝对不可能。快的这100倍和timsort屁关系都没有。

我是C/C++程序员，我可以很负责的告诉你，在用天下现有所有高级语言进行排序的问题上，C要是认了第二，则没人敢认第一。所以，我猜，Python以及好多其他高级语言，都会时不时直接上C语言写的静态库和动态库。我自己也造了不少轮子，有部分是因为刚刚起步，对系统API和函数库不熟悉，找不到适合的，所以自己造轮子，后来发现了有更好的，我把我写的抛弃了。但这里也不排除有一部分是因为我个人觉得还有优化的空间，所以自己用C语言重新造了一个轮子，这样效率比现成的更优。

所以说，要论高级语言的鼻祖，还真非C莫属，从执行效率上讲，别说python，JAVA，C#，VB，甚至C的亲儿子C++，在同一个程序员手中，都没法与C抗衡，所以说，这些语言都是排着队等着被C吊打的，也正因为如此，所以，像python这类高级语言，有自带函数可用的，最好别想着自己重新造轮子，因为你不可能造出比自带函数更快的轮子。

内置库函数都是用C实现的，肯定要比手写的Python程序执行效率更高，此外内置排序Timsort相比本科课程上学的时间复杂度为Onlogn的排序算法做了很多常数优化，所以对于普通人而言，不要希望纯手写出来的东西效率能和标准库相当了。另外，题主写的排序是过不了LeetCode上的裸排序题目的，随机选取pivot对于快速排序是最基本的优化虽然题主排的是随机数，现在这么选肯定不是效率低的主要原因。

所以说了，py几乎得把自己的循环体拆了，这就是py和c/c++的性能差距，必须尽量用内置函数和numpy来处理数据，一旦手写循环体。，那你就得知道这可能得慢百倍，像用opency的py版时你不小心写个双循环来处理数据，那酸爽，而cppc#搞opencv就能随意用指针来写循环，这也是为啥他们其实不需要numpy这种组件，自身就有足够的性能和灵活度来处理这个。

Cpp内置的排序是快排和堆排的结合，最坏时间复杂度为nlogn，而快排最坏是n2。至于python内部的排序，我认为是一个道理，不会简简单单是一个快排，举个简单例子，当你数据已经是有序的时候，再传入快排肯定就不合适。那你设置排序函数的时候，是不是预先将他打乱，再进行快排会更好呢。当然具体不会这么简单，只是我认为官方给的接口都是很精妙的，很值得学习。

一方面Python中sort函数是用C语言写的，C++内部的sort是由快排，直接插入和堆排序混合的，当数据量比较大的时候先用的快排，当数据量小的时候用直接插入，因为当数据量变小时，快排中的每个部分基本有序，接近直接插入的最好情况的时间复杂度O（n），就比快排要好一点了。

另外一方面这个的底层实现就是归并排序。，只是使用了Python无法编写的底层实现，从而避免了Python本身附加的大量开销，速度比我们自己写的归并排序要快很多，所以说我们一般排序都尽量使用sorted和sort。

python 内置排序函数使用

python内置关于排序的工具主要有两个一个是列表自带的 sort() 方法，另外一个是 sorted() 函数。Python 列表内置方法可以直接修改列表。而 sorted() 内置函数从一个可迭代对象（列表，元组等都可以）构建一个新的排序列表。其函数原型分别如下：

对列表进行默认排序

从函数原型来看，可以看到两者都具有两个可选参数，它们都必须指定为关键字参数。

key 指定带有单个参数的函数，用于从 iterable 的每个元素中提取用于比较的键 (例如 key=str.lower)。默认值为 None (直接比较元素)。 key 形参的值应该是个函数（或其他可调用对象），它接受一个参数并返回一个用于排序的键。

假设有其他类型的变量，比如一个自定义的类或者列表中又是一个列表。以官网例子为例有这样一个列表，其元素为元组，

可以用以下方式按照年龄排序

类似的有自定义类

可以用如下方式进行排序

也可以显示定义一个函数，且只有一个参数，返回用于排序的键，比如

总之就是定义一个函数返回一个用于排序的键，可以用lambda函数或者 def 定义都可以。

上面实现的简单函数实际就是实现了返回一个有序结构的第 n 的元素，或者某个类中的某个属性，因此 Python 提供了便利功能，使访问器功能更容易，更快捷。operator 模块有 itemgetter() 、 attrgetter() 函数。分别完成返回第 n 个元素，某个属性功能。上面的排序可以用如下方式进行实现

在python2中，sort有一个 cmp 参数，即用一个函数来自定义比较，在python3中这种方式被取消。为了继承类似的用法，在 Python 3.2 中， functools.cmp_to_key() 函数被添加到标准库中的 functools 模块中。

这种作用先定义如何比较两个变量，以上面的学生列表按照年龄排序为例

这种做法自定义比较函数接收两个形参，返回比较结果（bool），而新式方法接受一个参数，返回的是比较的键。

假设有字典 d = {'b':2, 'a':1,'c':8,'d':4} ，则可以通过以下方式对字典按照键和值进行排序

Python实现的快速排序算法详解

Python实现的快速排序算法详解

本文实例讲述了Python实现的快速排序算法。分享给大家供大家参考，具体如下：

快速排序基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

如序列[6，8，1，4，3，9]，选择6作为基准数。从右向左扫描，寻找比基准数小的数字为3，交换6和3的位置，[3，8，1，4，6，9]，接着从左向右扫描，寻找比基准数大的数字为8，交换6和8的位置，[3，6，1，4，8，9]。重复上述过程，直到基准数左边的数字都比其小，右边的数字都比其大。然后分别对基准数左边和右边的序列递归进行上述方法。

实现代码如下：

def parttion(v, left, right):

key = v[left]

low = left

high = right

while low high:

while (low high) and (v[high] = key):

high -= 1

v[low] = v[high]

while (low high) and (v[low] = key):

low += 1

v[high] = v[low]

v[low] = key

return low

def quicksort(v, left, right):

if left right:

p = parttion(v, left, right)

quicksort(v, left, p-1)

quicksort(v, p+1, right)

return v

s = [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6]

print("before sort:",s)

s1 = quicksort(s, left = 0, right = len(s) - 1)

print("after sort:",s1)

运行结果：

before sort: [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6]

after sort: [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 8, 9, 11, 15]

新闻标题：python快排库函数 python快速排序函数
文章链接：http://azwzsj.com/article/doojccc.html