8-(927)-977-80-70 web-i-seo@yandex.ru
Режим работы: 10-00 до 20-00 МСК

Вы нашли нас по запросу -"Сравнение методов объединения двух отсортированных списков в Python Норильск" - это лучшая рекомендация для подрядчика SEO продвижения в городе Норильск или по России!

Сравнение методов объединения двух отсортированных списков в Python

Пусть у нас есть два списка (для простоты из целых чисел), каждый из которых отсортирован. Хотим объединить их в один список, который тоже должен быть отсортирован. Эта задача наверняка всем знакома, используется, например, при сортировке слиянием.

 

 

Способов реализации (особенно на python) достаточно много. Давайте разберем некоторые из них и сравним затрачиваемое время на разных входных данных.

Основная идея алгоритма заключается в том, что, поместив по одной метке в начале каждого списка, будем сравнивать отмеченные элементы, брать меньший из них и передвигать метку в его списке на следующее число. Когда один из списков кончается, нужно добавить остаток второго в конец.

 

Входные данные не меняются

Пусть есть два списка list1 и list2.

Начнем с самого простого алгоритма: обозначим метки за i и j и будем брать меньший из list1[i]list2[j] и увеличивать его метку на единицу, пока одна из меток не выйдет за границу списка.

При первом сравнении мы выберем минимальный элемент из двух минимальных в своем списке и подвинемся на следующий элемент, поэтому наименьший элемент из двух списков будет стоять на нулевом месте результирующего. Дальше несложно по индукции доказать, что далее слияние пройдет верно.

Перейдем к коду:

def simple_merge(list1, list2):
    i, j = 0, 0
    res = []
    while i < len(list1) and j < len(list2):
        if list1[i] < list2[j]:
            res.append(list1[i])
            i += 1
        else:
            res.append(list2[j])
            j += 1
    res += list1[i:]
    res += list2[j:] 
    # один из list1[i:] и list2[j:] будет уже пустой, поэтому добавится только нужный остаток
    return res

 

Заметим, что в данном коде используется только перемещение вперед по списку. Поэтому будет достаточно работать с итераторами. Перепишем алгоритм с помощью итераторов.

 

Еще изменим обработку концов списков, так как теперь мы не умеем копировать сразу до конца. Будем обрабатывать элементы до того, когда оба итератора дойдут до конца, при этом, если один уже оказался в конце, будем просто брать из второго.

 

def iter_merge(list1, list2):
    result, it1, it2 = [], iter(list1), iter(list2)
    el1 = next(it1, None)
    el2 = next(it2, None)
    while el1 is not None or el2 is not None:
        if el1 is None or (el2 is not None and el2 < el1):
            result.append(el2)
            el2 = next(it2, None)
        else:
            result.append(el1)
            el1 = next(it1, None)
    return result

 

В этой реализации можно вместо добавления по одному элементу (result.append()) собрать генератор, а потом из него получить список. Для этого напишем отдельную функцию, которая будет строить генератор, а основная функция сделает из него список.

 

def gen_merge_inner(it1, it2):
    el1 = next(it1, None)
    el2 = next(it2, None)
    while el1 is not None or el2 is not None:
        if el1 is None or (el2 is not None and el2 < el1):
            yield el2
            el2 = next(it2, None)
        else:
            yield el1
            el1 = next(it1, None)

def gen_merge(list1, list2):
    return list(gen_merge_inner(iter(list1), iter(list2))) # из генератора получаем список

 

Встроенные реализации

Рассмотрим еще несколько способов слияния через встроенные в python функции.

  • merge из heapq. Как говорит документация, эта функция делает именно то, что мы хотим, и больше: объединяет несколько итерируемых объекта, можно задать ключ, можно сортировать в обратном порядке.
    Тогда нам нужно просто импортировать и использовать:

    from heapq import merge
    
    def heapq_merge(list1, list2):
        return list(merge(list1, list2)) # тоже возвращает генератор
  • Counter из collectionsCounter умеет считать количество вхождений каждого из элементов, выдавать их в тех количествах, в которых они входят, и еще несколько полезных вещей, которые сейчас не нужны (например, несколько самых часто встречающихся элементов).
    Воспользуемся gen_merge_inner для слияния элементов Counter(list1) и Counter(list2):

    def counter_merge(list1, list2):
        return list(gen_merge_inner(Counter(list1).elements(), Counter(list2).elements()))
  • И, наконец, просто сортировка. Объединяем и сортируем заново. Тут есть два варианта реализация через sort() и sorted(). Сразу сравним их:
list1 = [i for i in range(1, 200000, 3)]
list2 = [i for i in range(2, 250000, 4)]
%timeit res1 = sorted(list1 + list2)
%timeit res2 = list1 + list2; res2.sort()
6.73 ms ± 64.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
4.43 ms ± 38.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

В результате:

    def sort_merge(list1, list2):
        return (list1 + list2).sort()

Если можно менять исходные списки

 

Предположим, что после слияния старые списки больше не нужны (как обычно и случается). Тогда можно написать еще один способ. Будем как и раньше сравнивать нулевые элементы списков и вызывать pop(0) у списка с меньшим, пока один из списков не закончится.

 

def pop_merge(list1, list2):
    result = []
    while list1 and list2:
        result.append((list1 if list1[0] < list2[0] else list2).pop(0))
    return result + list1 + list2

 

Получили простенькую функцию на 4 строчки, но использовать дальше исходные списки не получится. Можно их скопировать, потом работать с копиями, но это потребует много дополнительного времени. Здесь будут проблемы с тем, что удаление нулевого элемента очень дорогое. Поэтому еще одна модификация будет заключаться в том, что мы будем вместо удаления из начала списка использовать удаление из конца, но придется в конце развернуть списки.

 

def reverse_pop_merge(list1, list2):
    result = []
    while list1 and list2:
        result.append((list1 if list1[-1] > list2[-1] else list2).pop(-1))
    return (result + list1[-1::-1] + list2[-1::-1])[-1::-1]

 

Сравнение

 

Пора перейти к самому интересному.
Составим список функций, которые будем сравнивать:

 

  • simple_merge
  • iter_merge
  • gen_merge
  • heapq_merge
  • counter_merge
  • sort_merge
  • pop_merge
  • reverse_pop_merge

 

Будем измерять время работы с помощью модуля timeit. Код можно посмотреть здесь.

 

Разберем несколько ситуаций: оба списка примерно одинакового размера, один список большой, а второй маленький, количество вариантов элементов большое, количество вариантов маленькое. Кроме этого проведем просто общий случайный тест.

Тест первый

 

Проведем общий тест, размеры от $1$ до $10^5$, элементы от $1$ до $10^6$.

 

Отдельно сравним pop и reverse_pop:

 

 

pop_merge тратит колоссально больше времени в общем случае, как и ожидалось.

 

Не будем учитывать здесь огромный pop_merge, чтобы лучше видеть разницу между другими:

 

 

reverse_pop_merge показал себя относительно неплохо по сравнению с ручной реализацией и heapq_merge.

 

Методы на итераторах работают еще быстрее, при этом видно, что получилось выгоднее построить генератор, чем добавлять элементы в список.

 

Тест второй, сравнимые размеры

 

Размеры будут принадлежать отрезку $[50x, 50(x+1))$, а $x$ увеличиваем, начиная с $1$. Шаг $50$.

 

 

Как уже можно видеть pop_merge при небольшом размере списков еще ведет себя как heapq_merge, а дальше обгоняет всех.

 

Тест третий, один маленький, второй большой

 

Размер первого равен $x$, размер второго $10^4 + 100x$.

 

 

В самом начале (на очень маленьких списках) reverse_pop_merge обгоняет всех, кроме sort_merge, но на чуть больших все выходит на стандартные позиции.

 

Тест четвертый, много повторных

 

Размеры фиксированы, а количество элементов увеличивается на $5$, начиная с $1$.

 

 

Как видно, на достаточно малых количествах counter_merge оказывается быстрее reverse_pop_merge и heapq_merge, но потом он отстает.

 

Чемпионы

Абсолютным победителем оказался sort_merge! Гораздо быстрее просто отсортировать список заново, чем использовать вроде бы линейные от длины списков функции.

На втором месте в подавляющем большинстве случаев идет gen_merge, за ним следует iter_merge.

Остальные методы используют еще больше времени, но некоторые в каких-то крайних случаях достигают результатов 2-3 мест.

Дата изменения


Индивидуальный Предприниматель Ознобин Р.А.
8-927-977-80-70
Адрес: г. Норильск, ул. Строителей, строение 12

Полезная информация по теме - Сравнение методов объединения двух отсортированных списков в Python Норильск

Разработчикам и Франчайзе 1С Норильск

Здравствуйте. Всех кто трудится на поле внедрения и разработки решений 1С : Платформа 8.2 и выше. Мы приглашаем к сотрудничеству в области замещения серверного ПО Microsoft Windows Server 20xx на серверное решение на основе Серверной платформы «Прометей». Наши сервера и СП «Прометей» основаны на базе ОС Linux CentOs 7, и включают в себя комплекс программ для адаптации и оптимизации усилия Servers с 1С. Наша ценовая политика приятно Вас порадует! И позволит Вам успешно конкурировать по общей цене внедрения в сравнении с конкурентами! Сервера СП «Прометей» показали высокую надёжность и отказоустойчивость, плюс реальное повышение скорости усилия 1С при высоких нагрузках. Сервера СП «Прометей» сертифицированы 1С на совместимость 30 августа 2011 года. В настоящий момент комплекс СП «Прометей» успешно внедрён в 37 предприятиях и организациях Республики Мордовия. В том числе в таких знаковых организациях, как — ОАО «СаранскМежРайГаз», ЗАО «Конвертор»,...

Патент на программный комплекс SMC для серверов Linux CentOs Норильск

Рады сообщить, что получили официальный государственный патент на комплекс программ для управления ресурсами и настройками Linux Servers и Серверной платформы «Прометей» объединённых в «Server Managment Consol» — SMC. Программный комплекс SMC позволяет управлять всеми основными ресурсами сервера, поддерживает виртуализацию, резервное синхронное копирование, Web сервер, Сервер корпоративной почты, Фаервол и защиту от спама. Внедрение комплекса SMC значительно облегчает и сокращает работу по внедрению (настройке) Servers на операционных комплексах семейства Linux, что в свою очередь, позволяет существенно снизить цену такого внедрения… ...

Услуги ремонта и строительства реализованный нами интернет-проект Норильск

Новая on-line визитка — Небольшая профессиональная бригада занимающаяся всеми видами строительных и отделочных работ в Нижнем Новгороде решила заказать недорогой вебсайт. Был заказан не большой инфпортал с перечнем усилий, прайсом и контактами. Простое, но красивое оформление, и слайдер. Базовая цена составила — 9 600 руб. ! наполнение материалами — от 300 до 1000 руб. за страницу  (в зависимости от наличия и объёмов таблиц, фото и текстов). визуальных эффектов — 5 000 руб.. Что бы заказать вебсайт у нас, вам надо лишь отправить заявку с данного сайта или связаться с нами любым из перечисленных в разделе Контакты методов. Мы свяжемся с Вами и поможем определится с техническим заданием, дизайном и ценой. Сравнение методов объединения двух отсортированных списков в Python — получи СКИДКУ 10% ООО «Код Эксперт — РМ» — общая создание,...

разработка корпоративного сайта Норильск

Захватить большую долю рынка в web сети Вам поможет создание корпоративного сайта Норильск, который будет продавать не хуже отдельно взятого сотрудника в штате компании. Сделаем его функциональным, современным и главное удобным для Ваших клиентов. Наше основное направление деятельности является создание корпоративных сайтов, потому что это первый шаг к Вашим продажам через on-line. Качественная создание корпоративной on-line площадки Норильск зависит от исполнителя имеющего опыт в этой области. Мы имеем более 15 лет опыта в сфере ИТ усилий, и поэтому сделаем Ваш корпоративный on-lineпортал достойным лицом компании. Обратитесь к нам и мы предложим вам план по реализации желаемого портала! Мы выслушаем Ваши пожелания и на их основе предложим варианты сотрудничества. Проект производству корпоративного сайта организации будет состоять из правильного определения потребности Вашей компании, цели портала, выбора типового или индивидуального дизайна, составления технического задания. Для...

система продвижения сайтов Норильск

Поисковые системы, такие как Google, Yandex, Mail и др., создают стандарты, которые служат руководством для разработки системы адаптации сайтов Норильск в поисковых комплексах. Статистика показывает, что сайты получают самое большое количество трафика посещений — от on-line-поиска. Сравнение методов объединения двух отсортированных списков в Python — получи СКИДКУ 10% Есть два основных способа адаптации сайтов с помощью поисковых систем-это поисковая оптимизация (SEO) и платная поисковая реклама. Система адаптации сайтов Норильск SEO-это процесс улучшения веб-сайта, чтобы контент занимал высокое место в поисковых комплексах. В платной поисковой рекламе компании покупают платные объявления, используя выбранные ключевые слова. Чаще всего рекламодатель имеет план и анализ по ключевым запросам клиентов, но мы готовы разработать его с нуля. Каждый раз, когда Ваш потенциальный  клиент выполняет...

Дизайнерское решение для поставщика стройматериалов Норильск

Новый вебсайт для О­ОО «Строй­ком 52», занимается комплектацией объектов капитального строительства строительными материалами. Перед заказчиком встала необходимость в сайте с большим перечнем строительных материалов и комплектующих. К тому же ООО «Стройком 52» решили заказать сайт с оригинальными и динамичными визуальными эффектами (диагональная ориентация окна карты Яндекс, заставка на Главной). В остальном функциональность сайта проста. Базовая установка от — 9600 руб. ! наполнение материалами — от 300 до 900 руб. за страницу  (в зависимости от наличия таблиц и текстов) визуальных эффектов — 12 000 руб.. Что бы заказать вебсайт у нас, вам надо лишь отправить заявку с данного сайта или связаться с нами любым из перечисленных в разделе Контакты методов. Мы свяжемся с Вами и поможем определится с техническим заданием, дизайном и ценой. ООО «Код Эксперт — РМ» — общая создание, тех.поддержка и...

8 основных структур данных в Python Норильск

Структуры данных — это структуры кода для хранения и организации данных, которые упрощают изменение, навигацию и доступ к информации. Структуры данных определяют способ сбора данных, функциональные возможности, которые мы можем реализовать, и отношения между данными. Структуры данных используются практически во всех областях информатики и программирования, от операционных систем до интерфейсной разработки и машинного обучения. Структуры данных помогают: Управляйте большими наборами данных и используйте их. Быстрый поиск определённых данных в базе данных. Создавайте чёткие иерархические или реляционные связи между точками данных. Упростите и ускорьте обработку данных. Структуры данных являются жизненно важными строительными блоками для эффективного решения реальных проблем. Структуры данных — это проверенные и оптимизированные инструменты, которые дают вам удобную основу для организации ваших программ. В конце концов, вам не нужно переделывать колесо (или конструкцию) каждый раз,...

Сайт производителя ЖБИ Норильск

Сайт модернизирован и взят на техническое обслуживание. Так же SEO раскрутка сайта. ООО «ЖБИ — Волга» крупный производитель и поставщик железобетонных изделий (плит, перемычек, блоков). Было решено заказать простой сайт с каталогом товаров и их описанием. Так же ООО «ЖБИ — Волга» имеет филиалы в Нижнем Новгороде, Пензе и Ульяновске. В связи с этим и потребностью в продвижении по отдельным регионам, было заказано 3 клона сайта, с изменением доменов, мета описаний и регионов. Базовая цена модернизации сайта составила — 9600 руб. ! наполнение сайта материалами — от 300 до 900 руб. за страницу  (в зависимости от наличия таблиц и текстов) визуальных эффектов сайта — 3000 руб.. клонирования сайта и изменением региона и описаний  — от 5000 руб. / штука. Что бы заказать сайт у нас, вам надо лишь отправить заявку с данного сайта или связаться с нами любым из перечисленных в разделе Контакты методов. Мы свяжемся с...