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 Екатеринбург" - это лучшая рекомендация для подрядчика SEO продвижения в городе Екатеринбург 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. Екатеринбург, ул. Строителей, строение 12

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

Вебсайт поставщика строительных материалов Екатеринбург

Создан новый сайт для крупного поставщика строительных материалов ООО «Берг» ООО «Берг» занимается комплексной поставкой строительных материалов и комплектацией строительных объектов. Заказчик решил заказать корпоративный сайт и онлайн магазином, это позволяет клиентам заказчика формировать и оплачивать заказы он-лайн. ЧТо особенно удобно для частного заказчика. сайта составила — 47 300 руб.. Для того что бы заказать сайт у нас, вам надо лишь отправить заявку нам на почте 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 сайта. ООО «Код Эксперт — РМ» — осуществляет комплексную установку, поддержку и раскрутка сайтов. Посмотреть сайт заказчика … ...

продвижение сайта в топ цена Екатеринбург

Вывести свой бизнес на новый рынок или увеличить долю продав в web сети позволяет сервис раскрутка сайта в топ цена Екатеринбург указана ниже в таблице, где Вы можете выбрать наиболее для Вас подходящий и выгодный вариант. раскрутка сайта в топ цена Екатеринбург — При предоплате за 3-месяца и получи скидку 10%. Вы нашли нас в ТОП10 поиска по запросу «раскрутка сайта в топ цена» Екатеринбург — это лучшая реклама!!! Раскрутка on-line портала в Вашем городе Екатеринбург или других регионах уже включает в себя комплексное обслуживание, в том числе закупку и ручной обмен внешними ссылками, ручная корректировка метаданных вашего контента и создание качественного целевого контента в ведомых разделах, трансляция целевого контента в «соцсети поддержки». В правильно ориентированном контенте есть много «подводных камней» и текст должен быть выверен до мелочей. Важно не просто правильно подстроенный контента под поисковую...

Сайт ЗАО «Минпол» Екатеринбург

Сайт взят на техническое обслуживание, маркетинговое сопровождение и SEO раскрутка. ЗАО «Минпол» крупнейший производитель тротуарной плитки в Мордовии, а так же крупный производитель мелких изделий из жележабетона. Заказчику был необходим сайт с оригинальным и красивым дизайном, каталогом товаров и минимальным функционалом. Значительную долю в данной работе составила работа над эксклюзивным оформлением главной страницы сайта. Базовая цена сайта составила — 9 600 руб. ! наполнение сайта материалами — от 300 до 1000 руб. за страницу  (в зависимости от наличия и объёмов таблиц, фото и текстов). визуальных эффектов сайта — 15 000 руб.. 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 Вами и поможем определится с техническим заданием, дизайном и ценой сайта. ООО «Код Эксперт — РМ» — общая создание,...

Красивое и функциональное решение для крупного производителя ЖБИ Екатеринбург

Новый корпоративный информационный портал для ООО «ЗЖБМК БетМет» крупный производитель железобетонных изделий, с филиалами в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Екатеринбурге, Краснодаре и Калининграде. Заказчику понадобился не просто корпоративный вебсайт с перечнем товаров и управлением, но и он-лайн магазин с привязкой остатков и цен к 1С. Система оповещений менеджеров о заказе. А так же возможностю размещать данные про акции и скидки. 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 —  9 000 руб.. он-лайн on-line магазина  — 10 000 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 Вами и поможем определится с техническим заданием, дизайном и ценой. ООО «Код...

Сайт Комбината композитных материалов Екатеринбург

Модернизирован и взят на SEO раскрутка — новый сайт. Комбинат композитных материалов, г Саранск — занимается производством инновационной продукции — пластиковой арматуры и композитной сетки БАЗИС. Перед заказчиком прежде всего стоял вопрос адаптации сайта в поисковых комплексах по запросам о продукции комбината, а также возможность самостоятельного редактирования и добавления информации и вопрос размещения видео на страницах сайта. Посмотреть сайт заказчика … ...

Сайт ЗАО «Конвертор» Екатеринбург

Разработан сайт ЗАО «Конвертор» — крупный производитель промышленных источников бесперебойного питания. Партнёр и поставщик ОАО «Газпром» Сайт взят на техническое обслуживание и SEO раскрутка сайта. Базовая цена сайта составила — 9 600 руб. ! наполнение сайта материалами — от 300 до 1000 руб. за страницу  (в зависимости от наличия и объёмов таблиц, фото и текстов). визуальных эффектов сайта — 7000 руб.. доски редактора категорий и объявлений — 15 000 руб. 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 Вами и поможем определится с техническим заданием, дизайном и ценой сайта. ООО «Код Эксперт — РМ» — общая создание, тех.поддержка и раскрутка сайтов. Посмотреть сайт заказчика … ...

разработка сайта компании Екатеринбург

За короткий срок и по доступной цене создание сайта компании Екатеринбург с последующим обслуживанием и раскруткам. Делаем простые и сложные автоматизированные и продающие on-line витрины и корпоративные площадки. Нашими основными направлениями являются создание и раскрутка порталов компании Екатеринбург, любой сложности и функционала. Выбирая разработчика Вы увидите большое количество предложений которые усложняют Ваш выбор, особенно если Вы не специалист данной области. Пытаясь самостоятельно разобраться с чего начинается создание портала для компании, Вам придется изучить тонкости on-lineа, стандарты разработки ИТ порталов, оптимизацию программных процессов (скорость загрузки очень важна для посетителей), провести анализ взаимодействия с поисковыми системами и многие другие нюансы разработки — раскрутки порталов. компании занимающиеся разработкой сайтов Екатеринбург, расскажут Вам хорошую историю, сделают убедительную презентацию, но от куда Вы будете знать, что...

Сравнение методов объединения двух отсортированных списков в Python Екатеринбург

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. ; 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...