探索排序函数进阶用法：提升程序效率的实用方法与技巧揭秘

我是怎么把代码跑快一点的

说实话,一开始我对排序函数的认知也就停留在 array.sort() 这种水平——反正能用就行，效率嘛……慢就慢点吧，数据量又不大，直到有一次，我写的一个小工具突然要处理将近十万条用户行为数据，那个原来跑起来“嗖嗖”的排序突然就卡成了幻灯片，我当时就懵了，对着屏幕嘀咕：“这排序是不是跟我有仇？”

后来才发现,问题不在数据量大，而在我的用法太原始，排序函数哪是只能按数字和字符串排个序那么简单？它有很多“隐藏技能”，用对了真的能四两拨千斤。

不只是“排序”，而是“怎么排”

很多人把排序函数就当作一个黑盒：输入数组，输出有序数组，但其实排序的关键往往在比较规则的设计上，比如我曾经遇到一个需求：对一批用户按年龄排序，但年龄相同的要按注册时间从近到远排。

最开始我写的是：

users.sort(key=lambda x: x['age'])

结果年龄相同的部分完全是乱序,后来改成了：

users.sort(key=lambda x: (x['age'], -x['register_time']))

注意,我这里用了一个小技巧：注册时间取负数，就相当于倒序，不需要再写一个复杂的 cmp 函数，简洁很多。

有时候不排序，反而更快？

你没看错,有一次我做数据去重，一开始傻乎乎地先排序再遍历去重，自以为很优雅，后来同事看我代码笑了：“你这复杂度O(n log n)的排序何必呢？直接上哈希表，O(n)不就完了？”

我愣了一下——是啊，我太执着于“排序能整理数据”这个表象，却忘了目标只是去重，后来我写类似逻辑前都会先问自己：排序是必须的吗？有没有更直接的方式？

语言特性别浪费

比如在Python里,sort 是稳定排序，也就是说，如果你分多次排序，其实可以实现“按多个条件排序”的效果——先按次要条件排，再按主要条件排，主要条件相同的仍会保持次要条件的顺序，这一点在我处理表格类数据时经常用，比吭哧吭哧写一个多元组的key要直观。

但注意：不是所有语言都这样！比如JavaScript的Array.sort()就不保证稳定性（虽然现在大多数实现是稳定的），这点坑我踩过，所以跨语言写代码时总会心里嘀咕一句：“稳住啊兄弟。”

数据本身的状态很重要

如果数据几乎已经是有序的,再用快速排序之类的算法反而可能效率低下，像Python的sort()用的是Timsort，它对部分有序的数据处理得很好——这点我实测过，把一个有序数组故意打乱几个元素再排序，速度比完全随机的数组快不少。

所以有时候,如果你知道数据是“基本有序”的，就别瞎折腾了，直接扔给 sort() 可能反而最快。

别忘了，你可以“懒”

有些场景下,我们并不需要全部排序——比如只要前10个最大值，那全部排序就太浪费了，这时用堆（Heap）或者快速选择（Quickselect）会更聪明，Python里有heapq.nlargest()，底层用的是堆，只需要O(n log k)的时间（k是要提取的个数）。

我后来写排行榜功能时就用了这招,数据量大的时候速度明显提上来了，感慨一句：“早怎么没发现呢？”

说到底,排序函数用得好不好，不在于你背了多少算法原理，而在于你有没有根据实际数据和场景去做选择的能力，有时候加个key、换个方法，甚至避免不必要的排序，效果立竿见影。

编程有时候真像做菜,同样的食材（数据），不同的处理方式（排序方法），端上桌的速度和口感（效率与结果）可能天差地别，我现在写排序前总会停一下，问自己：真的要排吗？有没有更贼一点的办法？

也许这就是进步吧——从“能跑就行”到“能不能跑得更快一点”，虽然偶尔还是会翻车，但至少愿意琢磨了。