标签：sort 几种 sorter 查找 Collections nLog n2 排序

几种排序的比较

从实际的性能来看，快速排序是最快的。
我们看到了这些排序的性能最好的平均也就是O(nLog(n))，有没有办法突破呢？比如到O(n)，理论证明这不可能，理论下限就是O(nLog(n))。
不过有特定情况可以提高到O(n)，比如计数排序、基数排序和桶排序。

排序算法没有绝对的优劣，只是不同的场景的合适程度不同。最好是做成可替换的，这就要求我们对外的接口统一，我们可以写一个排序工具类，内部使用这些算法，对外提供统一的服务。

class Collections():
    sorter = mergesort.MergeSorter()
    def sort(list):
        Collections.sorter.sort(list)

我们在类Collections里面定义了一个类变量sorter和一个类方法sort(list)，不是实例级的，所以客户程序不需要创建Collections的实例，而是直接访问即可。类里面把排序算法默认为归并排序。注意sort()里的写法Collections.sorter.sort(list)，直接用的类里面的变量。
客户程序先选择一个算法，传给类，然后调用sort()实现排序。
如：

import mergesort
import quicksort
import collections

if __name__=='__main__':
    a=[38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]
    print("before sort:",a)
    #sorter=mergesort.MergeSorter()
    sorter=quicksort.QuickSorter()
    Collections.sorter=sorter
    Collections.sort(a)
    print("after sort:",a)

排序算法是外部传进去的，需要的时候可以替换算法，这是一种策略模式。
自然，要这么写程序，就要求排序算法提供同样的接口，sort(list)，统一都是接受一个列表作为参数，统一把排序方法叫做sort()。事实上，我们可以定义这么一个公共的基础类Sorter，然后别的排序算法继承他就可以了。

class Sorter(): #定义基础类
    def sort(self,list):
        Pass

class MergeSorter(sorter.Sorter): #继承

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来源： https://blog.51cto.com/u_14602625/2962704

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