Pythonのsort()関数を徹底解説！効率的なソートのコツ

sort()関数は、Pythonのリスト型に対してソートを行うための組み込み関数です。
データの整理や分析、アルゴリズムの実装などで頻繁に使用されます。

sort()関数の基本的な使い方

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
numbers.sort()
print(numbers)  # [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

numbers.sort(reverse=True)
print(numbers)  # [9, 6, 5, 5, 5, 4, 3, 3, 2, 1, 1]

sort()関数のパラメータ

words = ['apple', 'Banana', 'orange', 'Grape']
words.sort(key=str.lower)
print(words)  # ['apple', 'Banana', 'Grape', 'orange']

words.sort(key=str.lower, reverse=True)
print(words)  # ['orange', 'Grape', 'Banana', 'apple']

安定ソートと不安定ソート

# 安定ソートの例
data = [('Alice', 2), ('Bob', 1), ('Charlie', 2), ('David', 1)]
data.sort(key=lambda x: x[1])
print(data)  # [('Bob', 1), ('David', 1), ('Alice', 2), ('Charlie', 2)]

# 不安定ソートの例（一部の言語の実装に依存）
data = [('Alice', 2), ('Bob', 1), ('Charlie', 2), ('David', 1)]
data.sort(key=lambda x: x[1])
data.sort(key=lambda x: x[0])
print(data)  # [('Alice', 2), ('Bob', 1), ('Charlie', 2), ('David', 1)]

この例では、最初のソートでは第2要素（数値）を基準にソートしています。
安定ソートでは、第2要素が等しい場合、元の順序が保持されます。
不安定ソートでは、第2要素が等しい場合、元の順序が保持されない可能性があります。

安定ソートと不安定ソートの違いは、同じ値を持つ要素の相対的な順序が保持されるかどうかです。

安定ソートの場合、第2要素が同じ値（1または2）の要素は、元の順序が保持されています。
つまり、(‘Bob’, 1)と(‘David’, 1)の順序、および(‘Alice’, 2)と(‘Charlie’, 2)の順序が維持されています。

不安定ソートの場合、第2要素が同じ値の要素の順序が変わる可能性があります。
たとえば、(‘Bob’, 1)と(‘David’, 1)の順序が入れ替わったり、(‘Alice’, 2)と(‘Charlie’, 2)の順序が入れ替わったりする可能性があります。

安定ソートは、ソートのキー以外の要素の順序を保持するため、マルチキーソートなどで有用です。
例えば、先にタプルの第2要素（数値）でソートし、次にタプルの第1要素（名前）でソートする場合、
安定ソートを使用すると、第2要素が同じ値の要素間の順序が保持されます。

ソートのパフォーマンス

import random
import time

# 大量のデータを生成
data = [random.randint(1, 1000) for _ in range(1000000)]

# ソート前の時間を記録
start_time = time.time()

# ソートを実行
data.sort()

# ソート後の時間を記録
end_time = time.time()

# 実行時間を計算
execution_time = end_time - start_time

print(f"ソートにかかった時間: {execution_time:.2f}秒")

この例では、100万個のランダムな整数を生成し、sort()関数を使ってソートしています。
ソート前後の時間を記録し、実行時間を計算することで、ソートのパフォーマンスを測定しています。

実行時間は、コンピュータのスペックや他のプロセスの状態によって変動します。
大量のデータをソートする場合、パフォーマンスに注意が必要であることを示しています。

ちなみに、私の環境では以下の結果です。

ソートにかかった時間: 0.10秒

sorted()関数との違い

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(numbers)         # [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
print(sorted_numbers)  # [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

実践的な使用例

# 数値データのソート
scores = [90, 80, 95, 75, 85]
scores.sort()
print(scores)  # [75, 80, 85, 90, 95]

# 文字列データのソート
names = ['Alice', 'Charlie', 'Bob']
names.sort()
print(names)  # ['Alice', 'Bob', 'Charlie']

# 辞書のvalueでソート
fruits = {'apple': 3, 'banana': 1, 'orange': 2}
sorted_fruits = sorted(fruits.items(), key=lambda x: x[1])
print(sorted_fruits)  # [('banana', 1), ('orange', 2), ('apple', 3)]

# 複数のキーを使ったソート
people = [('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', 30), ('Dave', 25)]
people.sort(key=lambda x: (x[1], x[0]))
print(people)  # [('Alice', 25), ('Dave', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', 30)]