检查列表是否已排序的 Pythonic 方法

Question

是否有一种 pythonic 方法来检查列表是否已经在ASC或DESC中排序

listtimestamps = [1, 2, 3, 5, 6, 7]

类似isttimestamps.isSorted()的东西返回True或False 。

我想输入一些消息的时间戳列表，并检查事务是否以正确的顺序出现。

Answer 1

这是一个单行：

all(l[i] <= l[i+1] for i in range(len(l) - 1))

如果使用 Python 2，请使用xrange而不是range 。

对于reverse=True ，使用>=而不是<= 。

Answer 2

我会用

if sorted(lst) == lst:
    # code here

除非它是一个非常大的列表，在这种情况下您可能想要创建一个自定义函数。

如果您只是对它进行排序，如果它没有排序，那么忘记检查并对其进行排序。

lst.sort()

不要想太多。

如果你想要一个自定义功能，你可以做类似的事情

def is_sorted(lst, key=lambda x: x):
    for i, el in enumerate(lst[1:]):
        if key(el) < key(lst[i]): # i is the index of the previous element
            return False
    return True

如果列表已经排序，这将是 O(n) （并且 O(n) 在for循环中！）所以，除非你期望它在大多数时间没有排序（并且相当随机），我会，再次，只需对列表进行排序。

Answer 3

这种迭代器形式比使用整数索引快 10-15%：

# python2 only
if str is bytes:
    from itertools import izip as zip

def is_sorted(l):
    return all(a <= b for a, b in zip(l, l[1:]))

Answer 4

一个很好的实现方法是使用itertools中的imap函数：

from itertools import imap, tee
import operator

def is_sorted(iterable, compare=operator.le):
  a, b = tee(iterable)
  next(b, None)
  return all(imap(compare, a, b))

此实现速度很快，适用于任何可迭代对象。

Answer 5

我会这样做（从这里的很多答案中窃取 [Aaron Sterling, Wai Yip Tung, sorta from Paul McGuire] 并且主要是Armin Ronacher ）：

from itertools import tee, izip

def pairwise(iterable):
    a, b = tee(iterable)
    next(b, None)
    return izip(a, b)

def is_sorted(iterable, key=lambda a, b: a <= b):
    return all(key(a, b) for a, b in pairwise(iterable))

一件好事：您不必实现该系列的第二个可迭代对象（与列表切片不同）。

Answer 6

我运行了一个基准测试 并且 sorted(lst, reverse=True) == lst对于长列表来说是最快的，并且 all(l[i] >= l[i+1] for i in xrange(len(l)-1))对于短名单来说是最快的 。 这些基准测试在 MacBook Pro 2010 13"（Core2 Duo 2.66GHz、4GB 1067MHz DDR3 RAM、Mac OS X 10.6.5）上运行。

更新：我修改了脚本，以便您可以直接在自己的系统上运行它。 以前的版本有错误。 此外，我添加了已排序和未排序的输入。

• 最适合短排序列表： all(l[i] >= l[i+1] for i in xrange(len(l)-1))
• 最适合长排序列表： sorted(l, reverse=True) == l
• 最适合短的未排序列表： all(l[i] >= l[i+1] for i in xrange(len(l)-1))
• 最适合长未排序列表： all(l[i] >= l[i+1] for i in xrange(len(l)-1))

所以在大多数情况下，有一个明显的赢家。

更新： aaronasterling 的答案（#6 和#7）实际上是所有情况下最快的。 #7 是最快的，因为它没有间接层来查找密钥。

#!/usr/bin/env python

import itertools
import time

def benchmark(f, *args):
    t1 = time.time()
    for i in xrange(1000000):
        f(*args)
    t2 = time.time()
    return t2-t1

L1 = range(4, 0, -1)
L2 = range(100, 0, -1)
L3 = range(0, 4)
L4 = range(0, 100)

# 1.
def isNonIncreasing(l, key=lambda x,y: x >= y): 
    return all(key(l[i],l[i+1]) for i in xrange(len(l)-1))
print benchmark(isNonIncreasing, L1) # 2.47253704071
print benchmark(isNonIncreasing, L2) # 34.5398209095
print benchmark(isNonIncreasing, L3) # 2.1916718483
print benchmark(isNonIncreasing, L4) # 2.19576501846

# 2.
def isNonIncreasing(l):
    return all(l[i] >= l[i+1] for i in xrange(len(l)-1))
print benchmark(isNonIncreasing, L1) # 1.86919999123
print benchmark(isNonIncreasing, L2) # 21.8603689671
print benchmark(isNonIncreasing, L3) # 1.95684289932
print benchmark(isNonIncreasing, L4) # 1.95272517204

# 3.
def isNonIncreasing(l, key=lambda x,y: x >= y): 
    return all(key(a,b) for (a,b) in itertools.izip(l[:-1],l[1:]))
print benchmark(isNonIncreasing, L1) # 2.65468883514
print benchmark(isNonIncreasing, L2) # 29.7504849434
print benchmark(isNonIncreasing, L3) # 2.78062295914
print benchmark(isNonIncreasing, L4) # 3.73436689377

# 4.
def isNonIncreasing(l):
    return all(a >= b for (a,b) in itertools.izip(l[:-1],l[1:]))
print benchmark(isNonIncreasing, L1) # 2.06947803497
print benchmark(isNonIncreasing, L2) # 15.6351969242
print benchmark(isNonIncreasing, L3) # 2.45671010017
print benchmark(isNonIncreasing, L4) # 3.48461818695

# 5.
def isNonIncreasing(l):
    return sorted(l, reverse=True) == l
print benchmark(isNonIncreasing, L1) # 2.01579380035
print benchmark(isNonIncreasing, L2) # 5.44593787193
print benchmark(isNonIncreasing, L3) # 2.01813793182
print benchmark(isNonIncreasing, L4) # 4.97615599632

# 6.
def isNonIncreasing(l, key=lambda x, y: x >= y): 
    for i, el in enumerate(l[1:]):
        if key(el, l[i-1]):
            return False
    return True
print benchmark(isNonIncreasing, L1) # 1.06842684746
print benchmark(isNonIncreasing, L2) # 1.67291283607
print benchmark(isNonIncreasing, L3) # 1.39491200447
print benchmark(isNonIncreasing, L4) # 1.80557894707

# 7.
def isNonIncreasing(l):
    for i, el in enumerate(l[1:]):
        if el >= l[i-1]:
            return False
    return True
print benchmark(isNonIncreasing, L1) # 0.883186101913
print benchmark(isNonIncreasing, L2) # 1.42852401733
print benchmark(isNonIncreasing, L3) # 1.09229516983
print benchmark(isNonIncreasing, L4) # 1.59502696991

Answer 7

我使用这个基于 numpy.diff() 的单行代码：

def issorted(x):
    """Check if x is sorted"""
    return (numpy.diff(x) >= 0).all() # is diff between all consecutive entries >= 0?

我还没有真正针对任何其他方法对其进行计时，但我认为它比任何纯 Python 方法都快，尤其是对于大 n，因为 numpy.diff 中的循环（可能）直接在 C 中运行（n-1 减法后跟 n -1 比较）。

但是，如果 x 是无符号整数，则需要小心，这可能会导致 numpy.diff() 中的静默整数下溢，从而导致误报。 这是一个修改后的版本：

def issorted(x):
    """Check if x is sorted"""
    try:
        if x.dtype.kind == 'u':
            # x is unsigned int array, risk of int underflow in np.diff
            x = numpy.int64(x)
    except AttributeError:
        pass # no dtype, not an array
    return (numpy.diff(x) >= 0).all()

Answer 8

这类似于最佳答案，但我更喜欢它，因为它避免了显式索引。 假设您的列表名称为lst ，您可以生成
(item, next_item)使用zip的列表中的元组：

all(x <= y for x,y in zip(lst, lst[1:]))

在 Python 3 中， zip已经返回了一个生成器，在 Python 2 中，您可以使用itertools.izip来提高内存效率。

小演示：

>>> lst = [1, 2, 3, 4]
>>> zip(lst, lst[1:])
[(1, 2), (2, 3), (3, 4)]
>>> all(x <= y for x,y in zip(lst, lst[1:]))
True
>>> 
>>> lst = [1, 2, 3, 2]
>>> zip(lst, lst[1:])
[(1, 2), (2, 3), (3, 2)]
>>> all(x <= y for x,y in zip(lst, lst[1:]))
False

最后一个在评估元组(3, 2)时失败。

奖励：检查无法索引的有限（！）生成器：

>>> def gen1():
...     yield 1
...     yield 2
...     yield 3
...     yield 4
...     
>>> def gen2():
...     yield 1
...     yield 2
...     yield 4
...     yield 3
... 
>>> g1_1 = gen1()
>>> g1_2 = gen1()
>>> next(g1_2)
1
>>> all(x <= y for x,y in zip(g1_1, g1_2))
True
>>>
>>> g2_1 = gen2()
>>> g2_2 = gen2()
>>> next(g2_2)
1
>>> all(x <= y for x,y in zip(g2_1, g2_2))
False

如果您使用的是 Python 2，请确保在此处使用itertools.izip ，否则您将无法实现不必从生成器创建列表的目的。

Answer 9

由于我没有在上面看到此选项，因此我将其添加到所有答案中。 用l表示列表，然后：

import numpy as np

# Trasform the list to a numpy array
x = np.array(l)

# check if ascendent sorted:
all(x[:-1] <= x[1:])

# check if descendent sorted:
all(x[:-1] >= x[1:])

Answer 10

尽管我认为无法保证sorted内置函数使用i+1, i调用其 cmp 函数，但对于 CPython 似乎确实如此。

因此，您可以执行以下操作：

def my_cmp(x, y):
   cmpval = cmp(x, y)
   if cmpval < 0:
      raise ValueError
   return cmpval

def is_sorted(lst):
   try:
      sorted(lst, cmp=my_cmp)
      return True
   except ValueError:
      return False

print is_sorted([1,2,3,5,6,7])
print is_sorted([1,2,5,3,6,7])

或者这样（没有 if 语句 -> EAFP 出错了？;-)）：

def my_cmp(x, y):
   assert(x >= y)
   return -1

def is_sorted(lst):
   try:
      sorted(lst, cmp=my_cmp)
      return True
   except AssertionError:
      return False

Answer 11

只是添加另一种方式（即使它需要额外的模块）： iteration_utilities.all_monotone ：

>>> from iteration_utilities import all_monotone
>>> listtimestamps = [1, 2, 3, 5, 6, 7]
>>> all_monotone(listtimestamps)
True

>>> all_monotone([1,2,1])
False

要检查 DESC 顺序：

>>> all_monotone(listtimestamps, decreasing=True)
False

>>> all_monotone([3,2,1], decreasing=True)
True

如果您需要严格检查（如果连续元素不应该相等）单调序列，还有一个strict参数。

在您的情况下这不是问题，但是如果您的序列包含nan值，则某些方法将失败，例如 sorted：

def is_sorted_using_sorted(iterable):
    return sorted(iterable) == iterable

>>> is_sorted_using_sorted([3, float('nan'), 1])  # definitely False, right?
True

>>> all_monotone([3, float('nan'), 1])
False

请注意，与此处提到的其他解决方案相比， iteration_utilities.all_monotone的执行速度更快，尤其是对于未排序的输入（请参阅基准）。

Answer 12

从Python 3.10开始，新的pairwise函数提供了一种遍历连续元素对的方法，从而确定所有这些对是否满足相同的排序谓词：

from itertools import pairwise

all(x <= y for x, y in pairwise([1, 2, 3, 5, 6, 7]))
# True

---

pairwise的中间结果：

pairwise([1, 2, 3, 5, 6, 7])
# [(1, 2), (2, 3), (3, 5), (5, 6), (6, 7)]

Answer 13

正如@aaronsterling 所指出的，以下解决方案是最短的，并且在数组排序且不太小的情况下似乎最快： def is_sorted(lst): return (sorted(lst) == lst)

如果大多数情况下数组未排序，则最好使用不扫描整个数组并在发现未排序前缀后立即返回 False 的解决方案。 以下是我能找到的最快的解决方案，它不是特别优雅：

def is_sorted(lst):
    it = iter(lst)
    try:
        prev = next(it)
    except StopIteration:
        return True
    for x in it:
        if prev > x:  # For reverse, use <
            return False
        prev = x
    return True

使用 Nathan Farrington 的基准测试，这在所有情况下都比使用 sorted(lst) 实现了更好的运行时间，除非在大型排序列表上运行。

这是我电脑上的基准测试结果。

sorted(lst)==lst 解决方案

• L1：1.23838591576
• L2：4.19063091278
• L3：1.17996287346
• L4: 4.68399500847

第二种解决方案：

• L1：0.81095790863
• L2：0.802397012711
• L3: 1.06135106087
• L4：8.82761001587

Answer 14

一点也不像 Pythonic，但我们至少需要一个reduce()答案，对吧？

def is_sorted(iterable):
    prev_or_inf = lambda prev, i: i if prev <= i else float('inf')
    return reduce(prev_or_inf, iterable, float('-inf')) < float('inf')

累加器变量只是存储最后检查的值，如果任何值小于前一个值，则累加器设置为无穷大（因此最后仍然是无穷大，因为“前一个值”总是大于当前的）。

Answer 15

懒惰的

from itertools import tee

def is_sorted(l):
    l1, l2 = tee(l)
    next(l2, None)
    return all(a <= b for a, b in zip(l1, l2))

Answer 16

第三方包方法more_itertools.is_sorted还没提到：

import more_itertools

ls = [1, 4, 2]

print(more_itertools.is_sorted(ls))

ls2 = ["ab", "c", "def"]

print(more_itertools.is_sorted(ls2, key=len))

Answer 17

SapphireSun 说的很对。 您可以只使用lst.sort() 。 Python 的排序实现 (TimSort) 检查列表是否已经排序。 如果是这样， sort() 将在线性时间内完成。 听起来像是一种确保列表排序的 Pythonic 方式；）

Answer 18

Python 3.6.8

from more_itertools import pairwise

class AssertionHelper:
    @classmethod
    def is_ascending(cls, data: iter) -> bool:
        for a, b in pairwise(data):
            if a > b:
                return False
        return True

    @classmethod
    def is_descending(cls, data: iter) -> bool:
        for a, b in pairwise(data):
            if a < b:
                return False
        return True

    @classmethod
    def is_sorted(cls, data: iter) -> bool:
        return cls.is_ascending(data) or cls.is_descending(data)

>>> AssertionHelper.is_descending((1, 2, 3, 4))
False
>>> AssertionHelper.is_ascending((1, 2, 3, 4))
True
>>> AssertionHelper.is_sorted((1, 2, 3, 4))
True

Answer 19

使用赋值表达式的解决方案（在 Python 3.8 中添加）：

def is_sorted(seq):
    seq_iter = iter(seq)
    cur = next(seq_iter, None)
    return all((prev := cur) <= (cur := nxt) for nxt in seq_iter)

z = list(range(10))
print(z)
print(is_sorted(z))

import random
random.shuffle(z)
print(z)
print(is_sorted(z))

z = []
print(z)
print(is_sorted(z))

给出：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
True
[1, 7, 5, 9, 4, 0, 8, 3, 2, 6]
False
[]
True

Answer 20

如果您想要 numpy 数组的最快方法，请使用numba ，如果您使用 conda 应该已经安装

代码会很快，因为它将由 numba 编译

import numba
@numba.jit
def issorted(vec, ascending=True):
    if len(vec) < 2:
        return True
    if ascending:
        for i in range(1, len(vec)):
            if vec[i-1] > vec[i]:
                return False
        return True
    else:
        for i in range(1, len(vec)):
            if vec[i-1] < vec[i]:
                return False
        return True

接着：

>>> issorted(array([4,9,100]))
>>> True

Answer 21

这种使用 Pandas 的方法非常慢，但它的完整性值得注意。 我不建议使用，除非输入数据已经是 Pandas Index或Series 。

from typing import Sequence

import pandas as pd

def is_sorted(seq: Sequence, reverse: bool = False) -> bool:
    index = pd.Index(seq)
    if reverse:
        return index.is_monotonic_decreasing
    return index.is_monotonic_increasing

Answer 22

这使用递归：

 def is_sorted(lst):
    if len(lst) == 1:
       return True
    return lst[0] <= lst[1] and is_sorted(lst[1:])

 some_list = [1,2,3,4]
 print(is_sorted(some_list))

请注意，这将引发RuntimeError: maximum recursion depth exceeded for long sequences。

Answer 23

from functools import reduce

# myiterable can be of any iterable type (including list)
isSorted = reduce(lambda r, e: (r[0] and (r[1] or r[2] <= e), False, e), myiterable, (True, True, None))[0]

派生的缩减值是（ sortedSoFarFlag 、 firstTimeFlag 、 lastElementValue ）的 3 部分元组。 它最初以 ( True , True , None ) 开头，它也用作空列表的结果（被视为已排序，因为没有乱序元素）。 在处理每个元素时，它会为元组计算新值（使用先前的元组值和下一个 elementValue）：

[0] (sortedSoFarFlag) evaluates true if: prev_0 is true and (prev_1 is true or prev_2 <= elementValue)
[1] (firstTimeFlag): False
[2] (lastElementValue): elementValue

归约的最终结果是一个元组：

[0]: True/False depending on whether the entire list was in sorted order
[1]: True/False depending on whether the list was empty
[2]: the last element value

第一个值是我们感兴趣的值，所以我们使用[0]从 reduce 结果中获取它。

Answer 24

尝试这个：

def is_sorted(arr) -> bool:
    for i in range(1, len(arr)):
        if arr[i] < arr[i - 1]:
            return False
    return True

Answer 25

这个怎么样 ？ 简单明了。

def is_list_sorted(al):

    llength =len(al)


    for i in range (llength):
        if (al[i-1] > al[i]):
            print(al[i])
            print(al[i+1])
            print('Not sorted')
            return -1

    else :
        print('sorted')
        return  true

Answer 26

最简单的方法：

def isSorted(arr):
  i = 1
  while i < len(arr):
    if(result[i] < result[i - 1]):
      return False
    i += 1
  return True

Answer 27

绝对适用于整数或字符串的 Python 3 及更高版本：

def tail(t):
    return t[:]

letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
rest = tail(letters)
rest.sort()
if letters == rest:
    print ('Given list is SORTED.')
else:
    print ('List NOT Sorted.')

==================================================== ====================

另一种查找给定列表是否已排序的方法

trees1 = list ([1, 4, 5, 3, 2])
trees2 = list (trees1)
trees2.sort()
if trees1 == trees2:
    print ('trees1 is SORTED')
else:
    print ('Not sorted')