Python 中 sort() 和 sorted() 的用法与区别
1. sort() 方法：
sort() 是 Python 列表类型 (list) 的一个方法，它用于就地（原地）排序列表，修改原始列表。排序时可以通过 key 参数指定排序依据，还可以通过 reverse 参数来指定是否按降序排序。
语法：
list.sort(key=None, reverse=False)
key：指定一个函数，用来从列表中的每个元素中提取出用于排序的值。reverse：布尔值，True时表示降序排序，False时表示升序排序（默认）。
示例 1：基本用法
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
numbers.sort()
print(numbers) # 输出：[1, 2, 5, 5, 6, 9]
示例 2：按降序排序
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
numbers.sort(reverse=True)
print(numbers) # 输出：[9, 6, 5, 5, 2, 1]
示例 3：使用 key 参数按某个规则排序
items = [(3, 'apple'), (1, 'banana'), (2, 'cherry')]
items.sort(key=lambda x: x[0]) # 按照元组的第一个元素（数字）排序
print(items) # 输出：[(1, 'banana'), (2, 'cherry'), (3, 'apple')]
注意：
sort()是原地排序，会改变原始列表。- 如果你希望保留原始列表并得到一个新的排序结果，使用
sorted()。
2. sorted() 函数：
sorted() 是一个内置函数，它可以用于任何可迭代对象（如列表、元组、字典等）。它会返回一个新的已排序的列表，并不会改变原始数据。
语法：
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
iterable：待排序的可迭代对象。key：同sort()，指定排序依据。reverse：同sort()，是否降序排列。
示例 1：基本用法
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
new_numbers = sorted(numbers)
print(new_numbers) # 输出：[1, 2, 5, 5, 6, 9]
print(numbers) # 原始列表未变：[5, 2, 9, 1, 5, 6]
示例 2：使用 key 参数按某个规则排序
items = [(3, 'apple'), (1, 'banana'), (2, 'cherry')]
new_items = sorted(items, key=lambda x: x[0]) # 按照元组的第一个元素排序
print(new_items) # 输出：[(1, 'banana'), (2, 'cherry'), (3, 'apple')]
示例 3：按降序排序
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
new_numbers = sorted(numbers, reverse=True)
print(new_numbers) # 输出：[9, 6, 5, 5, 2, 1]
注意：
sorted()会返回一个新的列表，原始数据不受影响。- 如果你不需要改变原始数据且想要一个新的排序列表，使用
sorted()。
3. sort() 和 sorted() 的区别：
| 特性 | sort() | sorted() |
|---|---|---|
| 修改原数据 | 是（原地排序） | 否（返回新列表，不修改原数据） |
| 返回值 | None（返回值是 None，修改原列表） | 新排序的列表 |
| 适用范围 | 仅适用于列表 (list) | 适用于任何可迭代对象（如列表、元组、字典等） |
| 性能 | 因为是原地排序，内存效率更高 | 返回一个新的列表，会占用额外内存 |
例子：原地排序与返回新列表的对比
# 使用 sort()
numbers = [4, 2, 7, 1]
numbers.sort() # 原地排序
print(numbers) # 输出：[1, 2, 4, 7]# 使用 sorted()
numbers = [4, 2, 7, 1]
sorted_numbers = sorted(numbers) # 返回新的列表
print(numbers) # 输出：[4, 2, 7, 1] (原列表未改变)
print(sorted_numbers) # 输出：[1, 2, 4, 7]
4. 如何选择使用 sort() 或 sorted()：
- 使用
sort()：当你只需要修改原始列表并节省内存时。 - 使用
sorted()：当你不想修改原始列表时，或者想对其他类型的可迭代对象（如元组、字典等）进行排序。
5. 解题思路：每一个查询的最大美丽值
我们来看一下题目：
给定一个二维数组 items，每个元素是 [price, beauty]，以及一个查询数组 queries，对于每个查询值，要求返回小于等于该查询价格的所有物品中的最大美丽值。
我们可以通过以下步骤来优化解决这个问题：
1. 排序物品列表：
首先，我们可以按照物品的价格排序 items，这样方便在后续的查询过程中增量地处理物品，避免重复遍历。
2. 按查询排序：
将 queries 按升序排序，这样可以确保我们从小到大处理每个查询。
3. 遍历物品并增量更新最大美丽值：
对于每个查询，使用两个指针：一个指向物品列表，一个指向查询数组。每次处理一个查询时，我们通过指针 j 增量遍历物品列表，更新当前可选物品中的最大美丽值。
代码实现：
class Solution:def maximumBeauty(self, items: List[List[int]], queries: List[int]) -> List[int]:# 排序物品列表，按照价格排序items.sort(key=lambda item: item[0])# 按照查询值升序排序，并记录原始索引idx = sorted(range(len(queries)), key=lambda i: queries[i])# 初始化答案列表，max_beauty表示当前最大的美丽值ans = [0] * len(queries)max_beauty = 0j = 0# 遍历查询for i in idx:q = queries[i]# 处理查询小于等于当前查询价格的物品while j < len(items) and items[j][0] <= q:max_beauty = max(max_beauty, items[j][1])j += 1ans[i] = max_beautyreturn ans
示例：
items = [[1, 2], [3, 2], [2, 4], [5, 6], [3, 5]]
queries = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
sol = Solution()
print(sol.maximumBeauty(items, queries)) # 输出：[2, 4, 5, 5, 6, 6]
解题步骤：
- 物品排序：首先按价格对物品进行排序。
- 查询排序：按查询值升序排列，方便按顺序处理每个查询。
- 增量处理：遍历每个查询时，使用指针
j增量遍历物品并更新最大美丽值。
总结：
sort()和sorted()都是用来排序的工具，前者是原地排序，后者返回新排序的列表。sort()适用于需要修改原始数据的情况，而sorted()适用于需要保留原数据并得到排序结果的情况。- 对于这道题，通过排序物品和查询，并通过增量处理来实现高效的查询答案。
