实际上我们并没有给出anijhaw想要的答案。这是一行:

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

对于Python 3:

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

我只想用

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

除非它是一个非常大的列表,在这种情况下,您可能需要创建一个自定义函数。

如果你只是要排序,如果它没有排序,那么忘记检查和排序。

lst.sort()

别想太多。

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,那么这将是O(n)(并且O(n)在 for 回过头来!)所以,除非你期望它在大多数时候都不会被排序(而且是随机的),否则我还是会对列表进行排序。

此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:]))

实现这一点的一个很好的方法是使用 imap 函数来自 itertools

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))

这种实现速度很快,适用于任何iterables。

我做了个基准测试 sorted(lst, reverse=True) == lst 是长名单中最快的,而且 all(l[i] >= l[i+1] for i in xrange(len(l)-1)) 是最快的短名单 . 这些基准测试运行在MacBookPro 2010 13“(Core2 Duo 2.66GHz,4GB1067MHz DDR3 RAM,MacOSX10.6.5)上。

• 所有(l[i]>=l[i+1],对于x范围内的i(len(l)-1))
• 最适合长排序列表: sorted(l, reverse=True) == l
• 所有(l[i]>=l[i+1],对于x范围内的i(len(l)-1))

所以在大多数情况下,都有一个明显的赢家。

更新: 阿伦斯特林的答案(6和7)实际上是所有情况下最快的。#7是最快的,因为它没有查找键的间接层。

#!/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

我会这么做(从这里的很多答案(亚伦·斯特林,惠业东,保罗·麦奎尔的一部分)中偷来)而且大部分都是这样 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))

我用这一行基于微小差异():

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

但是,如果x是无符号int,则需要小心,这可能会导致中的静默整数下溢微小差异(),导致假阳性。以下是修改后的版本:

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()

lst ,您可以生成
(item, next_item) zip :

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

在Python3中, 拉链 已经返回了一个生成器,在python2中可以使用 itertools.izip 为了更好的内存效率。

>>> 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

当元组 (3, 2) 进行评估。

奖励:检查有限(!)无法索引的生成器:

>>> 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

一定要使用 itertools.izip文件 在这里,如果您使用的是python2,否则就不必从生成器创建列表。

蓝宝石太阳 lst.sort()

虽然我不认为有一个保证 sorted i+1, i ,似乎对CPython也是如此。

所以你可以这样做:

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])

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

一点都不太像蟒蛇,但我们至少需要一个 reduce() 回答,对吗?

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')

accumulator变量只存储上次检查的值,如果任何值小于前一个值,则将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”始终大于当前值)。

返回(排序(lst)==lst)

如果大部分时间数组没有排序,那么最好使用一种解决方案,该解决方案不扫描整个数组,并且在发现未排序的前缀时立即返回False。下面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 = it.next()
    except StopIteration:
        return True
    for x in it:
        if prev > x:
            return False
        prev = x
    return True

使用nathanfarrington的基准测试,除了在大的排序列表上运行外,在所有情况下,这都比使用sorted(lst)实现更好的运行时。

这是我电脑上的基准测试结果。

• L1:1.23838591576
• 三级:1.17996287346
• L4:4.68399500847

第二种解决方案:

• 三级:1.06135106087
• L4:8.82761001587

如果您想用最快的方式来实现numpy阵列,请使用 numba

代码将很快,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

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

只需添加另一种方式(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

要检查描述顺序:

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

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

strict

对你来说这不是问题但是 你的序列包含 nan 值,则某些方法将失败,例如使用排序的:

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

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

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

请注意 迭代_实用程序。所有的都是单调的 与这里提到的其他解决方案相比,执行速度更快,特别是对于未排序的输入(请参阅 benchmark ).

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))

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

因为我没有看到这个选项上面,我会把它添加到所有的答案。 让我们用 l ,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:])

随着即将到来的 Python 3.10 release schedule pairwise 函数提供了一种在连续元素对之间滑动的方法,从而确定是否所有这些对都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

两两 :

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

more_itertools.is_sorted

我不确定这是什么时候添加的,但还没有提到:

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))

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]

导出的归约值是由三部分组成的元组( 分类标签 , , LastElement值 True , 是的 , None ),也用作空列表的结果(由于没有无序元素,因此被视为已排序)。在处理每个元素时,它会计算元组的新值(使用上一个元组值和下一个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

[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]

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))

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

这实际上是使用递归实现的最短方法:

如果已排序,则将打印True,否则将打印False

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

 any_list = [1,2,3,4]
 print is_Sorted(any_list)

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

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

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')