Numpy 数组合并排序

Question

我是 Numpy 的新手，正在尝试使用我在以下位置找到的示例合并排序程序：http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/SortSearch/TheMergeSort.html

但是，当我尝试在 numpy 数组上使用它时：

blist = np.array([54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20])
mergeSort(blist)

打印出来

[17 17 17 17 20 20 20 20 20]

而不是与普通 python 列表一起使用的预期输出。有谁知道为什么该程序似乎不适用于 numpy 数组，但可以使用其预期输入？

Answer 1

正如已经说过的，不期望为列表编写的代码也能泛化到 NumPy 数组。

如果要对 NumPy 数组进行排序，可以使用sorted()

blist = np.array([54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20])
print(sorted(blist))

问题在于合并函数将新值分配给数组的方式。如果你运行它，你可以看到问题：

def mergeSort(alist):
    print("Splitting ",alist)
    if len(alist)>1:
        mid = len(alist)//2
        lefthalf = alist[:mid]
        righthalf = alist[mid:]

        mergeSort(lefthalf)
        mergeSort(righthalf)
        i=0
        j=0
        k=0
        while i < len(lefthalf) and j < len(righthalf):
            if lefthalf[i] < righthalf[j]:               
                alist[k]=lefthalf[i]
                i=i+1
            else:
                print(lefthalf,"lefthalf before the incorrect assignment")
                print(alist[k],righthalf[j])
                alist[k]=righthalf[j]
                print(lefthalf,"lefthalf after the incorrect assignment")               
                j=j+1
            k=k+1


        while i < len(lefthalf):
            alist[k]=lefthalf[i]         
            i=i+1
            k=k+1

        while j < len(righthalf):
            alist[k]=righthalf[j]
            j=j+1
            k=k+1
print("Merging ",alist)

似乎lefthalf 引用 alist 数组中的值，因此将alist 值分配给righthalf 中的值也会改变lefthalf 同时。

运行此代码块使其更加明显：

alist = np.array([54,26])
mid = len(alist)//2
lefthalf = alist[:mid]
righthalf = alist[mid:]
print(lefthalf,"lefthalf before the incorrect assignment")
alist[0]=righthalf[0]
print(lefthalf,"lefthalf after the incorrect assignment") 

问题已在here 讨论。实际上，您实际上可以通过在lefthalf = alist[:mid] righthalf = alist[mid:] 即lefthalf = alist[:mid].copy() 等之后添加.copy() 来修复它。

Answer 2

这个问题让我很感兴趣，但我不确定这是否是学习numpy 的好方法。像这样的迭代过程并没有很好地利用数组的独特品质。它只是把它当作一个列表来对待，很明显它不太合适。

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这是一个小列表的运行：

In [608]: alist=[3,2];arr=np.array(alist)
In [609]: mergeSort(alist)
Splitting  [3, 2]
Splitting  [3]
Merging  [3]
Splitting  [2]
Merging  [2]
Merging  [2, 3]

In [610]: mergeSort(arr)
Splitting  [3 2]
Splitting  [3]
Merging  [3]
Splitting  [2]
Merging  [2]
Merging  [2 2]

区别在于最后一个合并步骤。

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我修改了代码以添加更多诊断打印

def mergeSort(alist):
    print("Splitting ",alist)
    if len(alist)>1:
        mid = len(alist)//2
        lefthalf = alist[:mid]
        righthalf = alist[mid:]

        mergeSort(lefthalf)
        mergeSort(righthalf)

        i=0
        j=0
        k=0
        while i < len(lefthalf) and j < len(righthalf):
            if lefthalf[i] < righthalf[j]:
                alist[k]=lefthalf[i]
                print('1',i,j,alist)
                i=i+1
            else:
                alist[k]=righthalf[j]
                print('2',i,j,alist)
                j=j+1
            k=k+1

        while i < len(lefthalf):
            alist[k]=lefthalf[i]
            print('3',i,j,alist)
            i=i+1
            k=k+1

        while j < len(righthalf):
            alist[k]=righthalf[j]
            print('4',i,j,alist)
            j=j+1
            k=k+1
    print("Merging ",alist)

运行：

In [623]: alist=[3,2];arr=np.array(alist)
In [624]: mergeSort(alist)
Splitting  [3, 2]
Splitting  [3]
Merging  [3]
Splitting  [2]
Merging  [2]
2 0 0 [2, 2]
3 0 1 [2, 3]
Merging  [2, 3]

In [625]: mergeSort(arr)
Splitting  [3 2]
Splitting  [3]
Merging  [3]
Splitting  [2]
Merging  [2]
2 0 0 [2 2]
3 0 1 [2 2]
Merging  [2 2]

所以它在列表的 1 和 4 处“合并”，对于数组，它在 2 和 3 处“合并”。我们能弄清楚为什么吗？我怀疑if 测试存在差异。

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看起来修复是：

    lefthalf = alist[:mid].copy()
    righthalf = alist[mid:].copy()

正如@duhamp 对数组所指出的，对lefthalf 的更改将更改righthalf。对于列表，lefthalf 和 righthalf 是 alist 的副本。但是索引alist[:mid] 会返回view，而不是副本。这是列表和数组之间的一个重要区别。

更重要的是，当您遇到 Python 代码（尤其是 numpy 代码）问题时，它有助于在可疑问题点添加诊断打印。您可以使用调试器，或者像我们一样临时修改代码。无论哪种方式，问题通常是您在编写代码时忽略的小细节。