Python 資料結構 – 清單（list）

主題：sort() vs sorted()

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簡介

在日常的 Python 開發中，**清單（list）**是最常使用的可變序列型別。無論是資料前處理、演算法實作，或是 UI 顯示，都離不開對清單的排序操作。Python 提供了兩個看似相似、卻有本質差異的排序工具：list.sort() 方法與內建函式 sorted()。

許多初學者在學習時會把兩者混為一談，導致程式行為不如預期或是效能受損。本篇文章將深入比較 sort() 與 sorted()，說明它們的使用時機、返回值、原地修改與副本產生的差別，並提供實務範例、常見陷阱與最佳實踐，協助你在寫程式時做出正確的選擇。

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核心概念

1. 基本差異概覽

特性	list.sort()	sorted()
是否返回值	無（返回 None）	回傳 新清單
是否改變原清單	是（原位排序）	否（保留原清單）
適用對象	只能作用於 list 物件	可接受 任何可迭代物件（list、tuple、dict、set、generator）
可指定 key / reverse	✅	✅
時間複雜度	O(n log n)（Timsort）	同上，額外產生一個副本的空間 O(n)

重點：若你需要保留原始資料，或是想對非 list 的可迭代物件排序，請使用 sorted()；若你只想就地排序且不需要副本，list.sort() 是更省記憶體的選擇。

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2. list.sort() 的使用方式

numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
numbers.sort()                 # 原位排序
print(numbers)                 # [1, 2, 5, 5, 6, 9]

• 返回值為 None，若不小心寫成 sorted_numbers = numbers.sort()，sorted_numbers 會得到 None，容易造成後續錯誤。
• 支援 key 與 reverse 參數：

words = ['apple', 'Banana', 'cherry', 'date']
words.sort(key=str.lower)      # 忽略大小寫排序
words.sort(key=len, reverse=True)  # 依長度由長到短
print(words)                   # ['Banana', 'cherry', 'apple', 'date']

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3. sorted() 的使用方式

fruits = ('orange', 'apple', 'banana')
sorted_fruits = sorted(fruits)   # 產生新清單，不改變原 tuple
print(sorted_fruits)            # ['apple', 'banana', 'orange']
print(fruits)                   # ('orange', 'apple', 'banana')

• 返回一個全新的 list，不會改變傳入的可迭代物件。
• 同樣支援 key、reverse：

students = [
    {'name': 'Alice', 'score': 85},
    {'name': 'Bob',   'score': 92},
    {'name': 'Cathy', 'score': 78},
]

# 依成績由高到低排序
sorted_students = sorted(students, key=lambda s: s['score'], reverse=True)
print(sorted_students)

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4. 何時選擇 sorted() 而非 list.sort()

a. 需要保留原始資料

original = [3, 1, 4, 1, 5]
# 只想看排序後的結果，不想改變 original
view = sorted(original)
print(original)   # [3, 1, 4, 1, 5]
print(view)       # [1, 1, 3, 4, 5]

b. 排序非 list 的資料型別

# 排序字典的鍵
my_dict = {'b': 2, 'a': 1, 'c': 3}
sorted_keys = sorted(my_dict)          # ['a', 'b', 'c']
sorted_items = sorted(my_dict.items(), key=lambda kv: kv[1])  # 依值排序

c. 結合生成器（generator）使用

gen = (x * x for x in range(10))   # 產生 0~81 的平方
sorted_gen = sorted(gen)           # 必須先把 generator 轉成 list 再排序
print(sorted_gen)                  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

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5. 進階範例：多層排序（stable sort）

Python 的排序演算法是 穩定（stable） 的，意即相等的元素會保留原本的相對順序。利用這一特性，我們可以先依次排序不同的鍵：

people = [
    {'name': 'Alice', 'age': 30, 'salary': 7000},
    {'name': 'Bob',   'age': 25, 'salary': 5000},
    {'name': 'Cathy', 'age': 30, 'salary': 6000},
    {'name': 'David', 'age': 25, 'salary': 8000},
]

# 先依 salary 升冪，接著依 age 升冪（因為 sort 是穩定的）
people.sort(key=lambda p: p['salary'])
people.sort(key=lambda p: p['age'])
print(people)

結果會先把同齡的人依 salary 排序，最後的 people 會是：

[
    {'name': 'Bob',   'age': 25, 'salary': 5000},
    {'name': 'David', 'age': 25, 'salary': 8000},
    {'name': 'Cathy', 'age': 30, 'salary': 6000},
    {'name': 'Alice', 'age': 30, 'salary': 7000},
]

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常見陷阱與最佳實踐

陷阱	說明	解決方式
把 list.sort() 的回傳值當作排序結果	sorted_list = my_list.sort() 會得到 None	直接使用 my_list.sort()，或改用 sorted(my_list)
在迭代中同時修改原清單	迭代時呼叫 list.sort() 可能導致迭代順序改變	先把清單複製或使用 sorted() 產生新清單
忘記 key 參數的作用	想要依自訂規則排序卻只傳 reverse=True	使用 key 搭配 lambda 或函式，例如 key=str.lower
對大型資料使用 sorted() 產生大量副本	會佔用額外 O(n) 記憶體，導致效能下降	若不需要保留原始資料，改用 list.sort()；若必須保留，考慮分批排序或外部排序演算法
對不可迭代物件使用 sorted()	例如 int、None 會拋出 TypeError	確認傳入的是可迭代物件（list、tuple、dict、set、generator）

最佳實踐

1. 先決定是否需要保留原資料：保留 → sorted()；不保留 → list.sort()。
2. 使用 key 代替自訂比較函式：key 更快且語意清晰。
3. 對大型清單使用原位排序：可減少記憶體佔用。
4. 在多層排序時利用穩定性：先排序次要鍵，再排序主要鍵。
5. 避免在同一行混用兩者：如 sorted(my_list.sort()) 沒有意義且會產生錯誤。

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實際應用場景

1. 網站後端：分頁顯示排序結果

def get_paginated_users(page: int, per_page: int, sort_by: str = 'username'):
    # 從資料庫取得全部使用者（此處簡化為 list）
    users = fetch_all_users()   # 回傳 list of dict
    # 根據使用者需求排序
    sorted_users = sorted(users, key=lambda u: u[sort_by])
    start = (page - 1) * per_page
    end = start + per_page
    return sorted_users[start:end]

使用 sorted() 讓原始 users 列表保持不變，方便其他模組再次使用。

2. 資料分析：對 DataFrame 之外的清單排序

prices = [12.5, 9.99, 15.0, 7.5, 9.99]
# 只想取前 3 個最低價格
lowest_three = sorted(prices)[:3]   # [7.5, 9.99, 9.99]

3. CLI 工具：即時顯示排序後的檔案列表

import os

files = os.listdir('.')
# 依檔案大小排序（由大到小）
files.sort(key=lambda f: os.path.getsize(f), reverse=True)
for f in files:
    print(f, os.path.getsize(f))

這裡使用 list.sort()，因為不需要保留原始檔名順序，且直接在原位排序可以減少 I/O 時間。

4. 教學或測試：比較兩種排序結果

data = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
copy = data[:]          # 產生副本
data.sort()
sorted_copy = sorted(copy)
assert data == sorted_copy   # 兩者結果相同

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總結

• list.sort() 原位排序、返回 None、只適用於 list，適合需要省記憶體且不保留原始順序的情境。
• sorted() 返回新 list、不改變來源、接受 任何可迭代物件，是保留原資料或對非 list 結構排序的首選。
• 兩者皆支援 key 與 reverse，且底層皆使用 Timsort（O(n log n)），具備 穩定性，可利用多層排序的技巧。
• 在實務開發中，先判斷「是否需要保留原始資料」再決定使用哪個函式，能避免不必要的記憶體開銷與程式錯誤。

掌握 sort() 與 sorted() 的差異與最佳使用時機，將讓你的 Python 程式更簡潔、高效，也更符合專業開發的最佳實踐。祝你在資料結構的旅程中，排序無礙、程式順手！