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[Python] リストをソートする方法

2025-04-14更新日: 2025-04-14

Pythonでは、リストをソートするために主に二つの方法があります。一つは、リストのメソッドであるsort()を使用する方法です。このメソッドはリストをその場で昇順に並べ替え、元のリストを変更します。

もう一つは、組み込み関数sorted()を使用する方法です。この関数は新しいリストを返し、元のリストは変更されません。sorted()は、リスト以外のイテラブルもソート可能です。

どちらの方法も、key引数を使用してカスタムソートを行うことができます。

目次から探す

リストの基本的なソート方法
ソートのカスタマイズ
- keyパラメータの活用
- reverseパラメータで降順ソート
複雑なデータ構造のソート
ソートアルゴリズムの選択
- Pythonのデフォルトソートアルゴリズム
- 他のソートアルゴリズムの実装
応用例
まとめ

リストの基本的なソート方法

Pythonでは、リストをソートするための便利な方法がいくつか用意されています。

ここでは、sort()メソッドとsorted()関数を中心に、基本的なソート方法について解説します。

sort()メソッドの使い方

sort()メソッドは、リストオブジェクトに直接作用して、そのリストを昇順に並べ替えます。

このメソッドはリストをインプレースで変更するため、元のリストが変更される点に注意が必要です。

# リストを定義
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
# リストを昇順にソート
numbers.sort()
# ソートされたリストを表示
print(numbers)  # 出力: [1, 2, 5, 5, 6, 9]

この例では、numbersリストがsort()メソッドによって昇順に並べ替えられています。

sort()メソッドは、リストを直接変更するため、元のリストがそのままソートされた状態になります。

sorted()関数の使い方

sorted()関数は、リストをソートして新しいリストを返します。

この関数は元のリストを変更せず、新しいソート済みのリストを生成するため、元のデータを保持したい場合に便利です。

# リストを定義
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
# リストを昇順にソートして新しいリストを作成
sorted_numbers = sorted(numbers)
# ソートされたリストを表示
print(sorted_numbers)  # 出力: [1, 2, 5, 5, 6, 9]
# 元のリストを表示
print(numbers)  # 出力: [5, 2, 9, 1, 5, 6]

この例では、sorted()関数を使用してnumbersリストをソートし、新しいリストsorted_numbersを作成しています。

元のnumbersリストは変更されていないことが確認できます。

sort()とsorted()の違い

sort()メソッドとsorted()関数の主な違いは、以下の通りです。

特徴	sort()メソッド	sorted()関数
作用	リストをインプレースで変更	新しいリストを返す
戻り値	なし(`None`を返す)	ソートされた新しいリスト
使用対象	リストオブジェクト	任意のイテラブル

sort()メソッドはリストオブジェクトに直接作用し、元のリストを変更します。

一方、sorted()関数は元のリストを変更せず、新しいソート済みのリストを返します。

どちらを使用するかは、元のリストを保持する必要があるかどうかによって選択すると良いでしょう。

ソートのカスタマイズ

Pythonのソート機能は、単に昇順や降順に並べ替えるだけでなく、カスタマイズすることが可能です。

ここでは、keyパラメータとreverseパラメータを使ったソートのカスタマイズ方法について解説します。

keyパラメータの活用

keyパラメータを使用すると、ソートの基準をカスタマイズできます。

keyには関数を指定し、その関数の戻り値を基にソートが行われます。

文字列の長さでソートする

文字列のリストを、その長さに基づいてソートする例を見てみましょう。

# 文字列のリストを定義
words = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
# 文字列の長さでソート
words.sort(key=len)
# ソートされたリストを表示
print(words)  # 出力: ['date', 'apple', 'banana', 'cherry']

この例では、key=lenを指定することで、各文字列の長さを基準にソートしています。

結果として、短い文字列から順に並べ替えられます。

辞書の値でソートする

辞書のリストを、特定のキーの値に基づいてソートすることも可能です。

# 辞書のリストを定義
fruits = [
    {"name": "apple", "price": 100},
    {"name": "banana", "price": 50},
    {"name": "cherry", "price": 150}
]
# 辞書の値(price)でソート
fruits.sort(key=lambda x: x["price"])
# ソートされたリストを表示
print(fruits)
# 出力: [{'name': 'banana', 'price': 50}, {'name': 'apple', 'price': 100}, {'name': 'cherry', 'price': 150}]

この例では、key=lambda x: x["price"]を指定することで、各辞書のpriceキーの値を基準にソートしています。

reverseパラメータで降順ソート

reverseパラメータをTrueに設定すると、ソートの順序を逆にすることができます。

これにより、降順でのソートが可能になります。

# リストを定義
numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
# リストを降順にソート
numbers.sort(reverse=True)
# ソートされたリストを表示
print(numbers)  # 出力: [9, 6, 5, 5, 2, 1]

この例では、reverse=Trueを指定することで、リストが降順にソートされています。

reverseパラメータはsort()メソッドとsorted()関数の両方で使用可能です。

これにより、昇順だけでなく、降順での並べ替えも簡単に行えます。

複雑なデータ構造のソート

Pythonでは、リストだけでなく、タプルや辞書を含む複雑なデータ構造もソートすることができます。

ここでは、タプルのリスト、辞書のリスト、ネストされたリストのソート方法について解説します。

タプルのリストをソートする

タプルのリストをソートする場合、タプルの要素を基準にして並べ替えることができます。

デフォルトでは、タプルの最初の要素を基準にソートされますが、keyパラメータを使って他の要素を基準にすることも可能です。

# タプルのリストを定義
students = [("Alice", 25), ("Bob", 20), ("Charlie", 23)]
# 年齢でソート
students.sort(key=lambda x: x[1])
# ソートされたリストを表示
print(students)  # 出力: [('Bob', 20), ('Charlie', 23), ('Alice', 25)]

この例では、key=lambda x: x[1]を指定することで、各タプルの2番目の要素(年齢)を基準にソートしています。

辞書のリストをソートする

辞書のリストをソートする際には、特定のキーの値を基準に並べ替えることができます。

keyパラメータにラムダ関数を指定して、ソート基準を設定します。

# 辞書のリストを定義
products = [
    {"name": "apple", "price": 100},
    {"name": "banana", "price": 50},
    {"name": "cherry", "price": 150}
]
# 価格でソート
products.sort(key=lambda x: x["price"])
# ソートされたリストを表示
print(products)
# 出力: [{'name': 'banana', 'price': 50}, {'name': 'apple', 'price': 100}, {'name': 'cherry', 'price': 150}]

この例では、key=lambda x: x["price"]を指定することで、各辞書のpriceキーの値を基準にソートしています。

ネストされたリストのソート

ネストされたリストをソートする場合も、keyパラメータを使って特定の要素を基準に並べ替えることができます。

# ネストされたリストを定義
nested_list = [[1, 3], [4, 2], [2, 5]]
# サブリストの2番目の要素でソート
nested_list.sort(key=lambda x: x[1])
# ソートされたリストを表示
print(nested_list)  # 出力: [[4, 2], [1, 3], [2, 5]]

この例では、key=lambda x: x[1]を指定することで、各サブリストの2番目の要素を基準にソートしています。

ネストされたリストのソートは、特定の要素を基準にすることで、柔軟に並べ替えを行うことができます。

ソートアルゴリズムの選択

Pythonでは、リストのソートにデフォルトで効率的なアルゴリズムが使用されていますが、特定のニーズに応じて他のソートアルゴリズムを実装することも可能です。

ここでは、Pythonのデフォルトソートアルゴリズムと、他の一般的なソートアルゴリズムについて解説します。

Pythonのデフォルトソートアルゴリズム

Pythonのsort()メソッドとsorted()関数は、Timsortというアルゴリズムを使用しています。

Timsortは、マージソートと挿入ソートを組み合わせたもので、安定性と効率性に優れています。

特に、部分的にソートされたデータに対して非常に高速です。

安定性: 同じ値の要素の順序が保持される
時間計算量: 平均および最悪の場合でO(n log n)

他のソートアルゴリズムの実装

特定の要件や学習目的で、他のソートアルゴリズムを実装することもあります。

以下に、いくつかの一般的なソートアルゴリズムを紹介します。

バブルソート

バブルソートは、隣接する要素を比較して必要に応じて交換することで、リストをソートします。

シンプルですが、効率はあまり良くありません。

# バブルソートの実装
def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
# 使用例
numbers = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
bubble_sort(numbers)
print(numbers)  # 出力: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

バブルソートは、特に小規模なデータセットや教育目的で使用されます。

クイックソート

クイックソートは、分割統治法を用いた効率的なソートアルゴリズムです。

基準となるピボットを選び、リストを再帰的に分割してソートします。

# クイックソートの実装
def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
# 使用例
numbers = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
sorted_numbers = quick_sort(numbers)
print(sorted_numbers)  # 出力: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

クイックソートは、平均的に非常に高速で、実用的なソートアルゴリズムとして広く使われています。

マージソート

マージソートは、リストを再帰的に分割し、ソートされた部分をマージしていくアルゴリズムです。

安定性があり、一定の時間計算量を持ちます。

# マージソートの実装
def merge_sort(arr):
    if len(arr) > 1:
        mid = len(arr) // 2
        left_half = arr[:mid]
        right_half = arr[mid:]
        merge_sort(left_half)
        merge_sort(right_half)
        i = j = k = 0
        while i < len(left_half) and j < len(right_half):
            if left_half[i] < right_half[j]:
                arr[k] = left_half[i]
                i += 1
            else:
                arr[k] = right_half[j]
                j += 1
            k += 1
        while i < len(left_half):
            arr[k] = left_half[i]
            i += 1
            k += 1
        while j < len(right_half):
            arr[k] = right_half[j]
            j += 1
            k += 1
# 使用例
numbers = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
merge_sort(numbers)
print(numbers)  # 出力: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

マージソートは、安定性が求められる場合や、リンクリストのようなデータ構造でのソートに適しています。

応用例

ソートは単にデータを並べ替えるだけでなく、さまざまな応用が可能です。

ここでは、ソートを用いたデータのフィルタリング、ランキングの作成、重複の削除について解説します。

ソートを用いたデータのフィルタリング

ソートを活用することで、特定の条件に基づいてデータをフィルタリングすることができます。

例えば、特定の範囲内のデータを抽出する際に、ソートを行ってからフィルタリングを行うと効率的です。

# データのリストを定義
data = [15, 3, 9, 20, 7, 12, 5]
# データをソート
data.sort()
# 10以上のデータをフィルタリング
filtered_data = [x for x in data if x >= 10]
# フィルタリングされたデータを表示
print(filtered_data)  # 出力: [12, 15, 20]

この例では、データをソートした後、10以上の値を持つ要素をフィルタリングしています。

ソートを行うことで、フィルタリングの条件を簡単に設定できます。

ソートを用いたランキングの作成

ソートを利用して、データのランキングを作成することができます。

例えば、スコアのリストをソートして順位を付けることが可能です。

# スコアのリストを定義
scores = [85, 92, 78, 90, 88]
# スコアを降順にソート
sorted_scores = sorted(scores, reverse=True)
# ランキングを作成
ranking = {score: rank + 1 for rank, score in enumerate(sorted_scores)}
# ランキングを表示
print(ranking)  # 出力: {92: 1, 90: 2, 88: 3, 85: 4, 78: 5}

この例では、スコアを降順にソートし、各スコアに順位を付けています。

ソートを用いることで、簡単にランキングを作成できます。

ソートを用いた重複の削除

ソートを活用することで、リストから重複を削除することができます。

ソートされたリストでは、重複する要素が隣接するため、効率的に重複を検出して削除できます。

# データのリストを定義
data = [4, 2, 2, 8, 4, 6, 8, 1]
# データをソート
data.sort()
# 重複を削除
unique_data = []
for i in range(len(data)):
    if i == 0 or data[i] != data[i-1]:
        unique_data.append(data[i])
# 重複が削除されたデータを表示
print(unique_data)  # 出力: [1, 2, 4, 6, 8]