Я бы просто использовать

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

если это не очень большой список в этом случае вы можете создать пользовательскую функцию.

если вы просто собираетесь сортировать его, если он не отсортирован, то забудьте чек и сортировать его.

lst.sort()

и не думай об этом слишком много.

если вы хотите пользовательскую функцию, вы можете сделать что-то вроде

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

это будет o(n), если список уже отсортирован, хотя (и O(N) в for цикл это!) Итак, если вы не ожидаете, что он не будет отсортирован (и довольно случайный) большую часть времени, я бы снова просто отсортировал список.

эта форма итератора на 10-15% быстрее, чем при использовании целочисленной индексации:

# from itertools import izip as zip # python 2 only!

def is_sorted(l):
    return all(a <= b for a, b in zip(l, l[1:]))

красивый способ реализовать это-использовать

Я бы сделал это (кража из многих ответов здесь [Аарон Стерлинг, Wai Yip Tung, sorta от пола Макгира] и в основном Армин Ронахер):

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))

одна хорошая вещь: вам не нужно реализовывать вторую итерацию для серии (в отличие от среза списка).

я запустил тест и sorted(lst, reverse=True) == lst был самым быстрым для длинных списков, и all(l[i] >= l[i+1] for i in xrange(len(l)-1)) стал самым быстрым для коротких списков. Эти тесты были запущены на MacBook Pro 2010 13" (Core2 Duo 2.66 GHz, 4GB 1067MHz DDR3 RAM, Mac OS X 10.6.5).

обновление: я пересмотрел сценарий, чтобы вы могли запускать его непосредственно в своей собственной системе. В предыдущей версии были ошибки. Кроме того, я добавил Как отсортированные, так и несортированные входные данные.

• лучшие для коротких отсортированных списков:all(l[i] >= l[i+1] for i in xrange(len(l)-1))
• лучшее для длинных отсортированных списков: sorted(l, reverse=True) == l
• лучше всего для коротких несортированных списков:all(l[i] >= l[i+1] for i in xrange(len(l)-1))
• лучше всего для длинных несортированных списков:all(l[i] >= l[i+1] for i in xrange(len(l)-1))

таким образом, в большинстве случаев есть явный победитель.

обновление: ответы ааронстерлинга (#6 и #7) на самом деле самые быстрые во всех случаях. #7 является самым быстрым, потому что у него нет слоя косвенности для поиска ключа.

#!/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

хотя я не думаю, что есть гарантия, что sorted встроенный вызывает свою функцию cmp с i+1, i, похоже, это действительно так для CPython.

так что вы могли бы сделать что-то вроде:

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])

или таким образом (без операторов if - > eafp пошло не так? ; -)):

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

не очень подходящие для Python, но нам нужен хотя бы один reduce() ответ, да?

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')

переменная аккумулятора просто сохраняет это последнее проверенное значение, и если какое-либо значение меньше предыдущего значения, аккумулятор устанавливается на бесконечность (и, таким образом, все равно будет бесконечностью в конце, так как "Предыдущее значение" всегда будет больше текущего).

Я использую этот однострочный лайнер на основе numpy.diff ():

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

Я действительно не синхронизировал его с любым другим методом, но я предполагаю, что это быстрее, чем любой чистый метод Python, особенно для большого n, так как цикл в numpy.diff (вероятно) выполняется непосредственно в C (N-1 вычитаний с последующим N-1 сравнений).

однако вам нужно быть осторожным, если x является unsigned int, что может вызвать тихий целочисленный underflow в numpy.diff (), что приводит к ложному положительному результату. Вот измененная версия:

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()

это похоже на верхний ответ, но мне это нравится больше, потому что он избегает явного индексирования. Предполагая, что ваш список имеет имя lst, вы можете создать
(item, next_item) кортежи из вашего списка с zip:

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

В Python 3, zip уже возвращает генератор, в Python 2 Вы можете использовать itertools.izip для повышения эффективности памяти.

небольшое демо:

>>> 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

последний терпит неудачу, когда кортеж (3, 2) is оцененный.

бонус: проверка конечного (!) генераторы, которые не могут быть проиндексированы:

>>> 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

обязательно используйте itertools.izip здесь, Если вы используете Python 2, иначе вы победите цель не создавать списки из генераторов.

SapphireSun - это совершенно верно. Вы можете просто использовать lst.sort(). Реализация сортировки Python (TimSort) проверяет, отсортирован ли список. Если это так, sort () будет завершен в линейное время. Звучит как Питонический способ обеспечить сортировку списка;)

Как отметил @aaronsterling следующее решение является самым коротким и кажется самым быстрым, когда массив отсортирован и не слишком мал: def is_sorted(lst): return(sorted (lst) == lst)

если большую часть времени массив не сортируется, было бы желательно использовать решение, которое не сканирует весь массив и возвращает False, как только обнаружен несортированный префикс. Следующее-Самое быстрое решение, которое я мог найти, это не особенно элегантный:

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

используя бенчмарк Натана Фаррингтона, это обеспечивает лучшее время выполнения, чем использование sorted (lst) во всех случаях, за исключением запуска в большом отсортированном списке.

вот результаты тестов на моем компьютере.

сортировка (lst)==LST решение

• L1: 1.23838591576
• L2: 4.19063091278
• L3: 1.17996287346
• Л4: 4.68399500847

второй вариант:

• L1: 0.81095790863
• L2: 0.802397012711
• L3: 1.06135106087
• L4: 8.82761001587

Если вы хотите самый быстрый способ для массивов numpy, используйте numba, который, если вы используете conda, должен быть уже установлен

код будет быстрым, потому что он будет скомпилирован numba

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

и затем:

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

просто добавить другой способ (даже если для этого требуется дополнительный модуль):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

для проверки заказа DESC:

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

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

также

лень

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))

Это на самом деле самый короткий способ сделать это с помощью рекурсии:

если он отсортирован, напечатает True, иначе распечатает 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)

самый простой способ:

def isSorted(arr):
  i = 1
  while i < len(arr):
    if(result[i] < result[i - 1]):
      return False
    i += 1
  return True

наверняка работает в Python 3 и выше для целых чисел или строк:

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.')

=====================================================================

другой способ найти, если данный список отсортирован или нет

trees1 = list ([1, 4, 5, 3, 2])
trees2 = list (trees1)
trees2.sort()
if trees1 == trees2:
    print ('trees1 is SORTED')
else:
    print ('Not sorted')

Как насчет этого ? Просто и понятно.

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