Быстрая сортировка

В этом алгоритме мы разбиваем список при помощи опорного элемента, сортируя значения вокруг него.

В нашей реализации мы выбрали опорным элементом последний элемент массива. Наилучшая производительность достигается тогда, когда опорный элемент делит список примерно пополам.

Алгоритм быстрой сортировки:
▪️ рекурсивный;
▪️ неустойчивый;
▪️ преобразует входные данные без использования вспомогательной структуры данных (in place);
▪️ имеет сложность O(nlog(n));

Сортировка подсчетом

Этот алгоритм не производит сравнение элементов. Для сортировки используются математические свойства целых чисел. Мы подсчитываем вхождения числа в массиве и сохраняем результат во вспомогательном массиве, где индексу соответствует значение ключа.

Алгоритм сортировки подсчетом:
▪️ нерекурсивный;
▪️ устойчивый;
▪️ преобразует входные данные без использования вспомогательной структуры данных (in place), но все же требует дополнительной памяти;
▪️ имеет сложность O(n);

Зачем использовать метаклассы вместо функций?

Поскольку __metaclass__ принимает любой вызываемый объект, с чего бы вдруг использовать класс, если это очевидно сложнее?

Тому есть несколько причин:
▪️ Назначение яснее. Когда вы видите UpperAttrMetaclass(type), вы сразу знаете, что дальше будет.
▪️ Можно использовать ООП. Метаклассы могту наследоваться от метаклассов, перегружая родитальские методы.
▪️ Лучше структурированный код. Вы не будете использовать метаклассы для таких простых вещей, как в примере выше. Обычно это что-то сложное. Возможность создать несколько методов и сгруппировать их в одном классе очень полезна, чтобы сделать код более удобным для чтения.
▪️ Можно использовать __new__, __init__ и __call__. Конечно, обычно можно всё сделать в __new__, но некоторым комфортнее использовать __init__
▪️ Они называются метаклассами, чёрт возьми! Это должно что-то значить!

В этом руководстве мы расскажем, что такое метаклассы в Python, зачем они нужны и как их создавать.