python中sort是什么意思

Python08

python中sort是什么意思,第1张

python中sort()函数用于对原列表进行排序,如果指定参数,则使用比较函数指定的比较函数。

列表有自己的sort方法,其对列表进行原址排序,既然是原址排序,那显然元组不可能拥有这种方法,因为元组是不可修改的。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。

Python中的sort()方法用于数组排序,本文以实例形式对此加以详细说明:

一、基本形式

列表有自己的sort方法,其对列表进行原址排序,既然是原址排序,那显然元组不可能拥有这种方法,因为元组是不可修改的。

x = [4, 6, 2, 1, 7, 9]

x.sort()

print x # [1, 2, 4, 6, 7, 9]

如果需要一个排序好的副本,同时保持原有列表不变,怎么实现呢

x =[4, 6, 2, 1, 7, 9]

y = x[ : ]

y.sort()

print y #[1, 2, 4, 6, 7, 9]

print x #[4, 6, 2, 1, 7, 9]

注意:y = x[:] 通过分片操作将列表x的元素全部拷贝给y,如果简单的把x赋值给y:y = x,y和x还是指向同一个列表,并没有产生新的副本。

另一种获取已排序的列表副本的方法是使用sorted函数

x =[4, 6, 2, 1, 7, 9]

y = sorted(x)

print y #[1, 2, 4, 6, 7, 9]

print x #[4, 6, 2, 1, 7, 9]

sorted返回一个有序的副本,并且类型总是列表,如下:

print sorted('Python') #['P', 'h', 'n', 'o', 't', 'y']

二、自定义比较函数

可以定义自己的比较函数,然后通过参数传递给sort方法:

def comp(x, y):

if x <y:

return 1

elif x >y:

return -1

else:

return 0

nums = [3, 2, 8 ,0 , 1]

nums.sort(comp)

print nums # 降序排序[8, 3, 2, 1, 0]

nums.sort(cmp) # 调用内建函数cmp ,升序排序

print nums # 降序排序[0, 1, 2, 3, 8]

三、可选参数

sort方法还有两个可选参数:key和reverse

1、key在使用时必须提供一个排序过程总调用的函数:

x = ['mmm', 'mm', 'mm', 'm' ]

x.sort(key = len)

print x # ['m', 'mm', 'mm', 'mmm']

2、reverse实现降序排序,需要提供一个布尔值:

y = [3, 2, 8 ,0 , 1]

y.sort(reverse = True)

print y #[8, 3, 2, 1, 0]

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进行一个简单的升序排列直接调用sorted()函数,函数将会返回一个排序后的列表:

sorted函数不会改变原有的list,而是返回一个新的排好序的list

如果你想使用就地排序,也就是改变原list的内容,那么可以使用list.sort()的方法,这个方法的返回值是None。

另一个区别是,list.sort()方法只是list也就是列表类型的方法,只可以在列表类型上调用。而sorted方法则是可以接受任何可迭代对象。

list.sort()和sorted()函数都有一个key参数,可以用来指定一个函数来确定排序的一个优先级。比如,这个例子就是根据大小写的优先级进行排序:

key参数的值应该是一个函数,这个函数接受一个参数然后返回以一个key,这个key就被用作进行排序。这个方法很高效,因为对于每一个输入的记录只需要调用一次key函数。

一个常用的场景就是当我们需要对一个复杂对象的某些属性进行排序时:

再如:

前面我们看到的利用key-function来自定义排序,同时Python也可以通过operator库来自定义排序,而且通常这种方法更好理解并且效率更高。

operator库提供了 itemgetter(), attrgetter(), and a methodcaller()三个函数

同时还支持多层排序

list.sort()和sorted()都有一个boolean类型的reverse参数,可以用来指定升序和降序排列,默认为false,也就是升序排序,如果需要降序排列,则需将reverse参数指定为true。

排序的稳定性指,有相同key值的多个记录进行排序之后,原始的前后关系保持不变

我们可以看到python中的排序是稳定的。

我们可以利用这个稳定的特性来进行一些复杂的排序步骤,比如,我们将学生的数据先按成绩降序然后年龄升序。当排序是稳定的时候,我们可以先将年龄升序,再将成绩降序会得到相同的结果。

传统的DSU(Decorate-Sort-Undecorate)的排序方法主要有三个步骤:

因为元组是按字典序比较的,比较完grade之后,会继续比较i。

添加index的i值不是必须的,但是添加i值有以下好处:

现在python3提供了key-function,所以DSU方法已经不常用了

python2.x版本中,是利用cmp参数自定义排序。

python3.x已经将这个方法移除了,但是我们还是有必要了解一下cmp参数

cmp参数的使用方法就是指定一个函数,自定义排序的规则,和java等其他语言很类似

也可以反序排列

python3.x中可以用如下方式: