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排序算法函數(shù)python python3排序函數(shù)

python 內(nèi)置排序函數(shù)使用

python內(nèi)置關(guān)于排序的工具主要有兩個一個是列表自帶的 sort() 方法,另外一個是 sorted() 函數(shù)。Python 列表內(nèi)置方法可以直接修改列表。而 sorted() 內(nèi)置函數(shù)從一個可迭代對象(列表,元組等都可以)構(gòu)建一個新的排序列表。其函數(shù)原型分別如下:

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對列表進行默認(rèn)排序

從函數(shù)原型來看,可以看到兩者都具有兩個可選參數(shù),它們都必須指定為關(guān)鍵字參數(shù)。

key 指定帶有單個參數(shù)的函數(shù),用于從 iterable 的每個元素中提取用于比較的鍵 (例如 key=str.lower)。默認(rèn)值為 None (直接比較元素)。 key 形參的值應(yīng)該是個函數(shù)(或其他可調(diào)用對象),它接受一個參數(shù)并返回一個用于排序的鍵。

假設(shè)有其他類型的變量,比如一個自定義的類或者列表中又是一個列表。以官網(wǎng)例子為例有這樣一個列表,其元素為元組,

可以用以下方式按照年齡排序

類似的有自定義類

可以用如下方式進行排序

也可以顯示定義一個函數(shù),且只有一個參數(shù),返回用于排序的鍵,比如

總之就是定義一個函數(shù)返回一個用于排序的鍵,可以用lambda函數(shù)或者 def 定義都可以。

上面實現(xiàn)的簡單函數(shù)實際就是實現(xiàn)了返回一個有序結(jié)構(gòu)的第 n 的元素,或者某個類中的某個屬性,因此 Python 提供了便利功能,使訪問器功能更容易,更快捷。operator 模塊有 itemgetter() 、 attrgetter() 函數(shù)。分別完成返回第 n 個元素,某個屬性功能。上面的排序可以用如下方式進行實現(xiàn)

在python2中,sort有一個 cmp 參數(shù),即用一個函數(shù)來自定義比較,在python3中這種方式被取消。為了繼承類似的用法,在 Python 3.2 中, functools.cmp_to_key() 函數(shù)被添加到標(biāo)準(zhǔn)庫中的 functools 模塊中。

這種作用先定義如何比較兩個變量,以上面的學(xué)生列表按照年齡排序為例

這種做法自定義比較函數(shù)接收兩個形參,返回比較結(jié)果(bool),而新式方法接受一個參數(shù),返回的是比較的鍵。

假設(shè)有字典 d = {'b':2, 'a':1,'c':8,'d':4} ,則可以通過以下方式對字典按照鍵和值進行排序

python常見的三種列表排序算法分別是什么?

排序是計算機程序設(shè)計中的一種重要操作,它的功能是將一個數(shù)據(jù)元素的任意序列,重新排列成一個關(guān)鍵字有序的序列。那么python列表排序算法有哪些?本文主要為大家講述python中經(jīng)常用的三種排序算法:冒泡排序、插入排序和選擇排序。

1、冒泡排序

冒泡排序,Bubble

Sort,是一種簡單的排序算法。它重復(fù)地遍歷要排序的數(shù)列,一次比較兩個元素,如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。遍歷數(shù)列的工作是重復(fù)地進行直到?jīng)]有再需要交換,也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。這個算法的名字由來是因為越小的元素會經(jīng)由交換慢慢浮到數(shù)列的頂端。

2、插入排序

插入排序,Insertion

Sort,是一種簡單直觀的排序算法。它的工作原理是通過構(gòu)建有序序列,對于未排序數(shù)據(jù),在已排序序列中從后向前掃描,找到相應(yīng)位置并插入。插入排序在實現(xiàn)上,在從后向前的掃描過程中,需要把已排序元素逐步向后挪位,為最新元素提供插入空間。

3、選擇排序

選擇排序,Selection

Sort,是一種簡單直觀的排序算法。它的工作原理如下:首先在未排序序列中找到最小、最大元素,存放到排序序列的起始位置,然后再從剩余未排序元素中繼續(xù)尋找最小、最大元素。放到已排序序列的末尾。以此類推,直到所有元素均排序完畢。

sorted函數(shù)python

sorted函數(shù)python介紹如下

sorted() 作為?Python?內(nèi)置函數(shù)之一,其功能是對序列(列表、元組、字典、集合、還包括字符串)進行排序。

sorted() 函數(shù)的基本語法格式如下

list = sorted(iterable, key=None, reverse=False)

其中,iterable 表示指定的序列,key 參數(shù)可以自定義排序規(guī)則;reverse 參數(shù)指定以升序(False,默認(rèn))還是降序(True)進行排序。sorted() 函數(shù)會返回一個排好序的列表。

注意,key 參數(shù)和 reverse 參數(shù)是可選參數(shù),即可以使用,也可以忽略。

演示sorted()函數(shù)的基本代碼用法:

#對列表進行排序

a = [5,3,4,2,1]

print(sorted(a))

#對元組進行排序

a = (5,4,3,1,2)

print(sorted(a))

#字典默認(rèn)按照key進行排序

a = {4:1,\

5:2,\

3:3,\

2:6,\

1:8}

print(sorted(a.items()))

#對集合進行排序

a = {1,5,3,2,4}

print(sorted(a))

#對字符串進行排序

a = "51423"

print(sorted(a))

Python實現(xiàn)的幾個常用排序算法實例

#encoding=utf-8

import?random

from?copy?import?copy

def?directInsertSort(seq):

"""?直接插入排序?"""

size?=?len(seq)

for?i?in?range(1,size):

tmp,?j?=?seq[i],?i

while?j??0?and?tmp??seq[j-1]:

seq[j],?j?=?seq[j-1],?j-1

seq[j]?=?tmp

return?seq

def?directSelectSort(seq):

"""?直接選擇排序?"""

size?=?len(seq)

for?i?in?range(0,size?-?1):

k?=?i;j?=?i+1

while?j??size:

if?seq[j]??seq[k]:

k?=?j

j?+=?1

seq[i],seq[k]?=?seq[k],seq[i]

return?seq

def?bubbleSort(seq):

"""冒泡排序"""

size?=?len(seq)

for?i?in?range(1,size):

for?j?in?range(0,size-i):

if?seq[j+1]??seq[j]:

seq[j+1],seq[j]?=?seq[j],seq[j+1]

return?seq

def?_divide(seq,?low,?high):

"""快速排序劃分函數(shù)"""

tmp?=?seq[low]

while?low?!=?high:

while?low??high?and?seq[high]?=?tmp:?high?-=?1

if?low??high:

seq[low]?=?seq[high]

low?+=?1

while?low??high?and?seq[low]?=?tmp:?low?+=?1

if?low??high:

seq[high]?=?seq[low]

high?-=?1

seq[low]?=?tmp

return?low

def?_quickSort(seq,?low,?high):

"""快速排序輔助函數(shù)"""

if?low?=?high:?return

mid?=?_divide(seq,?low,?high)

_quickSort(seq,?low,?mid?-?1)

_quickSort(seq,?mid?+?1,?high)

def?quickSort(seq):

"""快速排序包裹函數(shù)"""

size?=?len(seq)

_quickSort(seq,?0,?size?-?1)

return?seq

def?merge(seq,?left,?mid,?right):

tmp?=?[]

i,?j?=?left,?mid

while?i??mid?and?j?=?right:

if?seq[i]??seq[j]:

tmp.append(seq[i])

i?+=?1

else:

tmp.append(seq[j])

j?+=?1

if?i??mid:?tmp.extend(seq[i:])

if?j?=?right:?tmp.extend(seq[j:])

seq[left:right+1]?=?tmp[0:right-left+1]

def?_mergeSort(seq,?left,?right):

if?left?==?right:?

return

else:

mid?=?(left?+?right)?/?2

_mergeSort(seq,?left,?mid)

_mergeSort(seq,?mid?+?1,?right)

merge(seq,?left,?mid+1,?right)

#二路并歸排序

def?mergeSort(seq):

size?=?len(seq)

_mergeSort(seq,?0,?size?-?1)

return?seq

if?__name__?==?'__main__':

s?=?[random.randint(0,100)?for?i?in?range(0,20)]

print?s

print?"\n"

print?directSelectSort(copy(s))

print?directInsertSort(copy(s))

print?bubbleSort(copy(s))

print?quickSort(copy(s))

print?mergeSort(copy(s))

排序算法python實現(xiàn)

排序算法是《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法》中最基本的算法之一。

排序算法可以分為內(nèi)部排序和外部排序,內(nèi)部排序是數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)存中進行排序,而外部排序是因排序的數(shù)據(jù)很大,一次不能容納全部的排序記錄,在排序過程中需要訪問外存。常見的內(nèi)部排序算法有:插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數(shù)排序等。用一張圖概括:

點擊以下圖片查看大圖:

關(guān)于時間復(fù)雜度

平方階 (O(n2)) 排序 各類簡單排序:直接插入、直接選擇和冒泡排序。

線性對數(shù)階 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和歸并排序;

O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之間的常數(shù)。 希爾排序

線性階 (O(n)) 排序 基數(shù)排序,此外還有桶、箱排序。

關(guān)于穩(wěn)定性

穩(wěn)定的排序算法:冒泡排序、插入排序、歸并排序和基數(shù)排序。

不是穩(wěn)定的排序算法:選擇排序、快速排序、希爾排序、堆排序。

名詞解釋:

n:數(shù)據(jù)規(guī)模 k:"桶"的個數(shù) In-place:占用常數(shù)內(nèi)存,不占用額外內(nèi)存 Out-place:占用額外內(nèi)存 穩(wěn)定性:排序后 2 個相等鍵值的順序和排序之前它們的順序相同

包含以下內(nèi)容:

1、冒泡排序 2、選擇排序 3、插入排序 4、希爾排序 5、歸并排序 6、快速排序 7、堆排序 8、計數(shù)排序 9、桶排序 10、基數(shù)排序

排序算法包含的相關(guān)內(nèi)容具體如下:

冒泡排序算法

冒泡排序(Bubble Sort)也是一種簡單直觀的排序算法。它重復(fù)地走訪過要排序的數(shù)列,一次比較兩個元素,如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數(shù)列的工作是重復(fù)地進行直到?jīng)]有再需要交換,也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。這個算法的名字由來是因為越小的元素會經(jīng)由交換慢慢"浮"到數(shù)列的頂端。

選擇排序算法

選擇排序是一種簡單直觀的排序算法,無論什么數(shù)據(jù)進去都是 O(n?) 的時間復(fù)雜度。所以用到它的時候,數(shù)據(jù)規(guī)模越小越好。唯一的好處可能就是不占用額外的內(nèi)存空間。

插入排序算法

插入排序的代碼實現(xiàn)雖然沒有冒泡排序和選擇排序那么簡單粗暴,但它的原理應(yīng)該是最容易理解的了,因為只要打過撲克牌的人都應(yīng)該能夠秒懂。插入排序是一種最簡單直觀的排序算法,它的工作原理是通過構(gòu)建有序序列,對于未排序數(shù)據(jù),在已排序序列中從后向前掃描,找到相應(yīng)位置并插入。

希爾排序算法

希爾排序,也稱遞減增量排序算法,是插入排序的一種更高效的改進版本。但希爾排序是非穩(wěn)定排序算法。

歸并排序算法

歸并排序(Merge sort)是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一個非常典型的應(yīng)用。

快速排序算法

快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下,排序 n 個項目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較,但這種狀況并不常見。事實上,快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快,因為它的內(nèi)部循環(huán)(inner loop)可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實現(xiàn)出來。

堆排序算法

堆排序(Heapsort)是指利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所設(shè)計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結(jié)構(gòu),并同時滿足堆積的性質(zhì):即子結(jié)點的鍵值或索引總是小于(或者大于)它的父節(jié)點。堆排序可以說是一種利用堆的概念來排序的選擇排序。

計數(shù)排序算法

計數(shù)排序的核心在于將輸入的數(shù)據(jù)值轉(zhuǎn)化為鍵存儲在額外開辟的數(shù)組空間中。作為一種線性時間復(fù)雜度的排序,計數(shù)排序要求輸入的數(shù)據(jù)必須是有確定范圍的整數(shù)。

桶排序算法

桶排序是計數(shù)排序的升級版。它利用了函數(shù)的映射關(guān)系,高效與否的關(guān)鍵就在于這個映射函數(shù)的確定。

基數(shù)排序算法

基數(shù)排序是一種非比較型整數(shù)排序算法,其原理是將整數(shù)按位數(shù)切割成不同的數(shù)字,然后按每個位數(shù)分別比較。由于整數(shù)也可以表達字符串(比如名字或日期)和特定格式的浮點數(shù),所以基數(shù)排序也不是只能使用于整數(shù)。

深入理解python中的排序sort

進行一個簡單的升序排列直接調(diào)用sorted()函數(shù),函數(shù)將會返回一個排序后的列表:

sorted函數(shù)不會改變原有的list,而是返回一個新的排好序的list

如果你想使用就地排序,也就是改變原list的內(nèi)容,那么可以使用list.sort()的方法,這個方法的返回值是None。

另一個區(qū)別是,list.sort()方法只是list也就是列表類型的方法,只可以在列表類型上調(diào)用。而sorted方法則是可以接受任何可迭代對象。

list.sort()和sorted()函數(shù)都有一個key參數(shù),可以用來指定一個函數(shù)來確定排序的一個優(yōu)先級。比如,這個例子就是根據(jù)大小寫的優(yōu)先級進行排序:

key參數(shù)的值應(yīng)該是一個函數(shù),這個函數(shù)接受一個參數(shù)然后返回以一個key,這個key就被用作進行排序。這個方法很高效,因為對于每一個輸入的記錄只需要調(diào)用一次key函數(shù)。

一個常用的場景就是當(dāng)我們需要對一個復(fù)雜對象的某些屬性進行排序時:

再如:

前面我們看到的利用key-function來自定義排序,同時Python也可以通過operator庫來自定義排序,而且通常這種方法更好理解并且效率更高。

operator庫提供了 itemgetter(), attrgetter(), and a methodcaller()三個函數(shù)

同時還支持多層排序

list.sort()和sorted()都有一個boolean類型的reverse參數(shù),可以用來指定升序和降序排列,默認(rèn)為false,也就是升序排序,如果需要降序排列,則需將reverse參數(shù)指定為true。

排序的穩(wěn)定性指,有相同key值的多個記錄進行排序之后,原始的前后關(guān)系保持不變

我們可以看到python中的排序是穩(wěn)定的。

我們可以利用這個穩(wěn)定的特性來進行一些復(fù)雜的排序步驟,比如,我們將學(xué)生的數(shù)據(jù)先按成績降序然后年齡升序。當(dāng)排序是穩(wěn)定的時候,我們可以先將年齡升序,再將成績降序會得到相同的結(jié)果。

傳統(tǒng)的DSU(Decorate-Sort-Undecorate)的排序方法主要有三個步驟:

因為元組是按字典序比較的,比較完grade之后,會繼續(xù)比較i。

添加index的i值不是必須的,但是添加i值有以下好處:

現(xiàn)在python3提供了key-function,所以DSU方法已經(jīng)不常用了

python2.x版本中,是利用cmp參數(shù)自定義排序。

python3.x已經(jīng)將這個方法移除了,但是我們還是有必要了解一下cmp參數(shù)

cmp參數(shù)的使用方法就是指定一個函數(shù),自定義排序的規(guī)則,和java等其他語言很類似

也可以反序排列

python3.x中可以用如下方式:

分享名稱:排序算法函數(shù)python python3排序函數(shù)
標(biāo)題來源:http://jinyejixie.com/article24/doscjce.html

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