python的排序

A. python排序！

方法1.用List的內建函數list.sort進行排序
list.sort(func=None, key=None, reverse=False)
Python實例：

>>> list = [2,5,8,9,3]
>>> list
[2,5,8,9,3]
>>> list.sort()
>>> list
[2, 3, 5, 8, 9]
方法2.用序列類型函數sorted(list)進行排序（從2.4開始）
Python實例：

>>> list = [2,5,8,9,3]
>>> list
[2,5,8,9,3]
>>> sorted(list)
[2, 3, 5, 8, 9]
兩種方法的區別：
sorted(list)返回一個對象，可以用作表達式。原來的list不變，生成一個新的排好序的list對象。
list.sort() 不會返回對象，改變原有的list。
其他sort的實例：
實例1:正向排序

>>>L = [2,3,1,4]
>>>L.sort()
>>>L
>>>[1,2,3,4]
實例2:反向排序

>>>L = [2,3,1,4]
>>>L.sort(reverse=True)
>>>L
>>>[4,3,2,1]
實例3:對第二個關鍵字排序

>>>L = [('b',6),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>>L.sort(lambda x,y:cmp(x[1],y[1]))
>>>L
>>>[('a', 1), ('c', 3), ('d', 4), ('b', 6)]
實例4: 對第二個關鍵字排序

>>>L = [('b',6),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>>L.sort(key=lambda x:x[1])
>>>L
>>>[('a', 1), ('c', 3), ('d', 4), ('b', 6)]
實例5: 對第二個關鍵字排序

>>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>>import operator
>>>L.sort(key=operator.itemgetter(1))
>>>L
>>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
實例6:(DSU方法:Decorate-Sort-Undercorate)

>>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>>A = [(x[1],i,x) for i,x in enumerate(L)] #i can confirm the stable sort
>>>A.sort()
>>>L = [s[2] for s in A]
>>>L
>>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
以上給出了6中對List排序的方法，其中實例3.4.5.6能起到對以List item中的某一項
為比較關鍵字進行排序.
效率比較：
cmp < DSU < key
通過實驗比較，方法3比方法6要慢，方法6比方法4要慢，方法4和方法5基本相當
多關鍵字比較排序：
實例7:

>>>L = [('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)]
>>> L.sort(key=lambda x:x[1])
>>> L
>>>[('d', 2), ('c', 2), ('b', 3), ('a', 4)]
我們看到，此時排序過的L是僅僅按照第二個關鍵字來排的，
如果我們想用第二個關鍵字排過序後再用第一個關鍵字進行排序呢?有兩種方法
實例8:

>>> L = [('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)]
>>> L.sort(key=lambda x:(x[1],x[0]))
>>> L
>>>[('c', 2), ('d', 2), ('b', 3), ('a', 4)]
實例9：

>>> L = [('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)]
>>> L.sort(key=operator.itemgetter(1,0))
>>> L
>>>[('c', 2), ('d', 2), ('b', 3), ('a', 4)]
為什麼實例8能夠工作呢？原因在於tuple是的比較從左到右比較的，比較完第一個，如果相等，比較第二個

B. python字母順序排序

• 1. (按字母順序排列)——sort()函數

  例：

  cars=['bmw','audi','toyota','subaru']

  cars.sort()

  print(cars)

  輸出得到

  ['audi', 'bmw', 'subaru', 'toyota']

  

C. python列表排序方法

列表的sort方法就是用來進行排序的。

主要就是兩個參數,key,reverse

先說reverse，這個很簡單，就是指出是否進行倒序排序：一般情況下，1排在2的前面，而倒序則相反。

key參數：一般它是一個函數，它接受列表中每一個元素，返回一個可用用於比較的值。

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

s.sort(key=lambda _: _**2%7)

print(s)

輸出的是：[1, 3, 4, 2, 5]

如果看不懂lambda表達式，可以看這一段等價的寫法：

def myfn(x):

....return (x * x) % 7

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

s.sort(key=myfn)

print(s)

輸出的結果是一樣的。

key使用的函數可以是自定義函數也可以pytho內置的函數,或者是某個類或者實例的方法，只要它能接受一個參數，返回一個可比較的值即可。比如這樣：

s=[[1,2,4],[3,3,5],[1,1,1],[5,7,9]]

s.sort(key=max) # 直接使用max函數作為排序依據

print(s)

[[1, 1, 1], [1, 2, 4], [3, 3, 5], [5, 7, 9]]

D. python排序問題

s = [9, 2, -4, 7, -1, 0, 5, -2, -5]
def sort_abs(s):
s2 = []
for i in s:
s2.append(abs(i))
s2.sort()
for j in range(len(s2)):
try:
if s2[j] == s2[j + 1]:
s2[j] = -s2[j]
except:
break
return s2
print(s)
print(sort_abs(s))

E. python sorted怎麼降序排序

1、首先打開cmd命令提示符，輸入指令「ipython」打開python的命令行工具：

F. python 排序

a = ['1;2;3', '1;1', '1;2']
b = sorted(a)
print(b)

G. python幾種經典排序方法的實現

class SortMethod:
'''
插入排序的基本操作就是將一個數據插入到已經排好序的有序數據中，從而得到一個新的、個數加一的有序數據，演算法適用於少量數據的排序，時間復雜度為O(n^2)。是穩定的排序方法。
插入演算法把要排序的數組分成兩部分：
第一部分包含了這個數組的所有元素，但將最後一個元素除外（讓數組多一個空間才有插入的位置）
第二部分就只包含這一個元素（即待插入元素）。
在第一部分排序完成後，再將這個最後元素插入到已排好序的第一部分中。
'''
def insert_sort(lists):
# 插入排序
count = len(lists)
for i in range(1, count):
key = lists[i]
j = i - 1
while j >= 0:
if lists[j] > key:
lists[j + 1] = lists[j]
lists[j] = key
j -= 1
return lists
'''
希爾排序 (Shell Sort) 是插入排序的一種。也稱縮小增量排序，是直接插入排序演算法的一種更高效的改進版本。希爾排序是非穩定排序演算法。該方法因 DL．Shell 於 1959 年提出而得名。
希爾排序是把記錄按下標的一定增量分組，對每組使用直接插入排序演算法排序；隨著增量逐漸減少，每組包含的關鍵詞越來越多，當增量減至 1 時，整個文件恰被分成一組，演算法便終止。
'''
def shell_sort(lists):
# 希爾排序
count = len(lists)
step = 2
group = count / step
while group > 0:
for i in range(0, group):
j = i + group
while j < count:
k = j - group
key = lists[j]
while k >= 0:
if lists[k] > key:
lists[k + group] = lists[k]
lists[k] = key
k -= group
j += group
group /= step
return lists
'''
冒泡排序重復地走訪過要排序的數列，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。走訪數列的工作是重復地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。
'''
def bubble_sort(lists):
# 冒泡排序
count = len(lists)
for i in range(0, count):
for j in range(i + 1, count):
if lists[i] > lists[j]:
temp = lists[j]
lists[j] = lists[i]
lists[i] = temp
return lists
'''
快速排序
通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小，然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列
'''
def quick_sort(lists, left, right):
# 快速排序
if left >= right:
return lists
key = lists[left]
low = left
high = right
while left < right:
while left < right and lists[right] >= key:
right -= 1
lists[left] = lists[right]
while left < right and lists[left] <= key:
left += 1
lists[right] = lists[left]
lists[right] = key
quick_sort(lists, low, left - 1)
quick_sort(lists, left + 1, high)
return lists
'''
直接選擇排序
第 1 趟，在待排序記錄 r[1] ~ r[n] 中選出最小的記錄，將它與 r[1] 交換；
第 2 趟，在待排序記錄 r[2] ~ r[n] 中選出最小的記錄，將它與 r[2] 交換；
以此類推，第 i 趟在待排序記錄 r[i] ~ r[n] 中選出最小的記錄，將它與 r[i] 交換，使有序序列不斷增長直到全部排序完畢。
'''
def select_sort(lists):
# 選擇排序
count = len(lists)
for i in range(0, count):
min = i
for j in range(i + 1, count):
if lists[min] > lists[j]:
min = j
temp = lists[min]
lists[min] = lists[i]
lists[i] = temp
return lists
'''
堆排序 (Heapsort) 是指利用堆積樹（堆）這種數據結構所設計的一種排序演算法，它是選擇排序的一種。
可以利用數組的特點快速定位指定索引的元素。堆分為大根堆和小根堆，是完全二叉樹。大根堆的要求是每個節點的值都不大於其父節點的值，即 A[PARENT[i]] >= A[i]。
在數組的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因為根據大根堆的要求可知，最大的值一定在堆頂。
'''
# 調整堆
def adjust_heap(lists, i, size):
lchild = 2 * i + 1
rchild = 2 * i + 2
max = i
if i < size / 2:
if lchild < size and lists[lchild] > lists[max]:
max = lchild
if rchild < size and lists[rchild] > lists[max]:
max = rchild
if max != i:
lists[max], lists[i] = lists[i], lists[max]
adjust_heap(lists, max, size)
# 創建堆
def build_heap(lists, size):
for i in range(0, (size/2))[::-1]:
adjust_heap(lists, i, size)
# 堆排序
def heap_sort(lists):
size = len(lists)
build_heap(lists, size)
for i in range(0, size)[::-1]:
lists[0], lists[i] = lists[i], lists[0]
adjust_heap(lists, 0, i)
'''
歸並排序是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法,該演算法是採用分治法 （Divide and Conquer） 的一個非常典型的應用。將已有序的子序列合並，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。若將兩個有序表合並成一個有序表，稱為二路歸並。
歸並過程為：
比較 a[i] 和 a[j] 的大小，若 a[i]≤a[j]，則將第一個有序表中的元素 a[i] 復制到 r[k] 中，並令 i 和 k 分別加上 1；
否則將第二個有序表中的元素 a[j] 復制到 r[k] 中，並令 j 和 k 分別加上 1，如此循環下去，直到其中一個有序表取完，然後再將另一個有序表中剩餘的元素復制到 r 中從下標 k 到下標 t 的單元。歸並排序的演算法我們通常用遞歸實現，先把待排序區間 [s,t] 以中點二分，接著把左邊子區間排序，再把右邊子區間排序，最後把左區間和右區間用一次歸並操作合並成有序的區間 [s,t]。
'''
def merge(left, right):
i, j = 0, 0
result = []
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] <= right[j]:
result.append(left[i])
i += 1
else:
result.append(right[j])
j += 1
result += left[i:]
result += right[j:]
return result
def merge_sort(lists):
# 歸並排序
if len(lists) <= 1:
return lists
num = len(lists) / 2
left = merge_sort(lists[:num])
right = merge_sort(lists[num:])
return merge(left, right)
'''
基數排序 （radix sort） 屬於「分配式排序」 （distribution sort），又稱「桶子法」 （bucket sort） 或 bin sort，顧名思義，它是透過鍵值的部份資訊，將要排序的元素分配至某些「桶」中，藉以達到排序的作用，基數排序法是屬於穩定性的排序。
其時間復雜度為 O (nlog(r)m)，其中 r 為所採取的基數，而 m 為堆數，在某些時候，基數排序法的效率高於其它的穩定性排序法。
'''
import math
def radix_sort(lists, radix=10):
k = int(math.ceil(math.log(max(lists), radix)))
bucket = [[] for i in range(radix)]
for i in range(1, k+1):
for j in lists:
bucket[j/(radix**(i-1)) % (radix**i)].append(j)
del lists[:]
for z in bucket:
lists += z
del z[:]
return lists
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作者：CRazyDOgen
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/jipang6225/article/details/79975312
版權聲明：本文為博主原創文章，轉載請附上博文鏈接！

H. python整數從小到大排序

lst=[2,56,4,9,17,30,7,8,24,1]
lst.sort()
#sort是列表的一個方法，默認會把列表裡的數字按照升序排列
print(lst)

I. python 排序,sort和sorted的區別是什麼

sort是一個值或變數等的一個樹形，對自己的值進行排序。
如
a
=
[1,3,5,7,4,2]
a.sort()之後，再print
a
就會發現a的值已經被排序了。[1,2,3,4,5,7]
sorted是一個命令，可以對任何integer排序。
如
a
=
[2,4,6,8,3,2,1]
sorted(a)，輸出的就是
[1,2,2,3,4,6,8]，可以把他賦給變數b，b
=
sorted(a)，這樣b就有值了。
再如b
=
sorted('cdefgab')，print
b輸出
[a,b,c,d,e,f,g]
b
=
sorted('456321')
,
print
b輸出
[1,2,3,4,5,6]

J. python字典怎麼排序

python字典怎麼排序？
定義一個字典類型
mydict = {2: '小路', 3: '黎明', 1: '郭富城', 4:'周董'}
可分別列印 key和value 看一下數據
按KEY排序，使用了 lambda和 reverse= False（正序）
key和value都輸出
reverse= True（逆序）
按value排序，漢字次序不是按拼音輸出
sorted並不改變字典本身的數據次序。
輸出後為列表和元組
可以 A = sorted(mydict.items(),key = lambda mydict:mydict[1],reverse= False) 賦值給A ，A的次序是變化後的
推薦：《Python教程》
注意事項
sorted並不改變字典本身的數據次序
如果要變化後的 可以賦值給另一個列表變數以上就是小編分享的關於python字典怎麼排序的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！