python交叉排序

⑴ 怎样用python将数组里的数从高到低排序

1、首先我们定义一个列表输入一串大小不一的数字。

⑵ python几种经典排序方法的实现

class SortMethod:
'''
插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。
插入算法把要排序的数组分成两部分：
第一部分包含了这个数组的所有元素，但将最后一个元素除外（让数组多一个空间才有插入的位置）
第二部分就只包含这一个元素（即待插入元素）。
在第一部分排序完成后，再将这个最后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
'''
希尔排序 (Shell Sort) 是插入排序的一种。也称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。该方法因 DL．Shell 于 1959 年提出而得名。
希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至 1 时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
'''
def shell_sort(lists):
# 希尔排序
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
'''
冒泡排序重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
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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
通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列
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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
'''
直接选择排序
第 1 趟，在待排序记录 r[1] ~ r[n] 中选出最小的记录，将它与 r[1] 交换；
第 2 趟，在待排序记录 r[2] ~ r[n] 中选出最小的记录，将它与 r[2] 交换；
以此类推，第 i 趟在待排序记录 r[i] ~ r[n] 中选出最小的记录，将它与 r[i] 交换，使有序序列不断增长直到全部排序完毕。
'''
def select_sort(lists):
# 选择排序
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) 是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。
可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值，即 A[PARENT[i]] >= A[i]。
在数组的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因为根据大根堆的要求可知，最大的值一定在堆顶。
'''
# 调整堆
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)
# 创建堆
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)
'''
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法 （Divide and Conquer） 的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。
归并过程为：
比较 a[i] 和 a[j] 的大小，若 a[i]≤a[j]，则将第一个有序表中的元素 a[i] 复制到 r[k] 中，并令 i 和 k 分别加上 1；
否则将第二个有序表中的元素 a[j] 复制到 r[k] 中，并令 j 和 k 分别加上 1，如此循环下去，直到其中一个有序表取完，然后再将另一个有序表中剩余的元素复制到 r 中从下标 k 到下标 t 的单元。归并排序的算法我们通常用递归实现，先把待排序区间 [s,t] 以中点二分，接着把左边子区间排序，再把右边子区间排序，最后把左区间和右区间用一次归并操作合并成有序的区间 [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):
# 归并排序
if len(lists) <= 1:
return lists
num = len(lists) / 2
left = merge_sort(lists[:num])
right = merge_sort(lists[num:])
return merge(left, right)
'''
基数排序 （radix sort） 属于“分配式排序” （distribution sort），又称“桶子法” （bucket sort） 或 bin sort，顾名思义，它是透过键值的部份资讯，将要排序的元素分配至某些“桶”中，借以达到排序的作用，基数排序法是属于稳定性的排序。
其时间复杂度为 O (nlog(r)m)，其中 r 为所采取的基数，而 m 为堆数，在某些时候，基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法。
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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
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/jipang6225/article/details/79975312
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

⑶ Python 怎么对列表中元素排序

排序方法有两个。
sort()
用法：list.sort()。直接对list操作排序。
sorted()
用法：sorted(list)。有返回值，返回排序后的列表

⑷ Python对列表排序函数sort()和reverse()的讲解

列表中的数据种类很多，有字符串，有整型，有其他列表的嵌套，还有更多的数据类型，这些数据在列表中往往是错乱的，没有一定的逻辑关系，但是我们在使用列表的时候往往需要按照一定的逻辑关系进行调用或检索。下面就来看看 列表是如何排序和翻转的 ，所谓翻转也就是把既定列表倒序排列。

返回结果：

从上面的返回结果可以看出来，sort()函数如果遇到字符串是按照首字母顺序进行排列的，如果遇到浮点型数据还是按照大小排列。

由上面的结果可以看出来，不同的数据类型是没有办法进行排列的。

这个方法是把原列表中的元素顺序从左至右的重新存放，而不会对列表中的参数进行排序整理。如果需要对列表中的参数进行整理，就需要用到列表的另一种排序方式sort正序排序。

⑸ python列表排序方法

列表的sort方法就是用来进行排序的。

主要就是两个参数,key,reverse

先说reverse，这个很简单，就是指出是否进行倒序排序：一般情况下，1排在2的前面，而倒序则相反。

key参数：一般它是一个函数，它接受列表中每一个元素，返回一个可用用于比较的值。

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

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

print(s)

输出的是：[1, 3, 4, 2, 5]

如果看不懂lambda表达式，可以看这一段等价的写法：

def myfn(x):

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

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

s.sort(key=myfn)

print(s)

输出的结果是一样的。

key使用的函数可以是自定义函数也可以pytho内置的函数,或者是某个类或者实例的方法，只要它能接受一个参数，返回一个可比较的值即可。比如这样：

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

s.sort(key=max) # 直接使用max函数作为排序依据

print(s)

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

⑹ Python学习小技巧之列表项的排序

Python学习小技巧之列表项的排序
本文介绍的是关于Python列表项排序的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面来看看详细的介绍：

典型代码1：
data_list = [6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100]
data_list.sort()
print(data_list)

输出1:
[-100, 0, 1, 3, 6, 9, 10, 100]

典型代码2:

data_list = [6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100]
data_list_ = sorted(data_list)
print(data_list)
print(data_list_)

输出2:
[6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100]
[-100, 0, 1, 3, 6, 9, 10, 100]

应用场景

需要对列表中的项进行排序时使用。其中典型代码1是使用的列表自身的一个排序方法sort，这个方法自动按照升序排序，并且是原地排序，被排序的列表本身会被修改；典型代码2是调用的内置函数sort，会产生一个新的经过排序后的列表对象，原列表不受影响。这两种方式接受的参数几乎是一样的，他们都接受一个key参数，这个参数用来指定用对象的哪一部分为排序的依据：
data_list = [(0, 100), (77, 34), (55, 97)]
data_list.sort(key=lambda x: x[1]) # 我们想要基于列表项的第二个数进行排序
print(data_list)

>>> [(77, 34), (55, 97), (0, 100)]

另外一个经常使用的参数是reverse，用来指定是否按照倒序排序，默认为False：
data_list = [(0, 100), (77, 34), (55, 97)]
data_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 我们想要基于列表项的第二个数进行排序，并倒序
print(data_list)
>>> [(0, 100), (55, 97), (77, 34)]

带来的好处

1. 内置的排序方法，执行效率高，表达能力强，使代码更加紧凑，已读

2. 灵活的参数，用于指定排序的基准，比在类似于java的语言中需要写一个comparator要方便很多

其它说明

1. sorted内置函数比列表的sort方法要适用范围更广泛，它可以对除列表之外的可迭代数据结构进行排序；

2. list内置的sort方法，属于原地排序，理论上能够节省内存的消耗；

总结

好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助

⑺ python sort()用法

Python中的sort()方法用于数组排序，下面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()
printx#[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()
printy#[1,2,4,6,7,9]
printx#[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)
printy#[1,2,4,6,7,9]
printx#[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：

printsorted('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：

defcomp(x,y):
ifx<y:
return1
elifx>y:
return-1
else:
return0
nums=[3,2,8,0,1]
nums.sort(comp)
printnums#降序排序[8,3,2,1,0]
nums.sort(cmp)#调用内建函数cmp，升序排序
printnums#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)
printx#['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)
printy#[8,3,2,1,0]

⑻ python怎么实现数组排序

#合成一个字典
ab=dict(zip(a,b))
#根据字典的键进行排序（也就是第一个列表）；也可以根据第二个列表进行排序。
#具体是升序还是降序，自己挑着来。
ab_order=sorted(ab.items(),key=lambdax:x[0],reverse=
False)

⑼ 深入理解python中的排序sort

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：