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Python复杂排序闯5关,你能闯到第几关?

外星人玩Python 700

前言:

眼前同学们对“python 快排序”大约比较珍视,大家都想要知道一些“python 快排序”的相关文章。那么小编也在网络上汇集了一些关于“python 快排序””的相关知识,希望姐妹们能喜欢,姐妹们一起来了解一下吧!

前言

python 中对集合执行排序是非常简单。

那希望按文本长度排序,把长的文本排到后面,如何做到?

元素是复杂的结构,比如字典。如何按分数降序排序?

需要同时对多个字段排序呢?

对多个字段,应用不同的升降序排序呢?

最后,怎么定义出类似 pandas 的排序函数?

今天我将带大家闯过这些关卡,当然也会讲解其中的关键技巧。 超级干货,一键三连再观看~

视频版本在这里

第一关,普通元素排序。

这里主要为了简单了解 sorted 函数的使用。

* 第一个参数指定排序的集合

* 参数 reverse 可以指定是否降序

第二关,把文本较长的放在后面

* 通过参数 key ,可以指定排序规则。

* 这里指定函数 len ,就可以做到按文本长度排序。

为了帮助大家理解它的过程,我把数据变成表格。

* 行3:设置 sorted 函数的参数 key,相当于为表格添加辅助列,计算出名字的长度值。

* 行4:对 key 列排序

最后取出名字列

后面,我们会看到使用自定义函数指定更复杂的规则

第三关,复杂结构排序

当 python 无法确定元素的排序规则时,就需要设置参数 key。

* 这个例子中,需要从每个字典中取出分数,

* 设置参数 key 为一个简单的 lambda 表达式。

* 表达式中的 x ,就是列表中的每个字典。

* 设置参数 reverse 指定为降序

第四关,多列排序

这里需要同时对分数和年龄进行降序排序。

* 同样,需要设置参数 key ,但 lambda 表达式中到底要返回什么呢?

此时,我们可以利用元组的特性,每个元组比较的时候,都会从左到右顺序比较。

* 可以看到结果中的这两行,同样的分数,年龄高的被排到前面

第五关,多列,不同升降序

这一关最难了。

这里与前一关唯一不同的是,当分数相同时,需要把年龄小的排到前面。但是我们无法使用上一关的代码做到。这是因为 元组的比较规则是固定 的。

要解决这个问题,我们需要简单了解 python 稳定排序的意思。

首先,只对分数进行排序。

* 现在只看这两行记录。可以看到,不管是升序还是降序排序,排序规则中的值,如果无法分出高低时,那么 python 会确保这两笔记录,仍然保持原来的前后顺序。

这就是稳定排序的意义所在。

利用稳定排序的特性,我们可以把规则反方向执行。

* 首先,只对年龄执行升序排序。

* 注意分数相同的2笔记录,他们现在的前后次序是符合要求的。

* 行13:对结果再次按分数降序排序。

* 由于 排序稳定性 年龄小的记录不会因为这次排序,改变它的位置

因此,当需要多列应用不同的升降序规则时,要反方向划分多个步骤执行

这也太麻烦了。熟悉 pandas 的小伙伴,一定会选择利用表格排序做到要求。可以看到通过一个参数 ascending ,指定多个不同升降序。多方便呀

其实,我们也可以用自定义函数做到。

使用的时候很简单:

这里的参数 key 之所以要求使用 item getter 函数,是为了可以兼容其他对象的排序。以后有机会再展开讲解这方面的应用吧。

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标签: #python 快排序 #python实现排序