Python要如何实现列表排序的几种方法


Posted in Python onFebruary 21, 2020

排序,是许多编程语言中经常出现的问题。同样的,在Python中,如何是实现排序呢?(以下排序都是基于列表来实现)

一、使用Python内置函数进行排序

Python中拥有内置函数实现排序,可以直接调用它们实现排序功能

Python 列表有一个内置的 list.sort() 方法可以直接修改列表。还有一个 sorted() 内置函数,它会从一个可迭代对象构建一个新的排序列表。

1.sort()函数:

list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)

其中参数的含义是:

cmp -- 可选参数, 如果指定了该参数会使用该参数的方法进行排序。

key -- 主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。

reverse -- 排序规则,reverse = True 降序, reverse = False 升序(默认)。

默认输入列表就可以排序,例如:

list=[1,2,4,5,3]
list.sort()
print(list)
>>>[1,2,3,4,5]

2.sorted()函数:

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

其中:

iterable -- 可迭代对象。

cmp -- 比较的函数,这个具有两个参数,参数的值都是从可迭代对象中取出,此函数必须遵守的规则为,大于则返回1,小于则返回-1,等于则返回0。

key -- 主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。

reverse -- 排序规则,reverse = True 降序 , reverse = False 升序(默认)。

同样的,使用sorted()函数可以对列表进行排序,例如:

list=[1,2,4,5,3]
print(sorted(list))
>>>[1,2,3,4,5]

sort()和sorted()虽然相似,都可以实现排序功能,但是它们有很大的不同:

sort ()与sorted()区别:

sort() 是应用在 list 上的方法,sorted() 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。

list 的 sort() 方法返回的是对已经存在的列表进行操作,无返回值,而内建函数 sorted() 方法返回的是一个新的 list,而不是在原来的基础上进行的操作。

列表的翻转(reverse)、升序(sort)、降序(sorted),按长度排列的用法 

list4 = [10,10,50,20,30,60,51,20,10,10]
print(list4)
list4.reverse()               #翻转
print(list4)
 
list4.sort()
print(list4)            #升序排列,直接对表进行操作
 
list4.sort(reverse=True)
print(list4)            #降序排列
 
list41 = [10,10,50,20,30,60,51,20,10,10]
print(sorted(list41))        #升序排列,生成一个新表
print(list41)
 
print(sorted(list41,reverse=True)) #降序排列,从之前的列表中挑选出元素组成新的表
print(list41) 
 
list43 = ["fddg","gfdggfg","f"]  #按照长度进行排序,生成新的列表
print(sorted(list43,key=len))

二、使用常用的排序算法进行排序

同其他高级函数一样,Python也可以使用算法,利用一般语句进行排序。

1.冒泡排序

冒泡排序是最常见到的排序算法,也是很基础的一种排序算法。它的实现思想是:相邻的两个元素进行比较,然后把较大的元素放到后面(正向排序),在一轮比较完后最大的元素就放在了最后一个位置,像鱼儿在水中吐的气泡在上升的过程中不断变大,

def bubble_sort(list):
  count = len(list)
  for i in range(count):
    for j in range(i + 1, count):
      if list[i] > list[j]:
        list[i], list[j] = list[j], list[i]
  return list

2.选择排序

选择排序的思路是:第一轮的时候,所有的元素都和第一个元素进行比较,如果比第一个元素大,就和第一个元素进行交换,在这轮比较完后,就找到了最小的元素;第二轮的时候所有的元素都和第二个元素进行比较找出第二个位置的元素,以此类推。

def selection_sort(list):
  length = len(list)
  for i in range(length - 1, 0, -1):
    for j in range(i):
      if list[j] > list[i]:
        list[j], list[i] = list[i], list[j]
    return list

3.插入排序

插入排序的思想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), 而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(list):
  count = len(list)
  for i in range(1, count):
    key = list[i]
    j = i - 1
    while j >= 0:
      if list[j] > key:
        list[j + 1] = list[j]
        list[j] = key
      j -= 1
  return list

4.快速排序

快速排序的思想是: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。

def quick_sort(list, left, right): 
  if left >= right:
    return list
  key = lists[left]
  low = left
  high = right
  while left < right:
    while left < right and list[right] >= key:
      right -= 1
    lists[left] = lists[right]
    while left < right and list[left] <= key:
      left += 1
    list[right] = list[left]
  list[right] = key
  quick_sort(list, low, left - 1)
  quick_sort(list, left + 1, high)
  return list

lst1 = raw_input().split()#调用函数
lst = [int(i) for i in lst1]
#lst = input()
quick_sort(lst,0,len(lst)-1)
for i in range(len(lst)):
  print lst[i],

5.希尔排序

希尔排序是插入排序的一种。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(list):
  count = len(list)
  step = 2
  group = count / step
  while group > 0:
    for i in range(group):
      j = i + group
      while j < count:
        k = j - group
        key = list[j]
        while k >= 0:
          if list[k] > key:
            list[k + group] = list[k]
            list[k] = key
          k -= group
        j += group
    group /= step
  return list

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
Python pickle类库介绍(对象序列化和反序列化)
Nov 21 Python
Python打造出适合自己的定制化Eclipse IDE
Mar 02 Python
在Python的Flask框架中构建Web表单的教程
Jun 04 Python
python 3.5下xadmin的使用及修复源码bug
May 10 Python
python中正则表达式的使用方法
Feb 25 Python
使用tensorflow实现线性svm
Sep 07 Python
python 解决动态的定义变量名,并给其赋值的方法(大数据处理)
Nov 10 Python
Python三元运算与lambda表达式实例解析
Nov 30 Python
pytorch之添加BN的实现
Jan 06 Python
Tensorflow中tf.ConfigProto()的用法详解
Feb 06 Python
解决keras backend 越跑越慢问题
Jun 18 Python
python matplotlib工具栏源码探析三之添加、删除自定义工具项的案例详解
Feb 25 Python
python用WxPython库实现无边框窗体和透明窗体实现方法详解
Feb 21 #Python
使用Python打造一款间谍程序的流程分析
Feb 21 #Python
python实现堆排序的实例讲解
Feb 21 #Python
Python中的sys.stdout.write实现打印刷新功能
Feb 21 #Python
Python控制台输出时刷新当前行内容而不是输出新行的实现
Feb 21 #Python
python编程进阶之异常处理用法实例分析
Feb 21 #Python
python编程进阶之类和对象用法实例分析
Feb 21 #Python
You might like
用PHP实现多服务器共享SESSION数据的方法
2007/03/16 PHP
PHP中的session永不过期的解决思路及实现方法分享
2011/04/20 PHP
laravel框架模型、视图与控制器简单操作示例
2019/10/10 PHP
List the Codec Files on a Computer
2007/06/18 Javascript
[Web]防止用户复制页面内容和另存页面的方法
2009/02/06 Javascript
JavaScript操作XML 使用百度RSS作为新闻源示例
2012/02/17 Javascript
js中继承的几种用法总结(apply,call,prototype)
2013/12/26 Javascript
js实现图片漂浮效果的方法
2015/03/02 Javascript
Jquery调用iframe父页面中的元素及方法
2016/08/23 Javascript
Vue.js绑定HTML class数组语法错误的原因分析
2016/10/19 Javascript
canvas基础绘制-绚丽倒计时的实例
2017/09/17 Javascript
VUE页面中加载外部HTML的示例代码
2017/09/20 Javascript
vue组件内部引入外部js文件的方法
2020/01/18 Javascript
[01:54]TI珍贵瞬间系列(三):翻盘
2020/08/28 DOTA
Python使用tablib生成excel文件的简单实现方法
2016/03/16 Python
Python爬取当当、京东、亚马逊图书信息代码实例
2017/12/09 Python
Python排序搜索基本算法之冒泡排序实例分析
2017/12/09 Python
PyQt5 QListWidget选择多项并返回的实例
2019/06/17 Python
Python模块_PyLibTiff读取tif文件的实例
2020/01/13 Python
Python使用Socket实现简单聊天程序
2020/02/28 Python
css3+jq创作含苞待放的荷花
2014/02/20 HTML / CSS
荷兰游戏商店:Allyouplay
2019/03/16 全球购物
Regatta官网:英国最受欢迎的户外服装和鞋类品牌
2019/05/01 全球购物
PHP面试题附答案
2015/11/28 面试题
给男朋友的道歉信
2014/01/12 职场文书
优秀广告词大全
2014/03/19 职场文书
《云房子》教学反思
2014/04/20 职场文书
公司承诺书怎么写
2014/05/24 职场文书
语文教研活动总结
2014/07/02 职场文书
师德承诺书2015
2015/04/28 职场文书
爱国主义主题班会
2015/08/14 职场文书
2016年“6.26”禁毒宣传月系列活动总结
2016/04/05 职场文书
如何使用Python实现一个简易的ORM模型
2021/05/12 Python
解决numpy和torch数据类型转化的问题
2021/05/23 Python
在HTML中引入CSS的几种方式介绍
2021/12/06 HTML / CSS
Python获取字典中某个key的value
2022/04/13 Python