[转载] Python列表排序 list.sort方法和内置函数sorted
参考链接: Python中的函数
Python列表排序 list.sort方法和内置函数sorted
很多时候我们获取到一个列表后,这个列表并不满足我们的需求,我们需要的是一个有特殊顺序的列表.
这时候就可以使用list.sort方法和内置函数sorted,本文就是介绍list.sort方法和sorted内置函数的使用方法和区别.
一、list.sort方法
list.sort方法会就地排序列表,也就是说不会把原列表复制一份。这也是这个方法的返回值是None的原因,提醒您本方法不会新建一个列表。
在这种情况下返回None其实是Python的一个惯例:如果一个函数或者方法对对象进行的是就地改动,那它就应该返回 None,好让调用者知道传入的参数发生了变动,而且并未产生新的对象。
来看一下代码:
# coding=utf-8
list_a = [1, 2, 8, 3, 7, 9, 5, 7]
# sort()方法没有返回值
list_b = list_a.sort()
print("list_a: ", list_a)
print('list_b: ', list_b)
运行结果:
list_a: [1, 2, 3, 5, 7, 7, 8, 9]
list_b: None
用返回None来表示就地改动这个惯例有个弊端,那就是调用者无法将其串联起来。而返回一个新对象的方法则正好相反,它们可以链式调用,从而形成连贯接口。
二、sorted内置函数
与 list.sort 相反,内置函数sorted会新建一个列表作为返回值。
这个方法可以接受任何形式的可迭代对象作为参数,甚至包括不可变序列或生成器,而不管sorted接受的是怎样的参数,它最后都会返回一个列表。
代码示例:
list_c = [1, 2, 8, 3, 7, 9, 5, 7]
# sorted内置函数会返回一个排序后的新列表
list_d = sorted(list_c)
print("list_c: ", list_c)
print('list_d: ', list_d)
运行结果:
list_c: [1, 2, 8, 3, 7, 9, 5, 7]
list_d: [1, 2, 3, 5, 7, 7, 8, 9]
可以看到,使用内置函数sorted时,返回了一个新的列表,而原列表没有发生改变。
这有两种好处:
1.如果我们即需要使用原列表,也需要使用排序后的列表,或者说我们要将一个非列表的可迭代对象排序成列表,sorted都可以做到
2.有返回值时,我们可以进行链式调用
# 可以对非列表的可迭代对象排序生成列表
str_e = 'python'
list_e = sorted(str_e)
print(list_e)
# 链式调用
str_f = '-'.join(sorted(str_e)).upper().split('-')
print(str_f)
运行结果:
['h', 'n', 'o', 'p', 't', 'y']
['H', 'N', 'O', 'P', 'T', 'Y']
三、关键字参数key和reverse
不管是 list.sort 方法还是 sorted 函数,都有两个可选的关键字参数:
key: 接收一个只有一个参数的函数,这个函数会被用在序列里的每一个元素上,所产生的结果将是排序算法依赖的对比关键字。
比如说,在对一些字符串排序时,可以用 key=str.lower 来实现忽略大小写的排序,或者是用 key=len 进行基于字符串长度的排序。key的默认值是恒等函数,也就是默认用元素自己的值来排序。
reverse:
如果被设定为 True,被排序的序列里的元素会以降序输出(也就是说把最大值当作最小值来排序),reverse的默认值是 False.
phone = ('HUAWEI', 'OPPO', 'MI', 'MEIZU', 'VIVO')
# 按长度进行排序
phone_list = sorted(phone, key=len)
print(phone_list)
phone_list_re = sorted(phone, key=len, reverse=True)
print(phone_list_re)
运行结果:
['MI', 'OPPO', 'VIVO', 'MEIZU', 'HUAWEI']
['HUAWEI', 'MEIZU', 'OPPO', 'VIVO', 'MI']
上面的代码中,第一次排序新建了一个按照长度排序的字符串列表。第二次排序是将按长度排序由升序变成了降序。
细心的您应该可以发现,第二次的结果并不是第一次排序的结果的完全翻转。
OPPO和VIVO的长度都是4,reverse=True后,它们的相对位置跟第一次排序是一样的。这是什么原因呢?
sorted和list.sort背后的排序算法都是Timsort,它是一种自适应算法,会根据原始数据的顺序特点交替使用插入排序和归并排 序,以达到最佳效率。
Python的排序算法Timsort是稳定的(知道这一点就可以了),意思是就算两个元素比不出大小,在每次排序的结果里它们的相对位置是固定的。
因为用到的排序算法是稳定的,也就是说在长度一样时,OPPO和VIVO的相对位置不会改变。 关于list.sort()方法和sorted内置函数的使用,现在已经掌握了~
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