Python的内置函数sorted，从入门到放弃

Python内置函数sorted

Python内置函数sorted用法1：基本用法

最简单的用法：sorted函数默认是升序

import random

lst = [random.randint(-10, 10) for _ in range(8)]
print(lst)
print(sorted(lst))

结果如下：

[-5, 9, -7, -7, 4, -5, -6, 6]

[-7, -7, -6, -5, -5, 4, 6, 9]

 

sorted函数支持reverse参数，该参数默认值是False，表示升序，调用时传入True，表示降序：

import random

lst = [random.randint(-10, 10) for _ in range(8)]

print(lst)

print(sorted(lst,reverse=True))

结果如下：

[-8, 7, -10, 8, 6, 2, 10, -9]

[10, 8, 7, 6, 2, -8, -9, -10]

 

sorted函数支持key参数，key参数可以设置排序的规则，通常可以传入可调用对象，python中的可调用对象有很多，常用的有函数，lambda，类等等：

import random

lst = [random.randint(-10, 10) for _ in range(8)]

print(lst)

print(sorted(lst, key=abs))

结果如下：

[7, -10, 1, -4, 4, 8, 5, 3]

[1, 3, -4, 4, 5, 7, 8, -10]

这里解释一下，我传递内置函数abs给key参数，那么sorted就会用原元素的绝对值来排序，比如7的绝对值是7，-10的绝对值是10，… 3的绝对值是3，sorted函数在内部比较的时候用的是这些原元素的绝对值来做比较操作的。-10的绝对值在此例是最大的，所有排在最右边（默认是升序，我没有改变reverse参数）。

 

 

 

 

在看一个例子：用原元素的绝对值排序，而且是降序

import random

lst = [random.randint(-10, 10) for _ in range(8)]

print(lst)

print(sorted(lst, key=abs, reverse=True))

结果如下：

[1, 9, 9, 5, -7, 1, 2, -7]

[9, 9, -7, -7, 5, 2, 1, 1]

 

Python内置函数sorted用法2：对元祖，自定义类等排序

假设我们有王小明同学的各个科目的个人成绩，数学成绩88分，程序设计70分，英文92分，操作系统66分，web开发58分。现在想要给这个同学按照成绩分数从小大排序?

grade = [('math', 88), ('programming', 77), ('english', 92), ('operating system', 66), ('web develop', 58)]

print(sorted(grade,key=lambda x: x[1]))

结果如下：

[('web develop', 58), ('operating system', 66), ('programming', 77), ('math', 88), ('english', 92)]

 

解释一下，此处key传入了一个lambda匿名函数，前面已经提过了，key用于设置排序规则，这里的key=lambda x: x[1]表示要用原元素的索引为1的项来排序。

 

当然了，如果对于python的匿名函数不熟悉，也可以定义普通函数，下面的例子和上面的一样，但是是普通函数的版本：

def my_sort_rule(item):

    return item[1]





grade = [('math', 88), ('programming', 77), ('english', 92), ('operating system', 66), ('web develop', 58)]

print(sorted(grade,key=my_sort_rule,reverse=True))

结果如下：

[('english', 92), ('math', 88), ('programming', 77), ('operating system', 66), ('web develop', 58)]

 

也可以使用operator模块来生成传给key参数的函数：

import operator

grade = [('math', 88), ('programming', 77), ('english', 92), ('operating system', 66), ('web develop', 58)]

print(sorted(grade,key=operator.itemgetter(1),reverse=True))

运行结果：

[('english', 92), ('math', 88), ('programming', 77), ('operating system', 66), ('web develop', 58)]

 

 

前面提到过，key参数可以传入类，因为在python中class也是可调用对象，但是在sorted内部有比较操作，所以必须实现__lt__魔术方法，看下面的例子：

class MySortRule:

    def __init__(self, obj):

        self.obj = obj

    def __lt__(self, other):

        return True if self.obj[1] < other.obj[1] else False

grade = [('math', 88), ('programming', 77), ('english', 92), ('operating system', 66), ('web develop', 58)]

print(sorted(grade, key=MySortRule))

运行结果如下：

[('web develop', 58), ('operating system', 66), ('programming', 77), ('math', 88), ('english', 92)]

 

学习过java的应该知道，java的排序和python的不一样，通常javaer是实现一个cmp比较函数：可能是下面这样：

def cmp(obj1, obj2):

    if obj1 > obj2: return 1  #左>右，返回大于0的数

    if obj1 < obj2: return -1 #左<右，返回小于0的数

    return 0  #相等返回0

python通过functools模块的cmp_to_key函数把这种cmp函数改造成符合pythonic

看下面的例子：

def cmp(obj1, obj2):

    if obj1 > obj2: return 1

    if obj1 < obj2: return -1

    return 0

import functools

grade = [('math', 88), ('programming', 77), ('english', 92), ('operating system', 66), ('web develop', 58)]

print(sorted(grade, key=functools.cmp_to_key(cmp)))

运行结果：

[('english', 92), ('math', 88), ('operating system', 66), ('programming', 77), ('web develop', 58)]

解释一下这里的排序结果，我们可以看到这个排序不是按照成绩的高低来排序的，因为结果是92，88，66，77，58，这个成绩的顺序既不是升序，也不是降序。此处的排序其实是直接拿grade列表里的元组出来排序的，元组排序的话，从元组第0项开始比较，english < math < operating system < programming < web develop，如果第0项相等，就依次比较第1项，等等，如此下去 …

 

 

 

解释一下：下面是cmp_to_key的具体实现：

def cmp_to_key(mycmp):

    """Convert a cmp= function into a key= function"""

    class K(object):

        __slots__ = ['obj']

        def __init__(self, obj):

            self.obj = obj

        def __lt__(self, other):

            return mycmp(self.obj, other.obj) < 0

        def __gt__(self, other):

            return mycmp(self.obj, other.obj) > 0

        def __eq__(self, other):

            return mycmp(self.obj, other.obj) == 0

        def __le__(self, other):

            return mycmp(self.obj, other.obj) <= 0

        def __ge__(self, other):

            return mycmp(self.obj, other.obj) >= 0

        __hash__ = None

    return K

 

解释一下：

print(sorted(grade, key=functools.cmp_to_key(cmp)))

这句代码被调用的时候，functools.cmp_to_key(cmp)会返回cmp_to_key函数内部定义的类K，该类实现了比较魔术方法，是的，非常齐全，分析其中的__lt__魔术方法，该方法借助传入的cmp函数实现比较操作。

 

按照科目名称排序意义不大，如果我要和之前一样按照成绩排序，要怎么办？

看代码吧：

def cmp(obj1, obj2):

    if obj1[1] > obj2[1]: return 1

    if obj1[1] < obj2[1]: return -1

    return 0

import functools

grade = [('math', 88), ('programming', 77), ('english', 92), ('operating system', 66), ('web develop', 58)]

print(sorted(grade, key=functools.cmp_to_key(cmp), reverse=True))

运行结果如下：

[('english', 92), ('math', 88), ('programming', 77), ('operating system', 66), ('web develop', 58)]

 

 

你已经懂了很多了，接下来自己来实现一个sorted函数吧，加深理解。

不要继续往下看了，实现好你的sorted函数之后，再往下看。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

实现自己的sorted函数：

直接给代码：第一版

def my_sorted(iterable, *, key=None, reverse=False):

    newlist = []

    for item in iterable:  # 遍历待排序列表

        j = len(newlist) - 1

        while j >= 0 and newlist[j] > item:  # 找到

            j -= 1

        newlist.insert(j + 1, item)

    return newlist

这一版本的代码是最简单的代码，可以看到我们不实现key和reverse参数，这里使用了非就地排序，开辟新的数组，然后使用类似插入排序的思想一个个插入元素，然后返回该排好序的数组。当然了，这不是重点。还是稍微解释一下排序算法，针对每一个待排序列表中的元素（item），把这个元素和已排序部分进行比较，直到找到这个元素在已排序部分中的位置，最后把这个元素插入到找到的位置中，具体看上面的代码。

 

接下来是第二版，实现reverse参数：

def my_sorted2(iterable, *, key=None, reverse=False):  # reverse为False表示升序，反之降序

    newlist = []

    for item in iterable:  # 遍历待排序列表

        j = len(newlist) - 1

        while j >= 0 and (newlist[j] > item if reverse == False else newlist[j] < item):  # 找到待排序元素的位置

            j -= 1

        newlist.insert(j + 1, item)

    return newlist

可以看到reverse==False就是参数默认值，此时，比较条件和第一版是一样的，相反的，如果reverse==True，那么比较条件就会变成newlist[j] < item，这样就可以降序了。是不是很简单

 

 

 

 

最后是第三版，实现key参数：也是最后一版，最完整的版本

def my_sorted3(iterable, *, key=None, reverse=False):  # reverse为False表示升序，反之降序

    result = []

    for item in iterable:  # 遍历待排序列表

        j = len(result) - 1

        while j >= 0 and (

                (key(result[j]) if key else result[j]) > (key(item) if key else item) if reverse == False else (

                        (key(result[j]) if key else result[j]) < (key(item) if key else item))

        ):  # 找到待排序元素的位置

            j -= 1

        result.insert(j + 1, item)

    return result

解释一下这个：(key(result[j]) if key else result[j])

首先是判断key参数是否为None，如果key不是None，那么表达式结果就是key(result[j])，就会使用排序规则，如果key是None，那么表达式就是result[j]，也就不使用排序规则。其他的都是一样的道理，读者自己理解。


第4版代码如下：为何会有第4版，因为第3版的while条件的可读性太差了，我们可以剥离排序逻辑，看代码：

def my_sorted4(iterable, *, key=None, reverse=False):
    result = []

    # 定义比较函数，根据reverse参数决定使用大于还是小于
    def compare(a, b):
        if reverse:
            return a < b
        else:
            return a > b

    for item in iterable:
        j = len(result) - 1
        item_key = key(item) if key else item  # 提取或计算item的键值
        # 找到插入位置
        while j >= 0:
            result_key = key(result[j]) if key else result[j]  # 提取或计算result[j]的键值
            if compare(result_key, item_key):
                j -= 1
            else:
                break
        # 插入元素
        result.insert(j + 1, item)

    return result

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