Python列表排序 list.sort方法和內置函數sorted用法
很多時候我們獲取到一個列表後,這個列表並不滿足我們的需求,我們需要的是一個有特殊順序的列表.
這時候就可以使用list.sort方法和內置函數sorted,本文就是介紹list.sort方法和sorted內置函數的使用方法和區別.
一、list.sort方法
list.sort方法會就地排序列表,也就是說不會把原列表復制一份。這也是這個方法的返回值是None的原因,提醒您本方法不會新建一個列表。
在這種情況下返回None其實是Python的一個慣例:如果一個函數或者方法對對象進行的是就地改動,那它就應該返回 None,好讓調用者知道傳入的參數發生瞭變動,而且並未產生新的對象。
來看一下代碼:
# coding=utf-8 list_a = [1, 2, 8, 3, 7, 9, 5, 7] # sort()方法沒有返回值 list_b = list_a.sort() print("list_a: ", list_a) print('list_b: ', list_b)
運行結果:
list_a: [1, 2, 3, 5, 7, 7, 8, 9] list_b: None
用返回None來表示就地改動這個慣例有個弊端,那就是調用者無法將其串聯起來。而返回一個新對象的方法則正好相反,它們可以鏈式調用,從而形成連貫接口。
二、sorted內置函數
與 list.sort 相反,內置函數sorted會新建一個列表作為返回值。
這個方法可以接受任何形式的可迭代對象作為參數,甚至包括不可變序列或生成器,而不管sorted接受的是怎樣的參數,它最後都會返回一個列表。
代碼示例:
list_c = [1, 2, 8, 3, 7, 9, 5, 7] # sorted內置函數會返回一個排序後的新列表 list_d = sorted(list_c) print("list_c: ", list_c) print('list_d: ', list_d)
運行結果:
list_c: [1, 2, 8, 3, 7, 9, 5, 7] list_d: [1, 2, 3, 5, 7, 7, 8, 9]
可以看到,使用內置函數sorted時,返回瞭一個新的列表,而原列表沒有發生改變。
這有兩種好處:
1.如果我們即需要使用原列表,也需要使用排序後的列表,或者說我們要將一個非列表的可迭代對象排序成列表,sorted都可以做到
2.有返回值時,我們可以進行鏈式調用
# 可以對非列表的可迭代對象排序生成列表 str_e = 'python' list_e = sorted(str_e) print(list_e) # 鏈式調用 str_f = '-'.join(sorted(str_e)).upper().split('-') print(str_f)
運行結果:
['h', 'n', 'o', 'p', 't', 'y'] ['H', 'N', 'O', 'P', 'T', 'Y']
三、關鍵字參數key和reverse
不管是 list.sort 方法還是 sorted 函數,都有兩個可選的關鍵字參數:
key:
接收一個隻有一個參數的函數,這個函數會被用在序列裡的每一個元素上,所產生的結果將是排序算法依賴的對比關鍵字。
比如說,在對一些字符串排序時,可以用 key=str.lower 來實現忽略大小寫的排序,或者是用 key=len 進行基於字符串長度的排序。key的默認值是恒等函數,也就是默認用元素自己的值來排序。
reverse:
如果被設定為 True,被排序的序列裡的元素會以降序輸出(也就是說把最大值當作最小值來排序),reverse的默認值是 False.
phone = ('HUAWEI', 'OPPO', 'MI', 'MEIZU', 'VIVO') # 按長度進行排序 phone_list = sorted(phone, key=len) print(phone_list) phone_list_re = sorted(phone, key=len, reverse=True) print(phone_list_re)
運行結果:
['MI', 'OPPO', 'VIVO', 'MEIZU', 'HUAWEI'] ['HUAWEI', 'MEIZU', 'OPPO', 'VIVO', 'MI']
上面的代碼中,第一次排序新建瞭一個按照長度排序的字符串列表。第二次排序是將按長度排序由升序變成瞭降序。
細心的您應該可以發現,第二次的結果並不是第一次排序的結果的完全翻轉。
OPPO和VIVO的長度都是4,reverse=True後,它們的相對位置跟第一次排序是一樣的。這是什麼原因呢?
sorted和list.sort背後的排序算法都是Timsort,它是一種自適應算法,會根據原始數據的順序特點交替使用插入排序和歸並排序,以達到最佳效率。
Python的排序算法Timsort是穩定的(知道這一點就可以瞭),意思是就算兩個元素比不出大小,在每次排序的結果裡它們的相對位置是固定的。
因為用到的排序算法是穩定的,也就是說在長度一樣時,OPPO和VIVO的相對位置不會改變。
關於list.sort()方法和sorted內置函數的使用,現在已經掌握瞭~
補充:python知識點,列表排序sort()和sorted()的區別?
sort()是列表類型的方法,隻適用於列表;sorted()是內置函數,支持各種容器類型。它們都可以排序,且用法類似,但sort()是在原地排序的,不會返回排序後的列表,而sorted()是返回新的排序列表。
>>> help(list.sort) Help on method_descriptor: sort(...) L.sort(key=None, reverse=False) -> None -- stable sort *IN PLACE* >>> help(sorted) Help on built-in function sorted in module builtins: sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False) Return a new list containing all items from the iterable in ascending order. A custom key function can be supplied to customize the sort order, and the reverse flag can be set to request the result in descending order.
本文僅簡單介紹排序用法。
例如列表L:
>>> L = ['python', 'shell', 'Perl', 'Go', 'PHP']
使用sort()和sorted()排序L,註意sort()是對L直接原地排序的,不是通過返回值來體現排序結果的,所以無需賦值給變量。而sorted()則是返回排序後的新結果,需要賦值給變量才能保存排序結果。
>>> sorted(L) ['Go', 'PHP', 'Perl', 'python', 'shell'] >>> L ['python', 'shell', 'Perl', 'Go', 'PHP'] >>> L.sort() >>> L ['Go', 'PHP', 'Perl', 'python', 'shell']
不難發現,sort()和sorted()默認都是升序排序的(A<B<…<Z<a<b<…<z)。它們都可以指定參數reverse=True來表示順序反轉,也就是默認得到降序:
>>> L.sort(reverse=True) >>> L ['shell', 'python', 'Perl', 'PHP', 'Go']
在python 3.x中,sort()和sorted()不允許對包含不同數據類型的列表進行排序。也就是說,如果列表中既有數值,又有字符串,則排序操作報錯。
sort()和sorted()的另一個參數是key,它默認為key=None,該參數用來指定自定義的排序函數,從而實現自己需要的排序規則。
例如,上面的列表不再按照默認的字符順序排序,而是想要按照字符串的長度進行排序。所以,自定義這個排序函數:
>>> def sortByLen(s): ... return len(s)
然後通過指定key = sortByLen的參數方式調用sort()或sorted(),在此期間還可以指定reverse = True:
>>> L = ['shell', 'python', 'Perl', 'PHP', 'Go'] >>> sorted(L,key=sortByLen) ['Go', 'PHP', 'Perl', 'shell', 'python'] 5 >>> L.sort(key=sortByLen,reverse=True) >>> L ['python', 'shell', 'Perl', 'PHP', 'Go']
再例如,按照列表每個元素的第二個字符來排序。
def f(e): return e[1] L = ['shell', 'python', 'Perl', 'PHP', 'Go'] sorted(L, key=f) L.sort(key=f)
更多的排序方式,比如指定兩個排序依據,一個按字符串長度升序排,長度相同的按第2個字符降序排。用法其實很簡單,不過稍占篇幅,所以本文不解釋瞭。
以上為個人經驗,希望能給大傢一個參考,也希望大傢多多支持WalkonNet。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。
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