python中如何进行列表排序

在Python中进行列表排序时，可以使用内置的 sort() 方法、 sorted() 函数、指定关键字参数 key 进行自定义排序、以及使用 lambda 函数进行更复杂的排序。其中，最常用的方法是 sort() 方法和 sorted() 函数，这两个方法可以直接进行排序操作，而 key 参数和 lambda 函数可以帮助实现更复杂的排序需求。接下来，我们将详细介绍这些方法及其用法。

一、使用 `sort()` 方法

sort() 方法是列表对象的方法，会对列表进行原地排序，也就是说排序之后列表本身会发生变化。它有两个可选参数：key 和 reverse。

numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
numbers.sort()
print(numbers)  # 输出: [1, 2, 5, 5, 6, 9]

reverse 参数：reverse 是一个布尔值参数，当它为 True 时，列表将按降序排序。

numbers.sort(reverse=True)
print(numbers)  # 输出: [9, 6, 5, 5, 2, 1]

key 参数：key 是一个函数，它指定了一个可调用对象，用于从每个列表元素中提取用于比较的关键字。可以用内置函数或者自定义函数。

# 按字符串长度排序
words = ["banana", "apple", "cherry", "date"]
words.sort(key=len)
print(words)  # 输出: ['date', 'apple', 'banana', 'cherry']

二、使用 `sorted()` 函数

sorted() 函数是一个内置函数，它会返回一个新的列表，而不会修改原来的列表。它同样接受 key 和 reverse 参数。

numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers)  # 输出: [1, 2, 5, 5, 6, 9]
print(numbers)  # 原列表不变，输出: [5, 2, 9, 1, 5, 6]

reverse 参数：与 sort() 方法类似，reverse 参数决定了排序的顺序。

sorted_numbers = sorted(numbers, reverse=True)
print(sorted_numbers)  # 输出: [9, 6, 5, 5, 2, 1]

key 参数：同样可以使用 key 参数指定排序的关键字。

# 按字符串长度排序
sorted_words = sorted(words, key=len)
print(sorted_words)  # 输出: ['date', 'apple', 'banana', 'cherry']

三、使用 lambda 函数自定义排序

当需要更复杂的排序规则时，可以使用 lambda 函数。lambda 函数是一种匿名函数，可以用来定义排序的关键字函数。

# 按元组的第二个元素排序
tuples = [(1, 3), (3, 2), (2, 1)]
sorted_tuples = sorted(tuples, key=lambda x: x[1])
print(sorted_tuples)  # 输出: [(2, 1), (3, 2), (1, 3)]

四、结合多个条件进行排序

有时需要结合多个条件进行排序，可以通过在 key 函数中返回一个元组来实现。

# 先按分数排序，再按名字排序
students = [("Alice", 85), ("Bob", 75), ("Charlie", 85), ("Dave", 90)]
sorted_students = sorted(students, key=lambda x: (x[1], x[0]))
print(sorted_students)  # 输出: [('Bob', 75), ('Alice', 85), ('Charlie', 85), ('Dave', 90)]

五、对复杂对象进行排序

对于包含复杂对象的列表，例如对象的属性，可以使用 attrgetter 来提取属性进行排序。

from operator import attrgetter
class Student:
    def __init__(self, name, grade):
        self.name = name
        self.grade = grade
students = [Student("Alice", 85), Student("Bob", 75), Student("Charlie", 85), Student("Dave", 90)]
sorted_students = sorted(students, key=attrgetter('grade', 'name'))
for student in sorted_students:
    print(student.name, student.grade)
输出: 
Bob 75
Alice 85
Charlie 85
Dave 90

六、反向排序

无论是使用 sort() 方法还是 sorted() 函数，都可以通过设置 reverse=True 参数来进行反向排序。

numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
numbers.sort(reverse=True)
print(numbers)  # 输出: [9, 6, 5, 5, 2, 1]
sorted_numbers = sorted(numbers, reverse=True)
print(sorted_numbers)  # 输出: [9, 6, 5, 5, 2, 1]

七、稳定排序

Python 的排序算法是稳定的，这意味着当两个元素相等时，它们在排序后仍然保持相对顺序。

students = [("Alice", 85), ("Bob", 75), ("Charlie", 85), ("Dave", 90)]
sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x[1])
print(sorted_students)  # 输出: [('Bob', 75), ('Alice', 85), ('Charlie', 85), ('Dave', 90)]

八、排序嵌套列表

对于嵌套列表，可以使用 key 参数指定要排序的子列表的索引。

nested_list = [[1, 3], [3, 2], [2, 1]]
nested_list.sort(key=lambda x: x[1])
print(nested_list)  # 输出: [[2, 1], [3, 2], [1, 3]]

九、处理 None 值的排序

在处理包含 None 值的列表时，可能需要自定义排序函数来处理 None 值。

numbers = [5, 2, None, 9, 1, None, 6]
sorted_numbers = sorted(numbers, key=lambda x: (x is None, x))
print(sorted_numbers)  # 输出: [1, 2, 5, 6, 9, None, None]

十、排序不可变序列

对于不可变序列（如元组），需要使用 sorted() 函数，因为 sort() 方法仅适用于可变序列（如列表）。

immutable_tuple = (5, 2, 9, 1, 5, 6)
sorted_tuple = sorted(immutable_tuple)
print(sorted_tuple)  # 输出: [1, 2, 5, 5, 6, 9]

十一、排序字典列表

当有一个包含字典的列表时，可以通过 key 参数指定字典的键来进行排序。

dict_list = [{"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 20}, {"name": "Charlie", "age": 30}]
sorted_dict_list = sorted(dict_list, key=lambda x: x["age"])
print(sorted_dict_list)
输出: [{'name': 'Bob', 'age': 20}, {'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Charlie', 'age': 30}]

十二、排序含有复杂数据结构的列表

对于更复杂的数据结构，可以结合多种方法进行排序。

data = [
    {"name": "Alice", "scores": [85, 90, 88]},
    {"name": "Bob", "scores": [75, 80, 78]},
    {"name": "Charlie", "scores": [85, 90, 85]},
    {"name": "Dave", "scores": [90, 92, 89]}
]
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: (sum(x["scores"]), x["name"]))
print(sorted_data)
输出: [{'name': 'Bob', 'scores': [75, 80, 78]}, {'name': 'Charlie', 'scores': [85, 90, 85]}, {'name': 'Alice', 'scores': [85, 90, 88]}, {'name': 'Dave', 'scores': [90, 92, 89]}]