python3如何排序

在Python3中，排序操作主要通过内置函数和方法实现，包括sorted()函数和list.sort()方法。sorted()函数、list.sort()方法、使用自定义排序关键字、利用lambda函数进行排序是Python3中常用的排序方式。以下将详细介绍这些方法以及如何在不同场景中使用它们。

一、SORTED()函数

sorted()函数是Python内置的一个函数，用于返回一个新的排序列表。它可以对任何可迭代对象进行排序，并且不会改变原始数据。

1. 使用`sorted()`函数

sorted()函数的基本语法是：sorted(iterable, key=None, reverse=False)。其中：

iterable：要排序的可迭代对象。
key：用于指定一个函数，该函数会被应用到iterable中的每个元素上。排序将基于该函数的返回值。
reverse：布尔值。如果为True，列表元素将被倒序排列。

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers)  # 输出: [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

2. 使用`key`参数

key参数允许我们按特定规则排序。例如，如果我们有一个包含元组的列表，并希望按元组中的第二个元素排序：

fruits = [('apple', 2), ('banana', 3), ('cherry', 1)]
sorted_fruits = sorted(fruits, key=lambda fruit: fruit[1])
print(sorted_fruits)  # 输出: [('cherry', 1), ('apple', 2), ('banana', 3)]

3. 使用`reverse`参数

如果希望降序排列，可以将reverse参数设置为True：

sorted_numbers_desc = sorted(numbers, reverse=True)
print(sorted_numbers_desc)  # 输出: [9, 6, 5, 5, 5, 4, 3, 3, 2, 1, 1]

二、LIST.SORT()方法

list.sort()方法与sorted()函数类似，但它直接对列表进行原地排序，不会创建新列表。

1. 使用`list.sort()`方法

list.sort()方法同样接受key和reverse参数：

numbers.sort()
print(numbers)  # 输出: [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

2. 使用`key`和`reverse`参数

与sorted()函数类似，我们可以指定key和reverse参数：

fruits.sort(key=lambda fruit: fruit[1], reverse=True)
print(fruits)  # 输出: [('banana', 3), ('apple', 2), ('cherry', 1)]

三、使用自定义排序关键字

在实际应用中，我们可能需要按照复杂的规则排序，这时可以通过定义函数来实现。

1. 自定义排序函数

假设我们有一个包含字典的列表，并希望按字典中某个键的值进行排序：

students = [
    {'name': 'John', 'age': 25},
    {'name': 'Jane', 'age': 22},
    {'name': 'Dave', 'age': 24}
]
def get_age(student):
    return student['age']
sorted_students = sorted(students, key=get_age)
print(sorted_students)
输出: [{'name': 'Jane', 'age': 22}, {'name': 'Dave', 'age': 24}, {'name': 'John', 'age': 25}]

2. 使用`lambda`表达式

在许多情况下，使用lambda表达式会更加简洁：

sorted_students_lambda = sorted(students, key=lambda student: student['age'])
print(sorted_students_lambda)
输出: [{'name': 'Jane', 'age': 22}, {'name': 'Dave', 'age': 24}, {'name': 'John', 'age': 25}]

四、结合多种排序条件

在实际应用中，我们可能需要根据多个条件进行排序。Python的排序函数支持这种复杂的排序需求。

1. 多条件排序

可以通过返回元组的方式实现多条件排序。假设我们希望先按年龄排序，再按名字排序：

sorted_students_multi = sorted(students, key=lambda student: (student['age'], student['name']))
print(sorted_students_multi)
输出: [{'name': 'Jane', 'age': 22}, {'name': 'Dave', 'age': 24}, {'name': 'John', 'age': 25}]

2. 自定义比较函数

在Python3中，不再支持直接传递比较函数来进行排序（在Python2中可以使用cmp参数）。然而，我们可以通过functools库中的cmp_to_key函数将比较函数转换为key函数。

from functools import cmp_to_key
def compare_students(s1, s2):
    if s1['age'] != s2['age']:
        return s1['age'] - s2['age']
    else:
        return (s1['name'] > s2['name']) - (s1['name'] < s2['name'])
sorted_students_custom = sorted(students, key=cmp_to_key(compare_students))
print(sorted_students_custom)
输出: [{'name': 'Jane', 'age': 22}, {'name': 'Dave', 'age': 24}, {'name': 'John', 'age': 25}]

五、特殊数据类型的排序

Python的灵活性允许对几乎任何类型的数据进行排序，包括字符串、元组、字典等。

1. 字符串排序

字符串可以直接进行字典序排序：

words = ["apple", "banana", "cherry"]
sorted_words = sorted(words)
print(sorted_words)  # 输出: ['apple', 'banana', 'cherry']

如果需要忽略大小写，可以使用str.lower作为key：

words_mixed = ["Banana", "apple", "Cherry"]
sorted_words_ignore_case = sorted(words_mixed, key=str.lower)
print(sorted_words_ignore_case)  # 输出: ['apple', 'Banana', 'Cherry']

2. 元组排序

元组的排序可以通过指定元组中元素的索引：

pairs = [(1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]
sorted_pairs = sorted(pairs, key=lambda pair: pair[0])
print(sorted_pairs)  # 输出: [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]

3. 字典排序

字典不能直接排序，但可以通过字典的items()方法将其转换为可排序的列表：

grades = {'math': 88, 'science': 90, 'english': 85}
sorted_grades = sorted(grades.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
print(sorted_grades)  # 输出: [('science', 90), ('math', 88), ('english', 85)]

六、排序算法的选择

在使用Python内置的排序功能时，了解底层排序算法有助于选择合适的排序方法。Python的内置排序使用Timsort算法，结合了归并排序和插入排序的优点，适用于大多数场景。

1. Timsort算法

Timsort是一种混合稳定排序算法，专为解决实际数据排序问题而设计。它可以高效处理部分排序的数据。

2. 稳定性

Python的内置排序是稳定的，即当两个元素相等时，它们在排序后的顺序与排序前相同。

七、总结

Python3提供了灵活而强大的排序功能，能够满足各种复杂的排序需求。通过sorted()函数和list.sort()方法，我们可以轻松实现对列表和其他可迭代对象的排序。结合key参数和lambda函数，我们可以根据自定义规则进行排序。此外，多条件排序和对特殊数据类型的排序进一步增强了Python排序功能的实用性。

在实际开发中，根据数据的特征和排序需求，选择合适的排序方法和策略，可以显著提高程序的性能和可读性。