Python使用過程隨記~
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sort()函數(shù)與sorted()函數(shù)的區(qū)別：
sort是list的方法，而sorted可以對所有可迭代對象進行排序（字典，元組等）；
sort方法返回的是對已經(jīng)存在的列表進行操作，會改變原有列表的值；而sorted是新建一個新的list，不改變原有的值。
一.list sort()方法
語法：
key：主要是用來比較的參數(shù)，指定對象中的一個對象用來進行排序。
reserve：默認值為reserve=False升序，reserve=True降序。
無返回值，通常如下:
指定列表中的元素排序來輸出：
二.sorted
語法:
iterable：可迭代對象
key：主要是用來比較的參數(shù)，指定對象中的一個對象用來進行排序。
reserve：默認值為reserve=False升序，reserve=True降序。
利用key進行倒序排序：
或者通過reserve參數(shù)，與sort()函數(shù)一致。
若列表內元素為字典/元組，還可以通過key指定來排序：
python內置關于排序的工具主要有兩個一個是列表自帶的 sort() 方法，另外一個是 sorted() 函數(shù)。Python 列表內置方法可以直接修改列表。而 sorted() 內置函數(shù)從一個可迭代對象（列表，元組等都可以）構建一個新的排序列表。其函數(shù)原型分別如下：
對列表進行默認排序
從函數(shù)原型來看，可以看到兩者都具有兩個可選參數(shù)，它們都必須指定為關鍵字參數(shù)。
key 指定帶有單個參數(shù)的函數(shù)，用于從 iterable 的每個元素中提取用于比較的鍵 (例如 key=str.lower)。默認值為 None (直接比較元素)。 key 形參的值應該是個函數(shù)（或其他可調用對象），它接受一個參數(shù)并返回一個用于排序的鍵。
假設有其他類型的變量，比如一個自定義的類或者列表中又是一個列表。以官網(wǎng)例子為例有這樣一個列表，其元素為元組，
可以用以下方式按照年齡排序
類似的有自定義類
可以用如下方式進行排序
也可以顯示定義一個函數(shù)，且只有一個參數(shù)，返回用于排序的鍵，比如
總之就是定義一個函數(shù)返回一個用于排序的鍵，可以用lambda函數(shù)或者 def 定義都可以。
上面實現(xiàn)的簡單函數(shù)實際就是實現(xiàn)了返回一個有序結構的第 n 的元素，或者某個類中的某個屬性，因此 Python 提供了便利功能，使訪問器功能更容易，更快捷。operator 模塊有 itemgetter() 、 attrgetter() 函數(shù)。分別完成返回第 n 個元素，某個屬性功能。上面的排序可以用如下方式進行實現(xiàn)
在python2中，sort有一個 cmp 參數(shù)，即用一個函數(shù)來自定義比較，在python3中這種方式被取消。為了繼承類似的用法，在 Python 3.2 中， functools.cmp_to_key() 函數(shù)被添加到標準庫中的 functools 模塊中。
這種作用先定義如何比較兩個變量，以上面的學生列表按照年齡排序為例
這種做法自定義比較函數(shù)接收兩個形參，返回比較結果（bool），而新式方法接受一個參數(shù)，返回的是比較的鍵。
假設有字典 d = {'b':2, 'a':1,'c':8,'d':4} ，則可以通過以下方式對字典按照鍵和值進行排序
class SortMethod:
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插入排序的基本操作就是將一個數(shù)據(jù)插入到已經(jīng)排好序的有序數(shù)據(jù)中，從而得到一個新的、個數(shù)加一的有序數(shù)據(jù)，算法適用于少量數(shù)據(jù)的排序，時間復雜度為O(n^2)。是穩(wěn)定的排序方法。
插入算法把要排序的數(shù)組分成兩部分：
第一部分包含了這個數(shù)組的所有元素，但將最后一個元素除外（讓數(shù)組多一個空間才有插入的位置）
第二部分就只包含這一個元素（即待插入元素）。
在第一部分排序完成后，再將這個最后元素插入到已排好序的第一部分中。
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def insert_sort(lists):
# 插入排序
count = len(lists)
for i in range(1, count):
key = lists[i]
j = i - 1
while j = 0:
if lists[j] key:
lists[j + 1] = lists[j]
lists[j] = key
j -= 1
return lists
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希爾排序 (Shell Sort) 是插入排序的一種。也稱縮小增量排序，是直接插入排序算法的一種更高效的改進版本。希爾排序是非穩(wěn)定排序算法。該方法因 DL．Shell 于 1959 年提出而得名。
希爾排序是把記錄按下標的一定增量分組，對每組使用直接插入排序算法排序；隨著增量逐漸減少，每組包含的關鍵詞越來越多，當增量減至 1 時，整個文件恰被分成一組，算法便終止。
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def shell_sort(lists):
# 希爾排序
count = len(lists)
step = 2
group = count / step
while group 0:
for i in range(0, group):
j = i + group
while j count:
k = j - group
key = lists[j]
while k = 0:
if lists[k] key:
lists[k + group] = lists[k]
lists[k] = key
k -= group
j += group
group /= step
return lists
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冒泡排序重復地走訪過要排序的數(shù)列，一次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數(shù)列的工作是重復地進行直到?jīng)]有再需要交換，也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。
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def bubble_sort(lists):
# 冒泡排序
count = len(lists)
for i in range(0, count):
for j in range(i + 1, count):
if lists[i] lists[j]:
temp = lists[j]
lists[j] = lists[i]
lists[i] = temp
return lists
'''
快速排序
通過一趟排序將要排序的數(shù)據(jù)分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數(shù)據(jù)都比另外一部分的所有數(shù)據(jù)都要小，然后再按此方法對這兩部分數(shù)據(jù)分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數(shù)據(jù)變成有序序列
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def quick_sort(lists, left, right):
# 快速排序
if left = right:
return lists
key = lists[left]
low = left
high = right
while left right:
while left right and lists[right] = key:
right -= 1
lists[left] = lists[right]
while left right and lists[left] = key:
left += 1
lists[right] = lists[left]
lists[right] = key
quick_sort(lists, low, left - 1)
quick_sort(lists, left + 1, high)
return lists
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直接選擇排序
第 1 趟，在待排序記錄 r[1] ~ r[n] 中選出最小的記錄，將它與 r[1] 交換；
第 2 趟，在待排序記錄 r[2] ~ r[n] 中選出最小的記錄，將它與 r[2] 交換；
以此類推，第 i 趟在待排序記錄 r[i] ~ r[n] 中選出最小的記錄，將它與 r[i] 交換，使有序序列不斷增長直到全部排序完畢。
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def select_sort(lists):
# 選擇排序
count = len(lists)
for i in range(0, count):
min = i
for j in range(i + 1, count):
if lists[min] lists[j]:
min = j
temp = lists[min]
lists[min] = lists[i]
lists[i] = temp
return lists
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堆排序 (Heapsort) 是指利用堆積樹（堆）這種數(shù)據(jù)結構所設計的一種排序算法，它是選擇排序的一種。
可以利用數(shù)組的特點快速定位指定索引的元素。堆分為大根堆和小根堆，是完全二叉樹。大根堆的要求是每個節(jié)點的值都不大于其父節(jié)點的值，即 A[PARENT[i]] = A[i]。
在數(shù)組的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因為根據(jù)大根堆的要求可知，最大的值一定在堆頂。
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# 調整堆
def adjust_heap(lists, i, size):
lchild = 2 * i + 1
rchild = 2 * i + 2
max = i
if i size / 2:
if lchild size and lists[lchild] lists[max]:
max = lchild
if rchild size and lists[rchild] lists[max]:
max = rchild
if max != i:
lists[max], lists[i] = lists[i], lists[max]
adjust_heap(lists, max, size)
# 創(chuàng)建堆
def build_heap(lists, size):
for i in range(0, (size/2))[::-1]:
adjust_heap(lists, i, size)
# 堆排序
def heap_sort(lists):
size = len(lists)
build_heap(lists, size)
for i in range(0, size)[::-1]:
lists[0], lists[i] = lists[i], lists[0]
adjust_heap(lists, 0, i)
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歸并排序是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法,該算法是采用分治法 （Divide and Conquer） 的一個非常典型的應用。將已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。若將兩個有序表合并成一個有序表，稱為二路歸并。
歸并過程為：
比較 a[i] 和 a[j] 的大小，若 a[i]≤a[j]，則將第一個有序表中的元素 a[i] 復制到 r[k] 中，并令 i 和 k 分別加上 1；
否則將第二個有序表中的元素 a[j] 復制到 r[k] 中，并令 j 和 k 分別加上 1，如此循環(huán)下去，直到其中一個有序表取完，然后再將另一個有序表中剩余的元素復制到 r 中從下標 k 到下標 t 的單元。歸并排序的算法我們通常用遞歸實現(xiàn)，先把待排序區(qū)間 [s,t] 以中點二分，接著把左邊子區(qū)間排序，再把右邊子區(qū)間排序，最后把左區(qū)間和右區(qū)間用一次歸并操作合并成有序的區(qū)間 [s,t]。
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def merge(left, right):
i, j = 0, 0
result = []
while i len(left) and j len(right):
if left[i] = right[j]:
result.append(left[i])
i += 1
else:
result.append(right[j])
j += 1
result += left[i:]
result += right[j:]
return result
def merge_sort(lists):
# 歸并排序
if len(lists) = 1:
return lists
num = len(lists) / 2
left = merge_sort(lists[:num])
right = merge_sort(lists[num:])
return merge(left, right)
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基數(shù)排序 （radix sort） 屬于“分配式排序” （distribution sort），又稱“桶子法” （bucket sort） 或 bin sort，顧名思義，它是透過鍵值的部份資訊，將要排序的元素分配至某些“桶”中，藉以達到排序的作用，基數(shù)排序法是屬于穩(wěn)定性的排序。
其時間復雜度為 O (nlog(r)m)，其中 r 為所采取的基數(shù)，而 m 為堆數(shù)，在某些時候，基數(shù)排序法的效率高于其它的穩(wěn)定性排序法。
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import math
def radix_sort(lists, radix=10):
k = int(math.ceil(math.log(max(lists), radix)))
bucket = [[] for i in range(radix)]
for i in range(1, k+1):
for j in lists:
bucket[j/(radix**(i-1)) % (radix**i)].append(j)
del lists[:]
for z in bucket:
lists += z
del z[:]
return lists
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作者：CRazyDOgen
來源：CSDN
原文：
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1、首先我們定義一個列表輸入一串大小不一的數(shù)字。
2、可以用sort()方法對定義的列表排序，注意，sort只是對列表排序，它沒有返回一個值。
3、輸入print列表名即可得到排序后的列表數(shù)據(jù)。
4、倒序可以用這個reverse方法，把元素位置倒轉過來。
5、然后再次print列表名，這樣就會得到倒轉順序之后的列表數(shù)據(jù)。
5、如圖兩相對比即實現(xiàn)了從高到低和從低到高排序。
重慶分公司
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