python排列數

㈠ 如何用python編寫排列組合

importmath
importrandom

oTemp=[]
oList=[]
i=0

whileTrue:
a=random.randint(1,4)
ifainoTemp:
continue
else:
oTemp.append(a)
i+=1
ifi%4==0:
Num=oTemp[0]*1000+oTemp[1]*100+oTemp[2]*10+oTemp[3]
ifNuminoList:
i=0
oTemp=[]
continue
else:
oList.append(Num)
i=0
oTemp=[]
iflen(oList)==24:
break

forminoList:
forninrange(2,int(math.sqrt(m))+1):
ifm%n==0:
oList.remove(m)
break
printoList

這段代碼是用1-4生成4位數，4個位上的數字不相同的素數。可以做下參考

㈡ 怎麼樣讓python計算任意六位數的排列組合

from itertools import proct
for i in proct(range(2),repeat=6):
print i

㈢ python幾種經典排序方法的實現

class SortMethod:
'''
插入排序的基本操作就是將一個數據插入到已經排好序的有序數據中，從而得到一個新的、個數加一的有序數據，演算法適用於少量數據的排序，時間復雜度為O(n^2)。是穩定的排序方法。
插入演算法把要排序的數組分成兩部分：
第一部分包含了這個數組的所有元素，但將最後一個元素除外（讓數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後，再將這個最後元素插入到已排好序的第一部分中。
'''
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
'''
希爾排序 (Shell Sort) 是插入排序的一種。也稱縮小增量排序，是直接插入排序演算法的一種更高效的改進版本。希爾排序是非穩定排序演算法。該方法因 DL．Shell 於 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演算法排序；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，演算法便終止。
'''
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
'''
冒泡排序重復地走訪過要排序的數列，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。走訪數列的工作是重復地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。
'''
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據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小，然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列
'''
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
'''
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。
'''
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
'''
堆排序 (Heapsort) 是指利用堆積樹（堆）這種數據結構所設計的一種排序演算法，它是選擇排序的一種。
可以利用數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點的值都不大於其父節點的值，即 A[PARENT[i]] >= A[i]。
在數組的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因為根據大根堆的要求可知，最大的值一定在堆頂。
'''
# 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)
'''
歸並排序是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法,該演算法是採用分治法 （Divide and Conquer） 的一個非常典型的應用。將已有序的子序列合並，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。若將兩個有序表合並成一個有序表，稱為二路歸並。
歸並過程為：
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，並令 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，並令 j 和 k 分別加上 1，如此循環下去，直到其中一個有序表取完，然後再將另一個有序表中剩餘的元素復制到 r 中從下標 k 到下標 t 的單元。歸並排序的演算法我們通常用遞歸實現，先把待排序區間 [s,t] 以中點二分，接著把左邊子區間排序，再把右邊子區間排序，最後把左區間和右區間用一次歸並操作合並成有序的區間 [s,t]。
'''
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):
# 歸並排序
if len(lists) <= 1:
return lists
num = len(lists) / 2
left = merge_sort(lists[:num])
right = merge_sort(lists[num:])
return merge(left, right)
'''
基數排序 （radix sort） 屬於「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，基數排序法是屬於穩定性的排序。
其時間復雜度為 O (nlog(r)m)，其中 r 為所採取的基數，而 m 為堆數，在某些時候，基數排序法的效率高於其它的穩定性排序法。
'''
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：https://blog.csdn.net/jipang6225/article/details/79975312
版權聲明：本文為博主原創文章，轉載請附上博文鏈接！

㈣ 寫一個python程序，給出w,x,y,z四個數，將這四個數從大到小排列出來

a=[9,1,2,5]
a.sort()
print(a)
a.reverse()
print(a)

直接用sort()方法可以直接對列表a=[9,1,2,5]
進行排序，reverse()方法進行倒序排列。

結果如下：

㈤ python如何對一組數排序

python對一組數排序的方法：

1、使用sorted()方法可以進行升序排序

2、可以operator模塊方法進行多級排序

operator 模塊方法允許多級排序。例如，可以先按 grade 排序，然後再按 age 排序

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㈥ 用python對10個數進行排序

sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last')

by:可以填入字元串或者字元串組成的列表。也就是說，如果axis=0，那麼by="列名"；如果axis=1，那麼by="行名"。

axis:{0 or 『index』, 1 or 『columns』}, default 0，意思就是如果axis=0，就按照索引排序，即縱向排序；如果axis=1，則按列排序，即橫向排序。默認是axis=0。

ascending:輸入布爾型，True是升序，False是降序，也可以可以是[True,False]，即第一個欄位升序，第二個欄位降序 。

inplace: 輸入布爾型，是否用排序後的數據框替換現有的數據框（這個在之前的文章寫過很多次了~）

kind:排序的方法，{『quicksort』, 『mergesort』, 『heapsort』}，默認是使用『quicksort』。這個參數用的比較少，大家可以試一試。

na_position :{『first』, 『last』}，缺失值的排序，也就說決定將缺失值放在數據的最前面還是最後面。first是排在前面，last是排在後面，默認是用last。

創建數據表：

scores=pd.DataFrame([[87,56,85],[46,87,97],[34,65,86]],
columns=['jack','rose','mike'])
scores

『rose』這一列進行降序排序：

df_sc=scores.sort_values(by='rose',ascending=False)
df_sc

『mike』這一列進行升序排序：

df_sc=scores.sort_values(by='mike',ascending=True)
df_sc

對第0行進行升序排序：

scores.sort_values(by=0,axis=1,ascending=True)

我們再嘗試對第1行進行升序，第0行進行降序：

scores.sort_values(by=[1,0],axis=1,ascending=[True,False]

㈦ 如何用Python列出N個數字的所有排列組合

>> from itertools import combinations, permutations
>> permutations([1, 2, 3], 2)
<itertools.permutations at 0x7febfd880fc0>
# 可迭代對象
>> list(permutations([1, 2, 3], 2)) #排列
[(1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 3), (3, 1), (3, 2)]
>> list(combinations([1, 2, 3], 2)) #組合
[(1, 2), (1, 3), (2, 3)]

㈧ python怎麼實現數組排序

#合成一個字典
ab=dict(zip(a,b))
#根據字典的鍵進行排序（也就是第一個列表）；也可以根據第二個列表進行排序。
#具體是升序還是降序，自己挑著來。
ab_order=sorted(ab.items(),key=lambdax:x[0],reverse=
False)

㈨ 如何用python寫一個給三個數排序的程序

用python寫一個給三個數排序的程序，使用5行代碼如下：
#-*-coding:utf-8;
a=[2,1,3];
print("排序前",a);
a.sort()
print("排序後",a);