python3list排序

① 怎样用python将数组里的数从高到低排序

1、首先我们定义一个列表输入一串大小不一的数字。

② 深入理解python中的排序sort

进行一个简单的升序排列直接调用sorted()函数，函数将会返回一个排序后的列表：

sorted函数不会改变原有的list，而是返回一个新的排好序的list

如果你想使用就地排序，也就是改变原list的内容，那么可以使用list.sort()的方法，这个方法的返回值是None。

另一个区别是，list.sort()方法只是list也就是列表类型的方法，只可以在列表类型上调用。而sorted方法则是可以接受任何可迭代对象。

list.sort()和sorted()函数都有一个key参数，可以用来指定一个函数来确定排序的一个优先级。比如，这个例子就是根据大小写的优先级进行排序：

key参数的值应该是一个函数，这个函数接受一个参数然后返回以一个key，这个key就被用作进行排序。这个方法很高效，因为对于每一个输入的记录只需要调用一次key函数。
一个常用的场景就是当我们需要对一个复杂对象的某些属性进行排序时：

再如：

前面我们看到的利用key-function来自定义排序，同时Python也可以通过operator库来自定义排序，而且通常这种方法更好理解并且效率更高。
operator库提供了 itemgetter(), attrgetter(), and a methodcaller()三个函数

同时还支持多层排序

list.sort()和sorted()都有一个boolean类型的reverse参数，可以用来指定升序和降序排列，默认为false，也就是升序排序，如果需要降序排列，则需将reverse参数指定为true。

排序的稳定性指，有相同key值的多个记录进行排序之后，原始的前后关系保持不变

我们可以看到python中的排序是稳定的。

我们可以利用这个稳定的特性来进行一些复杂的排序步骤，比如，我们将学生的数据先按成绩降序然后年龄升序。当排序是稳定的时候，我们可以先将年龄升序，再将成绩降序会得到相同的结果。

传统的DSU(Decorate-Sort-Undecorate)的排序方法主要有三个步骤：

因为元组是按字典序比较的，比较完grade之后，会继续比较i。
添加index的i值不是必须的，但是添加i值有以下好处：

现在python3提供了key-function，所以DSU方法已经不常用了

python2.x版本中，是利用cmp参数自定义排序。
python3.x已经将这个方法移除了，但是我们还是有必要了解一下cmp参数
cmp参数的使用方法就是指定一个函数，自定义排序的规则，和java等其他语言很类似

也可以反序排列

python3.x中可以用如下方式：

③ Python中，如何给列表排序

Python中给列表排序的方式有很多，可以自己实现，也可以用Python提供的方法
使用Python提供的方法：
列表.sort()
列表.sort(reverse=True)

自己实现：
num_list = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print(num_list)
n = len(num_list)

# 遍历所有数组元素
for i in range(n):

for j in range(0, n - i - 1):

if num_list[j] > num_list[j + 1]:
num_list[j], num_list[j + 1] = num_list[j + 1], num_list[j]

print(num_list)
代码发到这边格式有点乱，有需要的话可以去到黑马程序员社区。有很多计算机技术的基础入门和高级进阶的内容，源码什么的也都有。

④ Python学习小技巧之列表项的排序

Python学习小技巧之列表项的排序
本文介绍的是关于Python列表项排序的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面来看看详细的介绍：

典型代码1：
data_list = [6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100]
data_list.sort()
print(data_list)

输出1:
[-100, 0, 1, 3, 6, 9, 10, 100]

典型代码2:

data_list = [6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100]
data_list_ = sorted(data_list)
print(data_list)
print(data_list_)

输出2:
[6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100]
[-100, 0, 1, 3, 6, 9, 10, 100]

应用场景

需要对列表中的项进行排序时使用。其中典型代码1是使用的列表自身的一个排序方法sort，这个方法自动按照升序排序，并且是原地排序，被排序的列表本身会被修改；典型代码2是调用的内置函数sort，会产生一个新的经过排序后的列表对象，原列表不受影响。这两种方式接受的参数几乎是一样的，他们都接受一个key参数，这个参数用来指定用对象的哪一部分为排序的依据：
data_list = [(0, 100), (77, 34), (55, 97)]
data_list.sort(key=lambda x: x[1]) # 我们想要基于列表项的第二个数进行排序
print(data_list)

>>> [(77, 34), (55, 97), (0, 100)]

另外一个经常使用的参数是reverse，用来指定是否按照倒序排序，默认为False：
data_list = [(0, 100), (77, 34), (55, 97)]
data_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 我们想要基于列表项的第二个数进行排序，并倒序
print(data_list)
>>> [(0, 100), (55, 97), (77, 34)]

带来的好处

1. 内置的排序方法，执行效率高，表达能力强，使代码更加紧凑，已读

2. 灵活的参数，用于指定排序的基准，比在类似于Java的语言中需要写一个comparator要方便很多

其它说明

1. sorted内置函数比列表的sort方法要适用范围更广泛，它可以对除列表之外的可迭代数据结构进行排序；

2. list内置的sort方法，属于原地排序，理论上能够节省内存的消耗；

总结

好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助

⑤ 如何对列表进行排序 python

很多时候，我们需要对List进行排序，Python提供了两个方法，对给定的List
L进行排序：
方法1.用List的成员函数sort进行排序
方法2.用built-in函数sorted进行排序（从2.4开始）
这两种方法使用起来差不多，以第一种为例进行讲解：
从Python2.4开始，sort方法有了三个可选的参数，Python
Library
Reference里是这样描述的
复制代码代码如下:
cmp:cmp
specifies
a
custom
comparison
function
of
two
arguments
(iterable
elements)
which
should
return
a
negative,
zero
or
positive
number
depending
on
whether
the
first
argument
is
considered
smaller
than,
equal
to,
or
larger
than
the
second
argument:
"cmp=lambda
x,y:
cmp(x.lower(),
y.lower())"
key:key
specifies
a
function
of
one
argument
that
is
used
to
extract
a
comparison
key
from
each
list
element:
"key=str.lower"
reverse:reverse
is
a
boolean
value.
If
set
to
True,
then
the
list
elements
are
sorted
as
if
each
comparison
were
reversed.In
general,
the
key
and
reverse
conversion
processes
are
much
faster
than
specifying
an
equivalent
cmp
function.
This
is
because
cmp
is
called
multiple
times
for
each
list
element
while
key
and
reverse
touch
each
element
only
once.
以下是sort的具体实例。
实例1:
复制代码代码如下:
>>>L
=
[2,3,1,4]
>>>L.sort()
>>>L
>>>[1,2,3,4]
实例2:
复制代码代码如下:
>>>L
=
[2,3,1,4]
>>>L.sort(reverse=True)
>>>L
>>>[4,3,2,1]
实例3:
复制代码代码如下:
>>>L
=
[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>>L.sort(cmp=lambda
x,y:cmp(x[1],y[1]))
>>>L
>>>[('a',
1),
('b',
2),
('c',
3),
('d',
4)]
实例4:
复制代码代码如下:
>>>L
=
[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>>L.sort(key=lambda
x:x[1])
>>>L
>>>[('a',
1),
('b',
2),
('c',
3),
('d',
4)]
实例5:
复制代码代码如下:
>>>L
=
[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>>import
operator
>>>L.sort(key=operator.itemgetter(1))
>>>L
>>>[('a',
1),
('b',
2),
('c',
3),
('d',
4)]
实例6:(DSU方法:Decorate-Sort-Undercorate)
复制代码代码如下:
>>>L
=
[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>>A
=
[(x[1],i,x)
for
i,x
in
enumerate(L)]
#i
can
confirm
the
stable
sort
>>>A.sort()
>>>L
=
[s[2]
for
s
in
A]
>>>L
>>>[('a',
1),
('b',
2),
('c',
3),
('d',
4)]
以上给出了6中对List排序的方法，其中实例3.4.5.6能起到对以List
item中的某一项
为比较关键字进行排序.
效率比较：
复制代码代码如下:
cmp
<
DSU
<
key
通过实验比较，方法3比方法6要慢，方法6比方法4要慢，方法4和方法5基本相当
多关键字比较排序：
实例7:
复制代码代码如下:
>>>L
=
[('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)]
>>>
L.sort(key=lambda
x:x[1])
>>>
L
>>>[('d',
2),
('c',
2),
('b',
3),
('a',
4)]
我们看到，此时排序过的L是仅仅按照第二个关键字来排的，如果我们想用第二个关键字
排过序后再用第一个关键字进行排序呢?有两种方法
实例8:
复制代码代码如下:
>>>
L
=
[('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)]
>>>
L.sort(key=lambda
x:(x[1],x[0]))
>>>
L
>>>[('c',
2),
('d',
2),
('b',
3),
('a',
4)]
实例9：
复制代码代码如下:
>>>
L
=
[('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)]
>>>
L.sort(key=operator.itemgetter(1,0))
>>>
L
>>>[('c',
2),
('d',
2),
('b',
3),
('a',
4)]
为什么实例8能够工作呢？原因在于tuple是的比较从左到右之一比较的，比较完第一个，如果
相等，比较第二个