#方法1.用List的內建函數list.sort進行排序
list.sort(func=None, key=None, reverse=False)
Python實例:
>>> list = [2,5,8,9,3] >>> list [2,5,8,9,3] >>> list.sort() >>> list [2, 3, 5, 8, 9]
方法2.用序列類型函數sorted(list)進行排序(從2.4開始)
Python實例:
>>> list = [2,5,8,9,3] >>> list [2,5,8,9,3] >>> sorted(list) [2, 3, 5, 8, 9]
兩種方法的差異:
##sorted( list)傳回一個物件,可以用作表達式。原來的list不變,產生一個新的排好序的list物件。
list.sort() 不會回傳對象,改變原有的list。 其他sort的實例:實例1:正向排序>>>L = [2,3,1,4]
>>>L.sort()
>>>L
>>>[1,2,3,4]
實例2:反向排序>>>L = [2,3,1,4]
>>>L.sort(reverse=True)
>>>L
>>>[4,3,2,1]
實例3:對第二個關鍵字排序
>>>L = [('b',6),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>>L.sort(lambda x,y:cmp(x[1],y[1]))
>>>L
>>>[('a', 1), ('c', 3), ('d', 4), ('b', 6)]
實例4: 對第二個關鍵字排序 >>>L = [('b',6),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>>L.sort(key=lambda x:x[1])
>>>L
>>>[('a', 1), ('c', 3), ('d', 4), ('b', 6)]
實例5: 對第二個關鍵字排序 >>>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)]
實例6: (DSU方法:Decorate-Sort-Undercorate)>>>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)]
以上給了6中對List排序的方法,其中實例3.4.5.6能起到對以List item中的某一項為比較關鍵字進行排序.效率比較:cmp #透過實驗比較,方法3比方法6慢,方法6比方法4慢,方法4和方法5基本上相當 多關鍵字比較排序:實例7:>>>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)]
我們看到,此時排序過的L是僅按照第二個關鍵字來排的,如果我們想用第二個關鍵字排過序後再用第一個關鍵字進行排序呢?有兩種方法 實例8:>>> 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)]
實例9:>>> 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)]
為什麼實例8能夠運作呢?原因在於tuple是的比較從左到右比較的,比較完第一個,如果相等,比較第二個
以上是詳解python list排序的兩種實例方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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