编写函数,模拟python内置函数sorted

时间: 2023-05-31 14:18:02 浏览: 341
PY

python小程序 模拟python sorted()函数

### 回答1: 可以使用冒泡排序、快速排序、归并排序等算法来实现模拟Python内置函数sorted。具体实现方法如下: 1. 冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法,它的基本思想是通过不断交换相邻的元素,将较大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。具体实现方法如下: ```python def bubble_sort(lst): n = len(lst) for i in range(n): for j in range(n-i-1): if lst[j] > lst[j+1]: lst[j], lst[j+1] = lst[j+1], lst[j] return lst ``` 2. 快速排序 快速排序是一种高效的排序算法,它的基本思想是通过不断地选取一个基准元素,将数组分成两部分,一部分比基准元素小,另一部分比基准元素大,然后对这两部分分别进行快速排序。具体实现方法如下: ```python def quick_sort(lst): if len(lst) <= 1: return lst pivot = lst[0] left = [x for x in lst[1:] if x < pivot] right = [x for x in lst[1:] if x >= pivot] return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right) ``` 3. 归并排序 归并排序是一种稳定的排序算法,它的基本思想是将数组分成两部分,对每部分分别进行归并排序,然后将两部分合并成一个有序数组。具体实现方法如下: ```python def merge_sort(lst): if len(lst) <= 1: return lst mid = len(lst) // 2 left = merge_sort(lst[:mid]) right = merge_sort(lst[mid:]) i, j = 0, 0 res = [] while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]: res.append(left[i]) i += 1 else: res.append(right[j]) j += 1 res += left[i:] res += right[j:] return res ``` 以上三种算法都可以用来模拟Python内置函数sorted,具体实现方法如下: ```python def my_sorted(lst, key=None, reverse=False): if key is None: key = lambda x: x if reverse: cmp = lambda x, y: key(y) - key(x) else: cmp = lambda x, y: key(x) - key(y) return sorted(lst, key=cmp) ``` 其中,key参数用来指定排序的关键字,reverse参数用来指定是否降序排序。如果key参数为None,则默认按照元素的大小进行排序。在函数内部,我们定义了一个cmp函数,用来比较两个元素的大小,然后调用Python内置函数sorted进行排序。 ### 回答2: Python自带一个内置函数sorted可以对一个可迭代对象进行排序。为了模拟Python内置函数sorted,我们需要编写一个Python函数,该函数也能够对可迭代对象进行排序。 首先,我们需要确定排序算法。常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序和快速排序等,这些算法都有各自的优缺点。在这里,我们选择归并排序,因为归并排序算法的时间复杂度为O(n log n),具有较好的效率和稳定性。 其次,我们需要考虑怎样实现函数的输入和输出。函数接收一个可迭代对象和一个布尔类型参数reverse,用来表示是否降序排列。函数返回一个经过排序的新的可迭代对象。如果输入的参数不是一个可迭代对象,或者不支持排序,我们应该抛出一个类型错误。 最终,我们可以按照以下步骤编写Python函数: ```python def my_sorted(iterable, reverse=False): """ 实现类似Python内置函数sorted的排序函数 :param iterable: 可迭代对象 :param reverse: 布尔类型参数,是否降序排列,默认升序排序 :return: 经过排序的新的可迭代对象 """ if not hasattr(iterable, '__iter__'): raise TypeError("my_sorted() argument must be an iterable") # 如果传入的是一个集合,则将集合转换为列表 if isinstance(iterable, set): iterable = list(iterable) # 定义递归排序函数merge_sort def merge_sort(lst): if len(lst) <= 1: return lst mid = len(lst) // 2 left = merge_sort(lst[:mid]) right = merge_sort(lst[mid:]) return merge(left, right) # 定义辅助函数merge,用于合并两个有序列表 def merge(left, right): i, j = 0, 0 res = [] while i < len(left) and j < len(right): if left[i] <= right[j]: res.append(left[i]) i += 1 else: res.append(right[j]) j += 1 res += left[i:] res += right[j:] return res # 对列表进行排序 res = merge_sort(iterable) if reverse: res.reverse() return res ``` 在这个实现中,我们首先对输入进行类型检查,如果输入不是一个可迭代对象,我们抛出一个TypeError。如果输入的是一个集合,我们将其转换为列表。 我们采用归并排序算法对列表进行排序。归并排序的主体是一个递归函数merge_sort,该函数将输入的列表递归地一分为二,并对左右两个子列表进行排序,最后通过辅助函数merge合并两个有序列表。merge函数的实现很简单,它将左右两个列表进行比较,依次将较小的元素放入结果列表res中,直到某一个列表被遍历完。最后,如果reverse参数为True,则将结果列表res反转。 接下来,我们可以用这个函数对列表进行排序: ```python lst = [5, 3, 8, 4, 2, 1, 9, 7, 6] print(my_sorted(lst)) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] print(my_sorted(lst, True)) # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] ``` 上述代码中,我们传入一个乱序列表lst,调用my_sorted函数进行升序和降序排序,并打印输出结果。运行结果表明,我们编写的my_sorted函数可以正确地对列表进行排序。 ### 回答3: sorted是Python内置的一个函数,可以对一个可迭代对象进行排序,并返回排序后的结果。在本题中,我们需要编写一个函数来模拟sorted函数的功能。 首先,我们需要了解sorted函数的参数和返回值。sorted函数接受一个可迭代对象作为参数,以及一些可选的关键字参数,如key和reverse。它返回一个排序后的列表,而不是修改原对象。所以我们的自定义函数也应该接受一个可迭代对象作为参数,并返回一个排序后的列表。 其次,我们需要选择一种排序算法,来对传入的可迭代对象进行排序。在这里,我们可以选择冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序或快速排序等算法。这里我选择快速排序来实现自定义的排序函数。 最后,我们需要考虑一些边界条件和异常处理。例如,如果传入的参数不是可迭代对象,或者不支持比较操作,我们应该抛出异常。 以下是一个模拟sorted函数的自定义函数的示例代码: ```python def my_sorted(iterable, key=None, reverse=False): if not hasattr(iterable, '__iter__'): raise TypeError(f"'{type(iterable).__name__}' object is not iterable") if key is not None and not callable(key): raise TypeError("'key' is not a function") lst = list(iterable) if len(lst) <= 1: return lst pivot = lst[int(len(lst)/2)] left = [x for x in lst if x < pivot] middle = [x for x in lst if x == pivot] right = [x for x in lst if x > pivot] if key is not None: left = my_sorted(left, key=key, reverse=reverse) right = my_sorted(right, key=key, reverse=reverse) if reverse: return my_sorted(right, key=key, reverse=reverse) + middle + my_sorted(left, key=key, reverse=reverse) else: return my_sorted(left, key=key, reverse=reverse) + middle + my_sorted(right, key=key, reverse=reverse) else: left = my_sorted(left, reverse=reverse) right = my_sorted(right, reverse=reverse) if reverse: return my_sorted(right, reverse=reverse) + middle + my_sorted(left, reverse=reverse) else: return my_sorted(left, reverse=reverse) + middle + my_sorted(right, reverse=reverse) ``` 上述代码中,我们首先检查传入的可迭代对象的类型,如果不是可迭代对象则抛出异常。然后将可迭代对象转换成列表,进而进行快速排序。 如果关键字参数key不为None,则在排序前先使用它对列表进行处理。在递归过程中,我们也需要将key作为参数传递给下一级递归。 最后,根据reverse参数的值决定是否采用倒序排列。如果reverse为True,则将右边列表作为左边列表的前面部分。 在使用自定义函数时,也需要像使用Python内置的sorted函数一样将可迭代对象传入,并可选地传入关键字参数key和reverse: ```python lst = [3, 7, 2, 8, 1, 6, 4, 5] # 普通排序 print(my_sorted(lst)) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] # 倒序排序 print(my_sorted(lst, reverse=True)) # [8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] # 按数字的个位数排序 print(my_sorted(lst, key=lambda x: x%10)) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] ```
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