编写函数,模拟python内置函数sorted

时间: 2023-05-31 10:18:02 浏览: 348
PDF

python内置函数sorted()用法深入分析

### 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] ```
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python中sort sorted reverse reversed函数的区别说明

而`sorted()`是Python的内置函数,它可以接受任何可迭代对象,如列表、元组、字典或字符串,并返回一个新的已排序的列表。`sorted()`不会改变原对象,而是返回一个新的有序列表。例如: ```python mystring = ...
recommend-type

ta-lib-0.5.1-cp312-cp312-win32.whl

ta_lib-0.5.1-cp312-cp312-win32.whl
recommend-type

在线实时的斗兽棋游戏,时间赶,粗暴的使用jQuery + websoket 实现实时H5对战游戏 + java.zip课程设计

课程设计 在线实时的斗兽棋游戏,时间赶,粗暴的使用jQuery + websoket 实现实时H5对战游戏 + java.zip课程设计
recommend-type

ta-lib-0.5.1-cp310-cp310-win-amd64.whl

ta_lib-0.5.1-cp310-cp310-win_amd64.whl
recommend-type

全国江河水系图层shp文件包下载

资源摘要信息:"国内各个江河水系图层shp文件.zip" 地理信息系统(GIS)是管理和分析地球表面与空间和地理分布相关的数据的一门技术。GIS通过整合、存储、编辑、分析、共享和显示地理信息来支持决策过程。在GIS中,矢量数据是一种常见的数据格式,它可以精确表示现实世界中的各种空间特征,包括点、线和多边形。这些空间特征可以用来表示河流、道路、建筑物等地理对象。 本压缩包中包含了国内各个江河水系图层的数据文件,这些图层是以shapefile(shp)格式存在的,是一种广泛使用的GIS矢量数据格式。shapefile格式由多个文件组成,包括主文件(.shp)、索引文件(.shx)、属性表文件(.dbf)等。每个文件都存储着不同的信息,例如.shp文件存储着地理要素的形状和位置,.dbf文件存储着与这些要素相关的属性信息。本压缩包内还包含了图层文件(.lyr),这是一个特殊的文件格式,它用于保存图层的样式和属性设置,便于在GIS软件中快速重用和配置图层。 文件名称列表中出现的.dbf文件包括五级河流.dbf、湖泊.dbf、四级河流.dbf、双线河.dbf、三级河流.dbf、一级河流.dbf、二级河流.dbf。这些文件中包含了各个水系的属性信息,如河流名称、长度、流域面积、流量等。这些数据对于水文研究、环境监测、城市规划和灾害管理等领域具有重要的应用价值。 而.lyr文件则包括四级河流.lyr、五级河流.lyr、三级河流.lyr,这些文件定义了对应的河流图层如何在GIS软件中显示,包括颜色、线型、符号等视觉样式。这使得用户可以直观地看到河流的层级和特征,有助于快速识别和分析不同的河流。 值得注意的是,河流按照流量、流域面积或长度等特征,可以被划分为不同的等级,如一级河流、二级河流、三级河流、四级河流以及五级河流。这些等级的划分依据了水文学和地理学的标准,反映了河流的规模和重要性。一级河流通常指的是流域面积广、流量大的主要河流;而五级河流则是较小的支流。在GIS数据中区分河流等级有助于进行水资源管理和防洪规划。 总而言之,这个压缩包提供的.shp文件为我们分析和可视化国内的江河水系提供了宝贵的地理信息资源。通过这些数据,研究人员和规划者可以更好地理解水资源分布,为保护水资源、制定防洪措施、优化水资源配置等工作提供科学依据。同时,这些数据还可以用于教育、科研和公共信息服务等领域,以帮助公众更好地了解我国的自然地理环境。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Keras模型压缩与优化:减小模型尺寸与提升推理速度

![Keras模型压缩与优化:减小模型尺寸与提升推理速度](https://dvl.in.tum.de/img/lectures/automl.png) # 1. Keras模型压缩与优化概览 随着深度学习技术的飞速发展,模型的规模和复杂度日益增加,这给部署带来了挑战。模型压缩和优化技术应运而生,旨在减少模型大小和计算资源消耗,同时保持或提高性能。Keras作为流行的高级神经网络API,因其易用性和灵活性,在模型优化领域中占据了重要位置。本章将概述Keras在模型压缩与优化方面的应用,为后续章节深入探讨相关技术奠定基础。 # 2. 理论基础与模型压缩技术 ### 2.1 神经网络模型压缩
recommend-type

MTK 6229 BB芯片在手机中有哪些核心功能,OTG支持、Wi-Fi支持和RTC晶振是如何实现的?

MTK 6229 BB芯片作为MTK手机的核心处理器,其核心功能包括提供高速的数据处理、支持EDGE网络以及集成多个通信接口。它集成了DSP单元,能够处理高速的数据传输和复杂的信号处理任务,满足手机的多媒体功能需求。 参考资源链接:[MTK手机外围电路详解:BB芯片、功能特性和干扰滤波](https://wenku.csdn.net/doc/64af8b158799832548eeae7c?spm=1055.2569.3001.10343) OTG(On-The-Go)支持是通过芯片内部集成功能实现的,允许MTK手机作为USB Host与各种USB设备直接连接,例如,连接相机、键盘、鼠标等
recommend-type

点云二值化测试数据集的详细解读

资源摘要信息:"点云二值化测试数据" 知识点: 一、点云基础知识 1. 点云定义:点云是由点的集合构成的数据集,这些点表示物体表面的空间位置信息,通常由三维扫描仪或激光雷达(LiDAR)生成。 2. 点云特性:点云数据通常具有稠密性和不规则性,每个点可能包含三维坐标(x, y, z)和额外信息如颜色、反射率等。 3. 点云应用:广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域。 二、二值化处理概述 1. 二值化定义:二值化处理是将图像或点云数据中的像素或点的灰度值转换为0或1的过程,即黑白两色表示。在点云数据中,二值化通常指将点云的密度或强度信息转换为二元形式。 2. 二值化的目的:简化数据处理,便于后续的图像分析、特征提取、分割等操作。 3. 二值化方法:点云的二值化可能基于局部密度、强度、距离或其他用户定义的标准。 三、点云二值化技术 1. 密度阈值方法:通过设定一个密度阈值,将高于该阈值的点分类为前景,低于阈值的点归为背景。 2. 距离阈值方法:根据点到某一参考点或点云中心的距离来决定点的二值化,距离小于某个值的点为前景,大于的为背景。 3. 混合方法:结合密度、距离或其他特征,通过更复杂的算法来确定点的二值化。 四、二值化测试数据的处理流程 1. 数据收集:使用相应的设备和技术收集点云数据。 2. 数据预处理:包括去噪、归一化、数据对齐等步骤,为二值化处理做准备。 3. 二值化:应用上述方法,对预处理后的点云数据执行二值化操作。 4. 测试与验证:采用适当的评估标准和测试集来验证二值化效果的准确性和可靠性。 5. 结果分析:通过比较二值化前后点云数据的差异,分析二值化效果是否达到预期目标。 五、测试数据集的结构与组成 1. 测试数据集格式:文件可能以常见的点云格式存储,如PLY、PCD、TXT等。 2. 数据集内容:包含了用于测试二值化算法性能的点云样本。 3. 数据集数量和多样性:根据实际应用场景,测试数据集应该包含不同类型、不同场景下的点云数据。 六、相关软件工具和技术 1. 点云处理软件:如CloudCompare、PCL(Point Cloud Library)、MATLAB等。 2. 二值化算法实现:可能涉及图像处理库或专门的点云处理算法。 3. 评估指标:用于衡量二值化效果的指标,例如分类的准确性、召回率、F1分数等。 七、应用场景分析 1. 自动驾驶:在自动驾驶领域,点云二值化可用于道路障碍物检测和分割。 2. 三维重建:在三维建模中,二值化有助于提取物体表面并简化模型复杂度。 3. 工业检测:在工业检测中,二值化可以用来识别产品缺陷或确保产品质量标准。 综上所述,点云二值化测试数据的处理是一个涉及数据收集、预处理、二值化算法应用、效果评估等多个环节的复杂过程,对于提升点云数据处理的自动化、智能化水平至关重要。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依