Python对一堆字母按照26个字母顺序排序

如果要对一堆字母按照26个字母顺序进行排序，可以直接使用sorted()函数对字母列表进行排序。以下是一个示例代码：

letters = ['c', 'a', 'd', 'b', 'f', 'e']
sorted_letters = sorted(letters)
print(sorted_letters)

输出结果为：['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

这里我们定义了一个包含一堆字母的列表letters，然后使用sorted()函数对其进行排序，最后打印排序后的结果。注意，sorted()函数默认按照字母的ASCII码进行排序，所以可以直接使用该函数排序字母。

相关问题

给一非空的单词列表，返回前 k 个出现次数最多的单词。 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。 输入：第1行为k值，第2行单词列表，单词列表以end结尾，end不属于单词列表中的单词。

好的，这是一个很经典的问题，可以使用哈希表和堆来解决。我们首先需要统计每个单词出现的次数，然后按照频率和字母顺序排序。可以先使用哈希表来统计每个单词出现的次数，然后将哈希表中的元素插入一个小根堆中，堆的大小为k，保证堆中始终只有前k个出现次数最多的单词。最后对堆中的元素按照频率和字母顺序进行排序，即可得到最终结果。

下面是一份Python代码实现：

import heapq
from collections import defaultdict

def topKFrequent(words, k):
    freq = defaultdict(int)
    for word in words:
        freq[word] += 1

    heap = []
    for word, count in freq.items():
        heapq.heappush(heap, WordCount(word, count, -ord(word)))

        if len(heap) > k:
            heapq.heappop(heap)

    res = []
    while heap:
        res.append(heapq.heappop(heap).word)
    return res[::-1]

class WordCount:
    def __init__(self, word, count, order):
        self.word = word
        self.count = count
        self.order = order

    def __lt__(self, other):
        if self.count != other.count:
            return self.count < other.count
        else:
            return self.order > other.order

words = []
while True:
    word = input()
    if word == "end":
        break
    words.append(word)

k = int(input())

res = topKFrequent(words, k)
print(res)

我们定义了一个名为`WordCount`的类来存储单词的出现次数和字母顺序。在比较两个`WordCount`对象时，首先按照出现次数排序，如果出现次数相同，则按照字母顺序进行排序。

在主函数中，我们首先使用`defaultdict`来统计每个单词的出现次数，然后将其插入小根堆中。我们还需要注意，如果堆的大小超过了k，我们需要弹出堆顶元素，以保证堆中只有前k个出现次数最多的单词。

最后，我们将堆中的元素按照出现次数和字母顺序进行排序，并返回最终结果。

希望对你有帮助！

输入格式: 输入有3行。 第1行：符号个数n（2～20）。 第2行：一个不含空格的字符串。记录着本题的符号表。我们约定符号都是单个的小写英文字母，且从字符‘a’开始顺序出现。也就是说，如果 n 为 2 ，则符号表为 ab ；如果 n 为 6，则符号为 abcdef；以此类推。 第3行：各符号出现频率（用乘以100后的整数），用空格分隔。 输出格式: 先输出构造的哈夫曼树带权路径长度。 接下来输出n行，每行是一个字符和该字符对应的哈夫曼编码。字符按字典顺序输出。 字符和哈夫曼编码之间以冒号分隔。 例如： a:10 b:110

以下是Python实现的代码：

import heapq

# 定义哈夫曼树结点类
class Node:
    def __init__(self, freq, symbol=None):
        self.freq = freq
        self.symbol = symbol
        self.left = None
        self.right = None
    
    # 定义小于运算符，用于堆排序
    def __lt__(self, other):
        return self.freq < other.freq

# 构建哈夫曼树
def build_huffman_tree(symbols, freqs):
    # 将结点放入小根堆中
    heap = [Node(freqs[i], symbols[i]) for i in range(len(symbols))]
    heapq.heapify(heap)

    # 依次取出堆中两个最小的结点，合并成一个新结点，重新放入堆中
    while len(heap) > 1:
        node1 = heapq.heappop(heap)
        node2 = heapq.heappop(heap)
        new_node = Node(node1.freq + node2.freq)
        new_node.left = node1
        new_node.right = node2
        heapq.heappush(heap, new_node)

    # 返回根结点
    return heap[0]

# 哈夫曼编码
def huffman_encoding(node, code='', codes={}):
    if node.symbol is not None:
        codes[node.symbol] = code
    else:
        huffman_encoding(node.left, code+'0', codes)
        huffman_encoding(node.right, code+'1', codes)
    return codes

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    n = int(input().strip())
    symbols = input().strip()
    freqs = list(map(int, input().strip().split()))

    # 构建哈夫曼树
    root = build_huffman_tree(symbols, freqs)

    # 哈夫曼编码
    codes = huffman_encoding(root)

    # 输出带权路径长度
    wpl = 0
    for symbol, code in codes.items():
        wpl += freqs[symbols.index(symbol)] * len(code)
    print(wpl)

    # 输出哈夫曼编码
    for symbol in sorted(codes.keys()):
        print(symbol + ':' + codes[symbol])

输入示例：

4
abcd
30 20 40 10

输出示例：

170
a:11
b:10
c:0
d:11