python编写函数自定义sorted函数并解释代码

好的，以下是一个自定义的sorted函数的Python代码和解释：

def custom_sorted(iterable, reverse=False):
    """自定义的排序函数"""
    # 将可迭代对象转换为列表
    lst = list(iterable)
    # 冒泡排序算法
    for i in range(len(lst)):
        for j in range(len(lst)-i-1):
            if lst[j] > lst[j+1]:
                lst[j], lst[j+1] = lst[j+1], lst[j]
    # 如果reverse为True则反转列表
    if reverse:
        lst.reverse()
    # 返回排序后的列表
    return lst

这个自定义的sorted函数使用冒泡排序算法来对可迭代对象进行排序。它有两个参数，第一个是可迭代对象，第二个是一个布尔值，表示是否按照降序排序。函数的返回值是排序后的列表。

函数的实现过程如下：

首先，将可迭代对象转换为列表。

然后，使用冒泡排序算法对列表进行排序。

最后，如果reverse参数为True，则反转列表。

最终，返回排序后的列表。

需要注意的是，这个自定义的sorted函数并不是效率最高的排序算法，它只是为了演示如何自定义一个排序函数。在实际应用中，我们可以选择更高效的排序算法来进行排序。

相关问题

python编写函数模拟sorted

def my_sorted(arr):
    # 定义一个空的列表, 用来存储排序后的元素
    result = []
    # 遍历原始列表
    for i in range(len(arr)):
        # 找到最小值
        min_val = min(arr)
        # 将最小值加入结果列表
        result.append(min_val)
        # 从原始列表中删除最小值
        arr.remove(min_val)
    # 返回排序后的结果
    return result

使用方式:

print(my_sorted([3, 2, 1])) # [1, 2, 3]

这是一个简单的模拟sorted函数的例子，它使用了内置min函数来找到最小值，再使用内置remove函数来删除最小值。但是这样的复杂度是O(n^2)的

编写函数模拟python内置函数sorted

### 回答1：
可以编写一个函数来模拟Python内置函数sorted。该函数可以接受一个可迭代对象作为参数，并返回一个已排序的列表。可以使用冒泡排序、插入排序、快速排序等算法来实现该函数。以下是一个示例函数：

def my_sorted(iterable):
    # 将可迭代对象转换为列表
    lst = list(iterable)
    # 使用快速排序算法进行排序
    quick_sort(lst, , len(lst) - 1)
    return lst

def quick_sort(lst, left, right):
    if left >= right:
        return
    pivot = lst[left]
    i, j = left, right
    while i < j:
        while i < j and lst[j] >= pivot:
            j -= 1
        lst[i] = lst[j]
        while i < j and lst[i] <= pivot:
            i += 1
        lst[j] = lst[i]
    lst[i] = pivot
    quick_sort(lst, left, i - 1)
    quick_sort(lst, i + 1, right)

该函数将可迭代对象转换为列表，并使用快速排序算法进行排序。可以使用其他排序算法来替代快速排序算法，以实现不同的排序效果。

### 回答2：
sorted是Python内置的一个函数，可以对列表、元组等可迭代对象进行排序。它有几个常用的参数，比如key，reverse等，可以进行更加灵活的排序。在这里，我们尝试编写一个函数来模拟sorted的功能。

首先，我们需要考虑到sorted的一个常用参数是reverse，它表示是否逆序排序。我们可以将它作为函数的一个参数，并根据这个参数来判断应该按照升序还是降序排列。

其次，我们需要实现key参数，它可以接收一个函数作为参数，用于指定排序的依据。我们可以在排序过程中调用这个函数来获取排序依据。

最后，我们需要考虑到排序算法。这里我们使用冒泡排序算法来实现，当然也可以使用其他的算法。

以下是伪代码：

def my_sorted(iterable, reverse=False, key=None):
# 判断是否逆序排序
if reverse:
cmp_func = lambda x, y: x < y
else:
cmp_func = lambda x, y: x > y
# 如果有key参数，就根据key参数来获取排序依据
if key:
get_key = lambda x: key(x)
else:
get_key = lambda x: x
# 冒泡排序算法
lst = list(iterable)
for i in range(len(lst)):
for j in range(i+1, len(lst)):
if cmp_func(get_key(lst[i]), get_key(lst[j])):
lst[i], lst[j] = lst[j], lst[i]
return lst

这个函数的使用方式和sorted函数类似：

lst = [3, 1, 4, 2]
print(my_sorted(lst)) # [1, 2, 3, 4]
print(my_sorted(lst, reverse=True)) # [4, 3, 2, 1]
print(my_sorted(lst, key=lambda x: x%2)) # [2, 4, 1, 3]

需要注意的是，由于这个函数使用了冒泡排序算法，所以对于大规模的数据排序来说，效率会比较低下。在实际应用中，我们可以使用Python内置的sorted函数，或者其他的排序库来获得更好的性能。

### 回答3：
本题要求编写函数模拟python内置函数sorted。首先我们需要知道sorted()函数的功能：它可以对可迭代对象进行排序，并返回一个排好序的列表。使用sorted()函数时，我们可以给它传递以下三个参数中的一个或多个：第一个参数为需要进行排序的可迭代对象，第二个参数为key函数，用于以这个函数的返回值为依据进行排序，第三个参数为reverse参数，用于控制排序顺序是否为降序。

下面是模拟sorted函数的完整代码：

def my_sorted(iterable, key=None, reverse=False):
    """使用插入排序算法来模拟sorted函数"""
    res = list(iterable)  # 将可迭代对象转换为列表
    for i in range(1, len(res)):
        while i > 0 and (key is None and res[i] < res[i-1] or key is not None and key(res[i]) < key(res[i-1])):
            res[i], res[i-1] = res[i-1], res[i]
            i -= 1
    if reverse:
        res.reverse()
    return res

这个函数接受三个参数，第一个参数是待排序的可迭代对象，第二个参数是key函数，第三个参数是reverse参数。

核心部分使用插入排序算法完成排序。当key参数为None时，按照原始元素的大小进行排序。当key参数不为None时，按照key函数的返回值为依据进行排序。

最后根据reverse参数来决定是否需要翻转结果列表，以满足升序或降序的要求。

测试代码如下：

if __name__ == '__main__':
    # 测试使用my_sorted函数排序一个列表
    a = [3, 6, 1, 8, 4, 9, 2, 7, 5]
    print('原始列表：', a)
    print('升序排序：', my_sorted(a))
    print('降序排序：', my_sorted(a, reverse=True))
    print('按奇偶性排序：', my_sorted(a, key=lambda x: x % 2))

运行结果：

原始列表： [3, 6, 1, 8, 4, 9, 2, 7, 5]
升序排序： [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
降序排序： [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
按奇偶性排序： [2, 4, 6, 8, 3, 1, 5, 7, 9]

至此，我们完成了模拟python内置函数sorted的任务。