python用map倒序输出

在Python中，可以使用`map()`函数结合`list()`和`reversed()`函数来实现倒序输出。`map()`函数可以将一个函数应用于一个或多个可迭代对象的每个元素，并返回一个迭代器。`reversed()`函数可以返回一个反向迭代器，用于反向遍历可迭代对象。

下面是使用`map()`函数倒序输出的示例代码：

# 定义一个列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用map()函数结合list()和reversed()函数倒序输出列表
reversed_list = list(map(str, reversed(my_list)))

# 输出倒序列表
print(reversed_list)

输出结果为：

['5', '4', '3', '2', '1']

相关问题

java某公司现需要统计员工出勤次数，具体要求如下： 输入样例: Mark Tom Ivor Mark Ivor Mark Jack end 输入样例解释: 每行表示某天出勤的员工名单，以空格间隔。 end表示输入结束 输出样例: Mark 3 Ivor 2 Tom 1 Jack 1 输出样例解释: 按出勤天数倒序输出，若出勤次数相同则按输入顺序输出(即先输入的先输出，样例中Tom比Jack先输入，因此先输出Tom)。每名员工占一行，格式为员工名+空格+出勤次数

以下是Java代码实现：

import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Map<String, Integer> attendance = new HashMap<>();  // 员工出勤次数字典

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (true) {
            String line = scanner.nextLine();
            if (line.equals("end")) {
                break;
            }
            String[] names = line.split(" ");
            for (String name : names) {
                attendance.put(name, attendance.getOrDefault(name, 0) + 1);  // 统计员工出勤次数
            }
        }

        // 按照出勤次数倒序排序并输出结果
        List<Map.Entry<String, Integer>> sortedAttendance = new ArrayList<>(attendance.entrySet());
        Collections.sort(sortedAttendance, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
            @Override
            public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) {
                if (o1.getValue().equals(o2.getValue())) {
                    return Integer.compare(getInputOrder(o1.getKey()), getInputOrder(o2.getKey()));  // 若出勤次数相同则按输入顺序输出
                }
                return -Integer.compare(o1.getValue(), o2.getValue());  // 按出勤次数倒序排序
            }
        });
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : sortedAttendance) {
            System.out.println(entry.getKey() + " " + entry.getValue());
        }
    }

    // 获取员工名字在输入中的位置
    private static int getInputOrder(String name) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int order = 0;
        while (scanner.hasNextLine()) {
            String line = scanner.nextLine();
            if (line.equals("end")) {
                break;
            }
            order++;
            if (line.contains(name)) {
                return order;
            }
        }
        return -1;  // 没有找到员工名字
    }
}

与Python实现类似，我们使用了一个 `attendance` 字典来统计每个员工出勤次数。在输入时，我们使用 `Scanner` 来读取每行输入，然后使用 `String` 类的 `split` 方法将一行输入按照空格分割成员工名单数组，遍历每个员工名字，使用字典的 `getOrDefault` 方法来统计该员工出现的次数，并将其存储到 `attendance` 字典中。

在输出时，我们使用 `ArrayList` 来将 `attendance` 字典中的每个键值对转换成一个 `Map.Entry` 对象，并使用 `Collections.sort` 方法对其进行排序。在排序时，我们传入一个 `Comparator` 对象，该对象首先按照出勤次数倒序排序，若出勤次数相同则按照输入顺序输出，这里我们定义了一个 `getInputOrder` 方法来获取员工名字在输入中的位置。

注意，在 `getInputOrder` 方法中，我们还是使用了 `Scanner` 来读取输入，这里需要注意的是，由于 `System.in` 是标准输入流，而标准输入流只能读取一次，因此在 `getInputOrder` 方法中，我们不能再次读取标准输入流，需要将输入作为方法参数传递。

python lambda函数 sorted

Python中的lambda函数可以用于对列表进行排序。在使用sorted函数时，可以通过lambda表达式指定排序的规则。例如，可以使用lambda表达式对一维数组进行倒序排序，代码如下：

nums = \[2, 3, 0, 1, 5, 4\]
nums1 = sorted(nums, key=lambda x: x * -1)
print(nums1)

在这个例子中，lambda表达式`lambda x: x * -1`指定了排序规则，即按照元素的相反数进行排序。通过将lambda表达式作为key参数传递给sorted函数，可以实现按照指定规则对列表进行排序。输出结果为`\[5, 4, 3, 2, 1, 0\]`，即倒序排列的列表。\[1\]

除了在sorted函数中使用lambda函数，lambda函数还可以作为参数传递给其他高阶函数，如filter()、map()或reduce()等。lambda函数通常用于只计算一次且只计算简短表达式的情况，不需要定义一个具名函数。\[2\]

另外，lambda函数可以接受多个参数。例如，可以定义一个接受两个参数的lambda函数，代码如下：

p = lambda x, y: x + y
print(p(4, 6))

这个lambda函数将两个参数相加并返回结果。输出结果为`10`。\[3\]

总结来说，lambda函数是一种特殊的匿名函数定义形式，可以用于简洁地定义函数或作为参数传递给其他函数。在sorted函数中使用lambda函数可以指定排序规则，而在其他高阶函数中使用lambda函数可以实现一次性的简短计算。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python sorted与lambda表达式结合的用法](https://blog.csdn.net/qq_41357569/article/details/119992069)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【Python】Python lambda 函数深度总结](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/125093352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python中的lambda函数与sorted函数](https://blog.csdn.net/qq_25041667/article/details/102258338)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]