编写函数，模拟内置函数 sorted()。的python实现方法，文字描述

内置函数 sorted() 可以对列表进行排序，可以使用 Python 中的冒泡排序算法来模拟实现。冒泡排序的基本思想是，从前往后依次比较相邻的两个元素，如果前一个元素比后一个元素大，则交换它们的位置。每一轮比较过后，最大的元素都会被交换到最后面，因此每轮比较可以缩小排序的范围。下面是代码实现：

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


def my_sorted(lst):
    return bubble_sort(lst)

该函数定义了一个 bubble_sort() 函数来实现冒泡排序，接收一个列表参数 lst，使用两层循环来比较相邻的两个元素并交换位置，最后返回排序后的列表。然后定义了一个 my_sorted() 函数，接收一个列表参数 lst，直接调用 bubble_sort() 函数进行排序并返回结果。

相关问题

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。

编写函数，模拟python内置函数sorted

### 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：

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：

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：

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：

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：

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：

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：

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：

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]