python中的排序操作和heapq模块的介绍（代码示例）

list1=[1,6,4,3,9,5]

list2=['12','a6','4','c34','b9','5']

print(sorted(list1))    #[1, 3, 4, 5, 6, 9]

print(sorted(list2))    #['12', '4', '5', 'a6', 'b9', 'c34']

#总结上面两种排序：字符串排序根据元素首字符的ASCII比较进行排序，

#数字类型按照大小排序，数字不能混合排序

list3=[

    {'name':'jim','age':23,'price':500},

    {'name':'mase','age':23,'price':600},

    {'name':'tom','age':25,'price':2000},

    {'name':'alice','age':22,'price':300},

    {'name':'rose','age':21,'price':2400},

]

print(sorted(list3,key=lambda s:(s['age'],s['price'])))

#[{'name': 'rose', 'age': 21, 'price': 2400}, {'name': 'alice', 'age': 22, 'price': 300}, {'name': 'jim', 'age': 23, 'price': 500}, {'name': 'mase', 'age': 23, 'price': 600}, {'name': 'tom', 'age': 25, 'price': 2000}]

最后的reverse参数我就不作说明了，就是把结果进行倒序，可用作降序排列

介绍一种比lambda效率高的方式：

operator模块中的方法itemgetter

>>> itemgetter(1)('ABCDEFG')

'B'

>>> itemgetter(1,3,5)('ABCDEFG')

('B', 'D', 'F')

>>> itemgetter(slice(2,None))('ABCDEFG')

'CDEFG

运用到上述代码

print(sorted(list3,key=itemgetter('age','price')))    #结果同上但效率会比较高

__all__ = ['heappush', 'heappop', 'heapify', 'heapreplace', 'merge',

           'nlargest', 'nsmallest', 'heappushpop']

nlargest(n, iterable, key=None)

nsmallest(n, iterable, key=None)

#n:查找个数    iterable:可迭代对象    key：同sorted

list1=[1,6,4,3,9,5]

list2=['12','a6','4','c34','b9','5']

list3=[

    {'name':'jim','age':23,'price':500},

    {'name':'mase','age':23,'price':600},

    {'name':'tom','age':25,'price':2000},

    {'name':'alice','age':22,'price':300},

    {'name':'rose','age':21,'price':2400},

]

from operator import itemgetter

import heapq

print(heapq.nlargest(len(list1),list1))

print(heapq.nlargest(len(list2),list2))

print(heapq.nlargest(len(list3),list3,key=itemgetter('age','price')))

#以上代码输出结果同sorted

print(heapq.nsmallest(len(list1),list1))

print(heapq.nsmallest(len(list2),list2))

print(heapq.nsmallest(len(list3),list3,key=itemgetter('age','price')))

#结果是降序

[1, 3, 4, 5, 6, 9]

['12', '4', '5', 'a6', 'b9', 'c34']

[{'name': 'rose', 'age': 21, 'price': 2400}, {'name': 'alice', 'age': 22, 'price': 300}, {'name': 'jim', 'age': 23, 'price': 500}, {'name': 'mase', 'age': 23, 'price': 600}, {'name': 'tom', 'age': 25, 'price': 2000}]

heapify：对序列进行堆排序，

heappush:在堆序列中添加值

heappop:删除最小值并返回

heappushpop:添加并删除堆中最小值且返回，添加之后删除

heapreplace:添加并删除队中最小值且返回，删除之后添加

nums=[54,23,64.,323,53,3,212,453,65]

heapify(nums)    #先进行堆排序

print(heappop(nums))    #3

print(heappush(nums,50))    #添加操作，返回None

print(heappushpop(nums,10))    #由于是添加后删除，所以返回10

print(heappop(nums))    #23

print(heapreplace(nums,10))    #和heappushpop，返回50

print(nums)    #[10, 53, 54, 65, 323, 64.0, 212, 453]

list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 12]

set1 = {2, 3, 9, 23, 54}

s = list(merge(list1,set1))

print(s)    #[1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 9, 12, 54, 23]

#发现输出结果不仅进行了合并，还进行了排序，有意思哈，可是换个代码测验，你再看一下

list1 = [31, 2, 83, 24, 5, 12]

set1 = {2, 83, 9, 23, 54}

s = list(merge(list1,set1))

print(s)    #[2, 9, 31, 2, 83, 24, 5, 12, 83, 54, 23]

#你们肯定想这是什么鬼，一点都没有头绪，其实经过我的多次测验，还是有规律的，但是由于没有什么作用就不大篇幅说明了，喜欢刨根问题的小伙伴可以尝试自己思考一下。