Python自定义排序

cnblogs 2024-07-30 08:09:02 阅读 93

Python封装了成熟的排序函数,我们只需要调用内部的sort函数,就可以完成排序。但是实际场景当中,排序的应用往往比较复杂,比如对象类型,当中有多个字段,我们希望按照指定字段排序,或者是希望按照多关键字排序,这个时候就不能简单的函数调用来解决了。

1.字典排序

我们先来看下最常见的字典排序的场景,假设我们有一个字典的数组,字典内有多个字段。我们希望能够根据字典当中的某一个字段来进行排序,我们用实际数据来举个例子:

<code>kids = [

{'name': 'xiaoming', 'score': 99, 'age': 12},

{'name': 'xiaohong', 'score': 75, 'age': 13},

{'name': 'xiaowang', 'score': 88, 'age': 15}

]

这里的kids是一个dict类型的数组,dict当中拥有name, score和age三个字段。假设我们当下希望能够按照score来排序,应该怎么办呢?

对于这个问题,解决的方案有很多,首先,我们可以使用上一篇文章当中提到的匿名函数来指定排序的。这里的用法和上篇文章优先队列的用法是一样的,我们直接来看代码:

sorted(kids, key=lambda x: x['score'])

在匿名函数当中我们接收的x是kids当中的元素,也就是一个dict,所以我们想要指定我们希望的字段,需要用dict访问元素的方法,也就是用中括号来查找对应字段的值。

假如我们希望按照多关键字排序呢?

首先介绍一下多关键字排序,还是用上面的数据打比方。在上面的例子当中,各个kid的score都不一样,所以排序的结果是确定的。但如果存在两个人的score相等,我希望年龄小的排在前面,那么应该怎么办呢?我们分析一下可以发现,原本是按照分数从小到大排序,但有可能会出现分数相等的情况。这个时候,我们希望能够按照在分数相等的情况下来比较年龄,也就是说我们希望根据两个关键字来排序,第一个关键字是分数,第二个关键字是年龄。

由于Python当中支持tuple和list类型的排序,也就是说我们可以直接比较[1, 3]和[1, 2]的大小关系,Python会自动一次比较两个数组当中的元素的大小。如果相等就自动往后比较,直到出现不等或者结束为止。

明白了这点,其实就很好办了。我们只要在匿名函数当中稍稍修改,让它返回的结果增加一个字段即可。

sorted(kids, key=lambda x: (x['score'], x['age']))

2.itemgetter

除了匿名函数,Python也有自带的库可以解决这个问题。用法和匿名函数非常接近,使用起来稍稍容易一些。

它就是operator库当中的itemgetter函数,我们直接来看代码:

from operator import itemgetter

sorted(kids, key=itemgetter('score'))

如果是多关键字也可以,传入多个key即可:

sorted(kids, key=itemgetter('score', 'age'))

3.对象排序

我们接下来看一下对象的自定义排序,我们首先把上面的dict写成对象:

class Kid:

def __init__(self, name, score, age):

self.name = name

self.score = score

self.age = age

def __repr__(self):

return 'Kid, name: {}, score: {}, age:{}'.format(self.name, self.score, self.age)

为了方便观察打印结果,我们重载了__repr__方法,可以简单地将它当做是Java当中的toString方法,这样我们可以指定在print它的时候的输出结果。

同样,operator当中也提供了对象的排序因子函数,用法上和itemgetter一样,只是名字不同。

from operator import attrgetter

kids = [Kid('xiaoming', 99, 12), Kid('xiaohong', 75, 13), Kid('xiaowang', 88, 15)]

sorted(kids, key=attrgetter('score'))

我们也可以使用匿名函数lambda来实现:

sorted(kids, key=lambda x: x.score)

4.自定义排序

到这里还没有结束,因为仍然存在一些问题解决不了。虽然我们实现了多关键字排序,但是还有一个问题解决不了,就是排序的顺序问题。

我们可以在sorted函数的参数当中传入reverse=True来控制是正序还是倒叙,但是如果我使用多关键字,想要按照某个关键字升序,某个关键字降序怎么办?举个例子,比如说我们想要按照分数降序,年龄升序就没办法通过reverse来解决了,这就是当前解决不了的问题。

那应该怎么办呢?

这个时候就需要终极排序杀器上场了,也就是标题当中所说的自定义排序。也就是说我们自己实现一个定义元素大小的函数,然后让sorted来调用我们这个函数来完成排序。这也是C++和Java等语言的用法。

自定义的函数并不难写,我们随手就来:

def cmp(kid1, kid2):

return kid1.age < kid2.age if kid1.score == kid2.score else kid1.score > kid2.score

如果看不明白,也没关系,我写成完整版:

def cmp(kid1, kid2):

if kid1.score == kid2.score:

return kid1.age < kid2.age

else:

return kid1.score > kid2.score

写完了之后,还没有结束,这个函数是不能直接投入使用的,他和我们之前提到的lambda匿名函数是不一样的。之前的匿名函数只是用来指定字段的,所以我们不能直接将这个函数传递给key,还需要在外面包一层加工处理才可以。不过这一层处理函数Python也已经有现成的工具了,我们可以直接调用,它在functools里,我们来看代码:

from functools import cmp_to_key

sorted(kids, key=cmp_to_key(cmp))

我们来看一下cmp_to_key函数里的源码:

def cmp_to_key(mycmp):

"""Convert a cmp= function into a key= function"""

class K(object):

__slots__ = ['obj']

def __init__(self, obj):

self.obj = obj

def __lt__(self, other):

return mycmp(self.obj, other.obj) < 0

def __gt__(self, other):

return mycmp(self.obj, other.obj) > 0

def __eq__(self, other):

return mycmp(self.obj, other.obj) == 0

def __le__(self, other):

return mycmp(self.obj, other.obj) <= 0

def __ge__(self, other):

return mycmp(self.obj, other.obj) >= 0

__hash__ = None

return K

我们可以看到,在函数内部,它其实定义了一个类,然后在类当中重载了比较函数,最后返回的是一个重载了比较函数的新的对象。这些__lt__, __gt__函数就是类当中重载的比较函数。比如__lt__是小于的判断函数,__eq__是相等的函数。那么问题来了,我们能不能直接在Kid类当中重载比较函数呢,这样就可以直接排序了。

答案是确定的,我们当然可以这么办,实际上这也是面向对象当中非常常用的做法。相比于自定义比较函数,我们往往更倾向于在类当中定义好优先级。Python当中实现的方法也很简单,就是我们手动实现一个__lt__函数,sorted默认会将小的元素排在前面,所以我们只用实现__lt__一个函数就够了。这个函数当中传入的参数是另一个对象,我们直接在函数里面写清楚比较逻辑就行了。返回True表示当前对象比other小,否则比other大。

我们附上完整代码:

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class Kid:

def __init__(self, name, score, age):

self.name = name

self.score = score

self.age = age

def __repr__(self):

return 'Kid, name: {}, score: {}, age:{}'.format(self.name, self.score, self.age)

def __lt__(self, other):

return self.score > other.score or (self.score == other.score and self.age < other.age)

实现了比较函数之后,我们直接调用sorted,不用任何其他传参就可以对它进行排序了。


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