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这期内容当中小编将会给大家带来有关python中sort()和sorted()的区别是什么,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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sorted():该函数第一个参数iterable为任意可以迭代的对象,cmp是比较函数,通常为lambda函数,key是用于比较的关键字,reverse表示排序结果是否反转。
L.sort():该函数的三个参数和 sorted() 的后三个参数含义是一致的,而需要特别注意的是,该函数只适用于列表,而非任意可以迭代的对象。cmp是比较函数,接受两个对象参数 x 和 y,返回 负数(x
让我们通过示例看一下:
L.sort()
A = [3,6,1,5,4,2]
A.sort()
这里需要注意的一点是,调用 L.sort() 完成排序后,改变了要排序的列表的结构, 即排序后A为[1, 2, 3, 4, 5, 6]。
我们可以指定关键字排序,比如:
student = [['Tom', 'A', 20], ['Jack', 'C', 18], ['Andy', 'B', 11]]
student.sort(key=lambda student: student[2])
学生列表中包含列表,每个列表是学生的姓名、成绩以及年龄,排序过程中指定了key为学生的年龄,所以排序的结果为:[['Andy', 'B', 11], ['Jack', 'C', 18], ['Tom', 'A', 20]]。
除了通过key来实现,根据年龄排序我们也可以通过定义cmp函数来实现:
student = [['Tom', 'A', 20], ['Jack', 'C', 18], ['Andy', 'B', 11]]
student.sort(cmp=lambda x, y: x[2] - y[2])
通过定义 key 和 cmp 都可以完成排序,但是这两者之间有什么区别呢?cmp传入的函数在整个排序过程中会调用多次,因为会进行多次比较,所以函数调用开销较大,因此使用 key 的效率比 cmp 的效率要高。
sorted()
sorted()可以应用于任意的可以迭代的对象,所以应用范围比L.sort() 广泛的多,可以应用于字符串,元组,列表,字典等可迭代对象。
B = 'Python'
sorted(B)
C = (3, 6, 1, 5, 4, 2)
sorted(C)
D = [3, 6, 1, 5, 4, 2]
sorted(D)
E = {'1': 'a', '2': 'b', '0': 'c'}
sorted(E.items())
需要注意的是,该函数会返回一个排序后的列表,原有可迭代对象保持不变,这与 L.sort() 函数不同。然而,这会浪费较大的存储空间,尤其是数据量较大时。所以,在列表进行排序时,需要考虑是否需要保存原列表,如果无需保存原列表,则优先使用L.sort() 节省内存空间,提高效率。
有的排序可能需要根据两个关键字,常用的比如单词的排序,第一个字母相同然后根据第二个字母排序,Python中的 sorted() 函数是否支持这种实现呢?答案是肯定的,再设置 key 时指定多个属性即可:
L = ['cat', 'binary', 'big', 'dog']
print sorted(L, key=lambda x: (x[0], x[1], x[2]))
排序的结果为 ['big', 'binary', 'cat', 'dog']。
总结
L.sort() 函数只适用于列表排序,而sorted()函数适用于任意可以迭代的对象排序。
L.sort() 函数排序会改变原有的待排序列表,而sorted()函数则不会改变。所以在使用列表进行排序时,需要考虑是否需要保存原列表,如果无需保存原列表,则优先使用L.sort() 节省内存空间,提高效率。
两个函数通过定义 key 和 cmp 都可以完成排序,但是 key 的效率要远远高于 cmp,所以要优先使用 key 。
上述就是小编为大家分享的python中sort()和sorted()的区别是什么了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。
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