python中对组合数据类型x进行排序的内置函数是

python有两个内置的函数用于实现排序，一个是list.sort()函数，一个是sorted()函数。

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区别1：list.sort()函数只能处理list类型数据的排序；sorted()则可以处理多种类型数据的排序。

区别2：list.sort()会修改原来的list为排序后的结果；sorted()不会修改原来的数据，只是返回一个排序后的对象。

下面来动手写点代码进行测试：

list进行简单的排序

1 a=['a','f','c','x','e']2 a.sort()3 a4 [a','c','e','f','x']

sorted()进行简单排序

1 a=['a','f','c','x','e']2 a_new=sorted(a)3 a_new4 ['a', 'c', 'e', 'f', 'x']

list.sort()和sorted都有默认的参数reverse，该参数的默认值为“False”，即默认升序排列。如果要进行降序排列：

1 a=['a','f','c','x','e']2 a_new=sorted(a,reverse=True)3 a_new4 ['x', 'f', 'e', 'c', 'a']

对元组进行排列，不能使用list.sort()函数:

1 a=('a','f','c','x','e')2 a_new=a.sort()3

4 ttributeError: 'tuple' object has no attribute 'sort'

对字典的排序可以按照字典的key或者value进行排序:

1 dic={"aa":11,"ff":5,"ee":22}2 printsorted(dic.keys())3 ['aa', 'ee', 'ff']

从python2.4开始list.sort()和sorted()都引入了key参数来指定一个函数进行排序，有了key参数以后我们就可以对更加复杂的数据进行排序 。

假如需要排序的数据为一个list，但list的每一个元素都是一个字典，排序的方法如下：

dic=[{"name":"sunny","age":20},

{"name":"bell","age":5},

{"name":"jim","age":1},

{"name":"jan","age":10}]print sorted(dic,key=lambda arg:arg.get('age'),reverse=False) #按照每个字典的age的值进行排序，字典的方法dict.get(key)将返回指定键的值。

#输出结果为：[{'age': 1, 'name': 'jim'}, {'age': 5, 'name': 'bell'}, {'age': 10, 'name': 'jan'}, {'age': 20, 'name': 'sunny'}]

print sorted(dic,key=lambda arg:arg.get('name'),reverse=False) #按照每个字典的name的值进行排序

#输出结果为：[{'age': 5, 'name': 'bell'}, {'age': 10, 'name': 'jan'}, {'age': 1, 'name': 'jim'}, {'age': 20, 'name': 'sunny'}]

假如需要排序的数据为一个二维的list，即list的每一个元素也是一个list，方法与上面的例子类似：

a=[['100','8','30'],['200','5','50'],['300','1','20']]print sorted(a,key=lambda arg:arg[1]) #按照每个list的第1个元素进行排序

[['300', '1', '20'], ['200', '5', '50'], ['100', '8', '30']]

前面的2个例子中，key参数的值都是函数。在sorted函数中，key参数后面的函数的参数的数量只能是一个。lambda arg:arg.get('age')是一个lambda匿名函数，它是一个没有函数名的单语句函数。冒号左边是参数，冒号右边的返回值，返回值将被用于排序。

python 内置排序函数使用

python内置关于排序的工具主要有两个一个是列表自带的 sort() 方法，另外一个是 sorted() 函数。Python 列表内置方法可以直接修改列表。而 sorted() 内置函数从一个可迭代对象（列表，元组等都可以）构建一个新的排序列表。其函数原型分别如下：

对列表进行默认排序

从函数原型来看，可以看到两者都具有两个可选参数，它们都必须指定为关键字参数。

key 指定带有单个参数的函数，用于从 iterable 的每个元素中提取用于比较的键 (例如 key=str.lower)。默认值为 None (直接比较元素)。 key 形参的值应该是个函数（或其他可调用对象），它接受一个参数并返回一个用于排序的键。

假设有其他类型的变量，比如一个自定义的类或者列表中又是一个列表。以官网例子为例有这样一个列表，其元素为元组，

可以用以下方式按照年龄排序

类似的有自定义类

可以用如下方式进行排序

也可以显示定义一个函数，且只有一个参数，返回用于排序的键，比如

总之就是定义一个函数返回一个用于排序的键，可以用lambda函数或者 def 定义都可以。

上面实现的简单函数实际就是实现了返回一个有序结构的第 n 的元素，或者某个类中的某个属性，因此 Python 提供了便利功能，使访问器功能更容易，更快捷。operator 模块有 itemgetter() 、 attrgetter() 函数。分别完成返回第 n 个元素，某个属性功能。上面的排序可以用如下方式进行实现

在python2中，sort有一个 cmp 参数，即用一个函数来自定义比较，在python3中这种方式被取消。为了继承类似的用法，在 Python 3.2 中， functools.cmp_to_key() 函数被添加到标准库中的 functools 模块中。

这种作用先定义如何比较两个变量，以上面的学生列表按照年龄排序为例

这种做法自定义比较函数接收两个形参，返回比较结果（bool），而新式方法接受一个参数，返回的是比较的键。

假设有字典 d = {'b':2, 'a':1,'c':8,'d':4} ，则可以通过以下方式对字典按照键和值进行排序

Python实现的几个常用排序算法实例

#encoding=utf-8

import random

from copy import copy

def directInsertSort(seq):

""" 直接插入排序 """

size = len(seq)

for i in range(1,size):

tmp, j = seq[i], i

while j  0 and tmp  seq[j-1]:

seq[j], j = seq[j-1], j-1

seq[j] = tmp

return seq

def directSelectSort(seq):

""" 直接选择排序 """

size = len(seq)

for i in range(0,size - 1):

k = i;j = i+1

while j  size:

if seq[j]  seq[k]:

k = j

j += 1

seq[i],seq[k] = seq[k],seq[i]

return seq

def bubbleSort(seq):

"""冒泡排序"""

size = len(seq)

for i in range(1,size):

for j in range(0,size-i):

if seq[j+1]  seq[j]:

seq[j+1],seq[j] = seq[j],seq[j+1]

return seq

def _divide(seq, low, high):

"""快速排序划分函数"""

tmp = seq[low]

while low != high:

while low  high and seq[high] = tmp: high -= 1

if low  high:

seq[low] = seq[high]

low += 1

while low  high and seq[low] = tmp: low += 1

if low  high:

seq[high] = seq[low]

high -= 1

seq[low] = tmp

return low

def _quickSort(seq, low, high):

"""快速排序辅助函数"""

if low = high: return

mid = _divide(seq, low, high)

_quickSort(seq, low, mid - 1)

_quickSort(seq, mid + 1, high)

def quickSort(seq):

"""快速排序包裹函数"""

size = len(seq)

_quickSort(seq, 0, size - 1)

return seq

def merge(seq, left, mid, right):

tmp = []

i, j = left, mid

while i  mid and j = right:

if seq[i]  seq[j]:

tmp.append(seq[i])

i += 1

else:

tmp.append(seq[j])

j += 1

if i  mid: tmp.extend(seq[i:])

if j = right: tmp.extend(seq[j:])

seq[left:right+1] = tmp[0:right-left+1]

def _mergeSort(seq, left, right):

if left == right: 

return

else:

mid = (left + right) / 2

_mergeSort(seq, left, mid)

_mergeSort(seq, mid + 1, right)

merge(seq, left, mid+1, right)

#二路并归排序

def mergeSort(seq):

size = len(seq)

_mergeSort(seq, 0, size - 1)

return seq

if __name__ == '__main__':

s = [random.randint(0,100) for i in range(0,20)]

print s

print "\n"

print directSelectSort(copy(s))

print directInsertSort(copy(s))

print bubbleSort(copy(s))

print quickSort(copy(s))

print mergeSort(copy(s))

python常见的三种列表排序算法分别是什么？

排序是计算机程序设计中的一种重要操作，它的功能是将一个数据元素的任意序列，重新排列成一个关键字有序的序列。那么python列表排序算法有哪些?本文主要为大家讲述python中经常用的三种排序算法：冒泡排序、插入排序和选择排序。

1、冒泡排序

冒泡排序，Bubble

Sort，是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢浮到数列的顶端。

2、插入排序

插入排序，Insertion

Sort，是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，在从后向前的扫描过程中，需要把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。

3、选择排序

选择排序，Selection

Sort，是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下：首先在未排序序列中找到最小、最大元素，存放到排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小、最大元素。放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。

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