Вывести массив по убыванию python

Сортировка массива в Python

Массивы Python можно сортировать с использованием различных алгоритмов сортировки, различающихся по времени выполнения и эффективности в зависимости от выбранного алгоритма. Мы исследуем некоторые из этих подходов к сортировке элементов массива.

Использование sorted() для итерируемых объектов Python

Python использует несколько чрезвычайно эффективных алгоритмов сортировки. Например, метод sorted() использует алгоритм под названием Timsort (который представляет собой комбинацию сортировки вставкой и сортировки слиянием) для выполнения высокооптимизированной сортировки.

С помощью этого метода можно отсортировать любой итерируемый объект Python, например список или массив.

Реализация MergeSort и QuickSort

Здесь мы исследуем два других часто используемых метода сортировки, используемых на практике, а именно алгоритмы MergeSort и QuickSort.

1. Алгоритм MergeSort

Алгоритм использует восходящий подход Divide and Conquer, сначала разделяя исходный массив на подмассивы, а затем объединяя индивидуально отсортированные подмассивы, чтобы получить окончательный отсортированный массив.

В приведенном ниже фрагменте кода метод mergesort_helper() выполняет фактическое разделение на подмассивы, а метод perform_merge() объединяет два ранее отсортированных массива в новый отсортированный.

2. Алгоритм быстрой сортировки

Этот алгоритм также использует разделяй и стратегию завоюйте, но использует подход сверху вниз вместо первого разделения массива вокруг шарнирного элемента (здесь, мы всегда выбираем последний элемент массива будут стержень).

Таким образом гарантируется, что после каждого шага точка поворота находится в назначенной позиции в окончательном отсортированном массиве.

Убедившись, что массив разделен вокруг оси поворота (элементы, меньшие точки поворота, находятся слева, а элементы, которые больше оси поворота, находятся справа), мы продолжаем применять функцию partition к остальной части, пока все элементы находятся в соответствующих позициях, когда массив полностью отсортирован.

Примечание: Существуют и другие подходы к этому алгоритму для выбора элемента поворота. Некоторые варианты выбор срединного элемента в качестве опоры, в то время как другие используют случайный выбор стратегии для поворота.

Здесь метод quicksort_helper выполняет шаг подхода Divide and Conquer, в то время do_partition метод do_partition разделяет массив вокруг точки поворота и возвращает позицию точки поворота, вокруг которой мы продолжаем рекурсивно разбивать подмассив до и после точки поворота, пока не будет весь массив отсортирован.

Если остались вопросы, задавайте в комментариях.

Источник

Python: сортировка списков методом .sort() с ключом — простыми словами

Поводом опубликовать пост стало то, что при детальном изучении списков (массивов) в Python я не смог найти в сети ни одного простого описания метода сортировки элементов с использованием ключа: list.sort(key=. ).

Может быть, конечно, это мне так не повезло и я долго понимаю простые для всех вещи, однако я думаю, что приведенная ниже информация будет весьма полезна таким же начинающим питонистам, как и я сам.

Итак, что мы имеем. Предположим, у нас есть список, который мы бы хотели отсортировать — и состоит он из трех строк разной длины в определенной последовательности:

sortList = [‘a’, ‘сс’, ‘bbb’]

Сортировка элементов массива методом .sort() производится по умолчанию лексикографически — проще говоря, в алфавитном порядке, а также от меньшего значения к большему. Поэтому если мы выполним:

то получим на выходе:

Однако метод .sort() позволяет нам изменять и принцип, и порядок сортировки.

Для изменения принципа сортировки используется ключевое слово key, которое стало доступным начиная с версии Python 2.4.

Предположим, нам хотелось бы отсортировать наш список двумя способами: 1. в алфавитном порядке; 2. по длине строки. Первый способ, впрочем, уже работает как сортировка по умолчанию, однако мы можем добиться таких же результатов и с помощью параметра key:

sortList = [‘a’, ‘cc’, ‘bbb’]

# Создаем «внешнюю» функцию, которая будет сортировать список в алфавитном порядке:
def sortByAlphabet(inputStr):
return inputStr[0] # Ключом является первый символ в каждой строке, сортируем по нему

# Вторая функция, сортирующая список по длине строки:
def sortByLength(inputStr):
return len(inputStr) # Ключом является длина каждой строки, сортируем по длине

print u’Исходный список: ‘, sortList # >>> [‘a’, ‘cc’, ‘bbb’]

sortList.sort(key=sortByAlphabet) # Каждый элемент массива передается в качестве параметра функции
print u’Отсортировано в алфавитном порядке: ‘, sortList # >>> [‘a’, ‘bbb’, ‘cc’]

sortList.sort(key=sortByLength) # Каждый элемент массива передается в качестве параметра функции
print u’Отсортировано по длине строки: ‘, sortList # >>> [‘a’, ‘cc’, ‘bbb’]

# Теперь отсортируем по длине строки, но в обратном порядке:
sortList.sort(key=sortByLength, reverse=True) # В обратном порядке
print u’Отсортировано по длине строки, в обратном порядке: ‘, sortList # >>> [‘bbb’, ‘cc’, ‘a’]

Обратите внимание, что метод .sort() производит действия с исходным списком, переставляя элементы внутри него самого, и НЕ возвращает отсортированную копию исходного списка. Для получения отсортированной копии нужно использовать метод sorted:

— либо такой же вариант, но с параметром key (аналогично описанному выше):

newList = sorted(sortList, key=sortByLength)

У метода .sorted() есть и другие параметры, но мне они показались не настолько запутанными для самостоятельного разбора.

Источник

Функции сортировки sort и sorted

Язык Python предоставляет довольно гибкий механизм для сортировки элементов упорядоченных коллекций. И реализуется, в основном, или встроенным методом списков

для всех остальных типов коллекций. Давайте вначале посмотрим на отличие в их вызовах. Если у нас имеется какой-либо упорядоченный список:

то этот объект имеет встроенный метод sort, который меняет его состояние и расставляет элементы по возрастанию:

Получим измененный список:

А вот коллекции кортежи или строки:

не имеют такого встроенного метода и попытка их отсортировать, записав:

приведет к ошибке. Для их сортировки как раз и можно воспользоваться второй функцией sorted:

на выходе получим упорядоченный список

Обратите внимание, чтобы мы не передавали в качестве аргумента функции sorted, на выходе будем получать именно список отсортированных данных. В данном случае передаем кортеж, а получаем – список.

Или же, со строкой:

результатом будет упорядоченная коллекция из символов:

Причем, эта функция не меняет исходные коллекции b и c, она возвращает новый список с отсортированными данными. В то время как метод sort для списка меняет этот список. Вот на это следует также обращать внимание. То есть, если нам нужно сохранить результат сортировки в переменной, это делается так:

и res будет ссылаться на список:

Также следует иметь в виду, что сортировка данных возможна для однотипных элементов: или чисел, или строк, или кортежей, но не их комбинаций. Например, вот такой список:

отсортировать не получится:

возникнет ошибка, что строку нельзя сравнивать с числом. И то же самое с функцией sorted:

Если уберем последний элемент:

то все будет работать:

И этот пример также показывает, что список можно сортировать и с помощью метода sort и с помощью функции sorted. Разница только в том, что метод sort не создает новой коллекции, а меняет уже существующую. Функция же sorted не меняет исходную коллекцию, а создает новую с отсортированными элементами. Поэтому, для изменения коллекции a здесь следует записывать такую конструкцию:

Оба этих подхода к сортировке поддерживают необязательный параметр

который определяет порядок сортировки: по возрастанию (False) или по убыванию (True). По умолчанию стоит значение reverse=False. Если мы запишем его вот так:

то получим сортировку по убыванию:

И то же самое с методом sort:

Своя сортирующая функция

Язык Python позволяет создавать свои сортирующие функции для более точной настройки алгоритма сортировки. Давайте для начала рассмотрим такой пример. Пусть у нас имеется вот такой список:

и мы хотим, чтобы вначале стояли четные элементы, а в конце – нечетные. Для этого создадим такую вспомогательную функцию:

И укажем ее при сортировке:

Мы здесь используем именованный параметр key, который принимает ссылку на сортирующую функцию. Запускаем программу и видим следующий результат:

Разберемся, почему так произошло. Смотрите, функция funcSort возвращает вот такие значения для каждого элемента списка a:

И, далее, в sorted уже используются именно эти значения для сортировки элементов по возрастанию. То есть, сначала, по порядку берется элемент со значением 4, затем, 6 и потом 2. После этого следуют нечетные значения в порядке их следования: 1, 3, 5. В результате мы получаем список:

А теперь, давайте модифицируем нашу функцию, чтобы выполнялась сортировка и самих значений:

Здесь четные значения возвращаются такими как они есть, а к нечетным прибавляем 100. В результате получим:

Здесь элементам нашего списка ставятся в соответствие указанные числа, и по этим числам выполняется их сортировка. То есть, эти числа можно воспринимать как некие ключи, по которым и происходит сортировка элементов списка. Поэтому в Python такую сортировку называют сортировкой по ключам.

Конечно, здесь вместо определения своей функции можно также записывать анонимные функции, например:

Получим ранее рассмотренный результат:

Или, то же самое можно делать и со строками:

Отсортируем их по длине строки:

[‘Тверь’, ‘Псков’, ‘Москва’, ‘Рязань’, ‘Смоленск’]

Или по последнему символу, используя лексикографический порядок:

[‘Москва’, ‘Псков’, ‘Смоленск’, ‘Тверь’, ‘Рязань’]

Или, по первому символу:

[‘Москва’, ‘Псков’, ‘Рязань’, ‘Смоленск’, ‘Тверь’]

И так далее. Этот подход часто используют при сортировке сложных структур данных. Допустим, у нас имеется вот такой список из книг:

И нам нужно его отсортировать по возрастанию цены (последнее значение). Это можно сделать так:

На выходе получим список:

[(‘Мертвые души’, ‘Гоголь Н.В.’, 190), (‘Евгений Онегин’, ‘Пушкин А.С.’, 200), (‘Муму’, ‘Тургенев И.С.’, 250), (‘Мастер и Маргарита’, ‘Булгаков М.А.’, 500)]

Вот так можно выполнять сортировку данных в Python.

Задания для самоподготовки

1. Используя сортировку, найдите первые три наименьшие значения в списке:

Сам список должен оставаться неизменным.

2. Отсортируйте список:

digs = (-10, 0, 7, -2, 3, 6, -8)

так, чтобы сначала шли отрицательные числа, а затем, положительные.

3. Пусть имеется словарь:

Необходимо вывести телефонные номера по убыванию чисел, указанных в ключах, то есть, в порядке:

Видео по теме

#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер

#2. Варианты исполнения команд. Переходим в PyCharm

#3. Переменные, оператор присваивания, функции type и id

#4. Числовые типы, арифметические операции

#5. Математические функции и работа с модулем math

#6. Функции print() и input(). Преобразование строк в числа int() и float()

#7. Логический тип bool. Операторы сравнения и операторы and, or, not

#8. Введение в строки. Базовые операции над строками

#9. Знакомство с индексами и срезами строк

#10. Основные методы строк

#11. Спецсимволы, экранирование символов, row-строки

#12. Форматирование строк: метод format и F-строки

#13. Списки — операторы и функции работы с ними

#14. Срезы списков и сравнение списков

#15. Основные методы списков

#16. Вложенные списки, многомерные списки

#17. Условный оператор if. Конструкция if-else

#18. Вложенные условия и множественный выбор. Конструкция if-elif-else

#19. Тернарный условный оператор. Вложенное тернарное условие

#20. Оператор цикла while

#21. Операторы циклов break, continue и else

#22. Оператор цикла for. Функция range()

#23. Примеры работы оператора цикла for. Функция enumerate()

#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()

#25. Вложенные циклы. Примеры задач с вложенными циклами

#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов

#27. Генераторы списков (List comprehensions)

#28. Вложенные генераторы списков

#29. Введение в словари (dict). Базовые операции над словарями

#30. Методы словаря, перебор элементов словаря в цикле

#31. Кортежи (tuple) и их методы

#32. Множества (set) и их методы

#33. Операции над множествами, сравнение множеств

#34. Генераторы множеств и генераторы словарей

#35. Функции: первое знакомство, определение def и их вызов

#36. Оператор return в функциях. Функциональное программирование

#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД

#38. Именованные аргументы. Фактические и формальные параметры

#39. Функции с произвольным числом параметров *args и **kwargs

#40. Операторы * и ** для упаковки и распаковки коллекций

#41. Рекурсивные функции

#42. Анонимные (lambda) функции

#43. Области видимости переменных. Ключевые слова global и nonlocal

#44. Замыкания в Python

#45. Введение в декораторы функций

#46. Декораторы с параметрами. Сохранение свойств декорируемых функций

#47. Импорт стандартных модулей. Команды import и from

#48. Импорт собственных модулей

#49. Установка сторонних модулей (pip install). Пакетная установка

#50. Пакеты (package) в Python. Вложенные пакеты

#51. Функция open. Чтение данных из файла

#52. Исключение FileNotFoundError и менеджер контекста (with) для файлов

#53. Запись данных в файл в текстовом и бинарном режимах

#54. Выражения генераторы

#55. Функция-генератор. Оператор yield

#56. Функция map. Примеры ее использования

#57. Функция filter для отбора значений итерируемых объектов

#58. Функция zip. Примеры использования

#59. Сортировка с помощью метода sort и функции sorted

#60. Аргумент key для сортировки коллекций по ключу

#61. Функции isinstance и type для проверки типов данных

#62. Функции all и any. Примеры их использования

#63. Расширенное представление чисел. Системы счисления

#64. Битовые операции И, ИЛИ, НЕ, XOR. Сдвиговые операторы

#65. Модуль random стандартной библиотеки

© 2021 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта

Источник