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自定义Python排序函数比较方式

当你想按自己的方式对数组元素进行排序时,我们需要自定义比较函数实现我们想实现的排序方式。 例1 以降序对数组进行排序 >>> def comp(x,y): ......intervals.sort(key=comp) # sorted(intervals,key=comp) for l in intervals: printInterval(l) 在python3中,待比较元素...x通过custom_key函数转化为Python能比较的值custom_key(x),进而再基于返回值进行排序。...python3 比较第二种方式 如果想和python2中一样定义比较函数,可以通过functools库中的cmp_to_key()函数比较函数(comparison function)转化为关键字函数...functools.cmp_to_key(func)函数比较函数转化为关键字函数,与接受key function 的工具一同使用(如 sorted(), min(), max())。

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    比较排序-计数排序

    1.计数排序 前面学习了归并排序,快速排序时间复杂度为O(n*logn)而有没有比这更快的排序算法呢?...当然是有的那就是计数排序,首先计数排序并不是比较排序算法,而是利用数组来实现的一种算法,想象一下这样一个场景,假如给数组{1,4,5,1,3}做一个排序,我们可以看出其中最大的值就是5,但是怎么利用数组实现排序呢...我们知道数组是一组连续的地址空间,且可以通过下标进行随机访问,数组有下标是有序的,我们可以利用下标来实现排序。...虽然上面代码实现了排序,但是存在很多问题。 1.如果要排序的数组是这样的数组{90,93,92,92,95},难道我们还是要根据最大值为95开一个长度为96的计数数组吗?...3.计数排序怎么实现稳定排序呢?

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    排序算法比较

    而稳定的排序会保证比较时,如果两个学生年龄相同,一定不会交换。 那也就意味着尽管是对“年龄”进行了排序,但是学号顺序仍然是由小到大的要求。...注意是相邻的两个元素进行比较,而且是否需要交换也发生在这两个元素之间。 所以,如果两个元素相等,我想你是不会再无聊地把它们俩再交换一下。...比较拗口,举个例子:序列5 8 5 2 9, 我们知道第一趟选择第1个元素5会与2进行交换,那么原序列中两个5的相对先后顺序也就被破坏了。 所以选择排序不是一个稳定的排序算法。...比较是从有序序列的末尾开始,也就是把待插入的元素和已经有序的最大者开始比起,如果比它大则直接插入在其后面。 否则一直往前找直到找到它该插入的位置。...(5)归并排序 归并排序是把序列递归地分成短序列,递归出口是短序列只有1个元素(认为直接有序)或者2个序列(1次比较和交换), 然后把各个有序的段序列合并成一个有序的长序列,不断合并直到原序列全部排好序

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    ——非比较排序—计数排序

    该篇文章 所涉及代码收录仓库:登录 - Gitee.com 1.非比较排序——计数排序 思想:计数排序又称为鸽巢原理,是对哈希直接定址法的变形应用。 2.最终实现 1.解析 操作步骤: 1....: 非比较排序算法:计数排序不通过元素间的直接比较来进行排序,而是通过计算元素的分布情况来确定它们的位置,这使得它在最好、最坏和平均情况下都有较好的性能表现。...时间复杂度:计数排序的时间复杂度为O(n+k),其中n是数组长度,k是数组中数据范围(最大值与最小值之差加一)。当k不是很大且远小于n时,计数排序非常高效。...空间复杂度:计数排序需要额外的计数数组,其空间复杂度为O(k),这使得它在处理大数据范围时可能比较消耗内存。 稳定性:计数排序是一种稳定的排序算法。...综上,计数排序在特定场景下(如数据范围不大、整数类型)是一种快速且高效的排序选择,但其适用场景相对有限,且空间效率较低。

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    排序算法的比较

    排序算法的比较 从时间复杂度上来看 简单选择排序、直接插入排序和冒泡排序平均情况下的时间复杂度都为O(n^2),且实现过程也较为简单,但直接插入排序和冒泡排序最好情况下的时间复杂度的时间复杂度可以达到...希尔排序作为插入排序的拓展,对较大规模的排序都可以达到很高的效率,但目前未得出其精确的渐近时间。堆排序利用了一种称为堆的数据结构,可在线性时间内完成建堆。且在O(nlog2n)内完成排序过程。...快速排序基于分治的思想,虽然最坏情况下快速排序时间会达到O(n ^ 2),但快速排序平均性能可以达到O(nlog2n),在实际应用中常常优于其他排序算法。...从空间复杂度来看 简单选择排序、插入排序、冒泡排序、希尔排序和堆排序都仅需要借助常数个辅助空间。...从稳定性看 插入排序、冒泡排序、归并排序和基数排序是稳定的排序方法,而简单选择排序、快速排序、希尔排序和堆排序都是不稳定的排序方法。

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    常见排序算法比较

    排序算法比较图片如何分析一个排序算法?可以从以下三个方面分析排序算法:1、 时间效率 这里所谓的实践效率就是时间复杂度。复杂度描述的是算法执行时间(或占用空间)与数据规模的增长关系。...对于时间复杂度的分析,要把最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度分析出来,分别对应了排序算法的最好排序情况、最坏排序情况以及平均排序效率。...2、 空间消耗 所谓的空间消耗对应的是空间复杂度,在排序算法中需要开辟的额外内存空间是多少。如果空间复杂度为 O(1),此时该排序叫做原地排序。...比如有一组有重复待排序的数据,排序前后,重复的数据顺序不变,此时该排序为稳定排序。否则,叫做不稳定排序。...常见排序算法分类图片常见排序算法比较:图片参考资料十大经典排序算法动图演示菜鸟教程——经典排序算法

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    6.比较排序之快速排序

    快速排序(简称快排)因为其效率较高(平均O(nlogn))经常在笔试题中对其考查。   对于快排的第一步是选取一个“基数”,将会用这个“基数”与其它数进行比较交换。...例如为了找到最佳基数,则需要在整个待排序列中找到中位数,但查找中位数实际上代价又会很高。基数的选择通常来说就是待排序序列中的第一个对象或者中间的一个对象或者最后一个对象。...以待排序列{6, 5, 3, 1, 7, 2, 4}为例,选取第一个元素6为基数。 ?   选择了基数过后则需要进行和数组元素进行比较交换,如何进行比较和谁进行比较?...选好基数,设置好哨兵过后,接下来则是开始比较,将基数先与最后一个哨兵j进行比较,如果大于哨兵j则与其进行交换同时哨兵i+1。 ?   ...此时基数不再与哨兵j进行比较,而是与哨兵i进行比较,如果基数大于哨兵i,则哨兵一直向后移,直到大于基数为止交换同时哨兵j-1。 ? ?   重复上面的步骤,基数再与哨兵j比较。 ?

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    3.比较排序之堆排序

    对于堆排序会涉及一些完全二叉树知识。对于待排序列{10, 2, 11, 8, 7},把它看成是一颗完全二叉树,如下图所示。   ...比较它与左右子节点的大小并调整。   最后剩下根节点10,已知节点2的编号为②,② - 1 = ①即得到根节点10的编号。比较它与左右子节点的大小并调整。   ...调整完毕后发现已经构成了一个“大根堆”,示例中的待排序列较为简单,再给出一个较为复杂的待排序列,观察其构建大根堆的过程。...这样大根堆就建立好了,此时待排序列数组情况已经发生了改变:{87, 45, 78, 32, 17, 65, 53, 09}。接下来是如何进行排序的问题。...可以看到将根节点与最后一个节点呼唤后,待排序列的最大值已经放到了数组的最后一个位置{……, 87},此时完成了第一趟排序,但这第一趟排序还没有结束,此时除节点87外,其余节点并不满足大根堆的条件,所以需要对其余节点进行调整为大根堆

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    排序算法性能比较

    //交换函数 Array.prototype.swap = function(i, j) { var temp = this[i]; this[i] = this...冒泡排序 算法思想:通过一系列的“交换”动作完成的,首先第一个记录与第二个记录比较,如果第一个大,则二者交换,否则不交换;然后第二个记录和第三个记录比较,如果第二个大,则二者交换,否则不交换,以此类推,...index = j; } this.swap(i, index); } } 算法性能:将最内层循环中的比较视为基本操作...将当前节点(a)的值与其孩子节点进行比较,如果存在大于a值的孩子节点,则从中选出最大的一个与a交换。当a来到下一层的时候重复上述过程,直到a的孩子节点值都小于a的值为止。...(4)元素比较次数和原始序列无关的是选择排序、折半插入排序。 (5)排序趟数和原始序列有关的是交换类排序

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