11
1 2 3 4 5 6 | class Solution: def sortedSquares( self , A: List [ int ]) - > List [ int ]: sqr = [] for a in A: sqr.append((a) * * 2 ) return sorted (sqr) |
184ms,15.2M
优化一:
1 2 3 4 5 | class Solution: def sortedSquares( self , A: List [ int ]) - > List [ int ]: value = [a * * 2 for a in A] value.sort() return value |
184ms,15.2M
python列表排序
简单记一下python中List的sort方法(或者sorted内建函数)的用法。
关键字:
python列表排序 python字典排序 sorted
List的元素可以是各种东西,字符串,字典,自己定义的类等。
sorted函数用法如下:
其中,data是待排序数据,可以使List或者iterator, cmp和key都是函数,这两个函数作用与data的元素上产生一个结果,sorted方法根据这个结果来排序。
cmp(e1, e2) 是带两个参数的比较函数, 返回值: 负数: e1 < e2, 0: e1 == e2, 正数: e1 > e2. 默认为 None, 即用内建的比较函数.
key 是带一个参数的函数, 用来为每个元素提取比较值. 默认为 None, 即直接比较每个元素.
通常, key 和 reverse 比 cmp 快很多, 因为对每个元素它们只处理一次; 而 cmp 会处理多次.
通过例子来说明sorted的用法:
1. 对由tuple组成的List排序
1 | students = [( 'john' , 'A' , 15 ), ( 'jane' , 'B' , 12 ), ( 'dave' , 'B' , 10 ),] |
用key函数排序(lambda的用法见 注释1)
1 | sorted (students, key = lambda student : student[ 2 ]) # sort by age |
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
用cmp函数排序
1 | sorted (students, cmp = lambda x,y : cmp (x[ 2 ], y[ 2 ])) # sort by age |
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
用 operator 函数来加快速度, 上面排序等价于:(itemgetter的用法见 注释2)
1 2 3 | from operator import itemgetter, attrgetter sorted (students, key = itemgetter( 2 )) |
用 operator 函数进行多级排序
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]
2. 对由字典排序
1 2 3 | d = { 'data1' : 3 , 'data2' : 1 , 'data3' : 2 , 'data4' : 4 } sorted (d.iteritems(), key = itemgetter( 1 ), reverse = True ) |
[('data4', 4), ('data1', 3), ('data3', 2), ('data2', 1)]
注释1
参考:http://jasonwu.me/2011/10/29/introduce-to-python-lambda.html
注释2
参考:http://ar.newsmth.net/thread-90745710c90cf1.html
class itemgetter(__builtin__.object)
| itemgetter(item, ...) --> itemgetter object
|
| Return a callable object that fetches the given item(s) from its operand.
| After, f=itemgetter(2), the call f(r) returns r[2].
| After, g=itemgetter(2,5,3), the call g(r) returns (r[2], r[5], r[3])
相当于
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | def itemgetter(i, * a): def func(obj): r = obj[i] if a: r = (r,) + tuple (obj[i] for i in a) return r return func >>> a = [ 1 , 2 , 3 ] >>> b = operator.itemgetter( 1 ) >>> b(a) 2 >>> b = operator.itemgetter( 1 , 0 ) >>> b(a) ( 2 , 1 ) >>> b = itemgetter( 1 ) >>> b(a) 2 >>> b = itemgetter( 1 , 0 ) >>> b(a) ( 2 , 1 ) |
参考资料:
1. http://www.linuxso.com/linuxbiancheng/13340.html
2. http://www.douban.com/note/13460891/
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 无需6万激活码!GitHub神秘组织3小时极速复刻Manus,手把手教你使用OpenManus搭建本
· C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架2025年2月简报
· Manus爆火,是硬核还是营销?
· 一文读懂知识蒸馏
· 终于写完轮子一部分:tcp代理 了,记录一下