Question

好的。这可能很难，但是我一直在苦苦挣扎而没有很大的改进，所以我想知道你们的想法。

假设我有以下对象列表：

objects = [
        {'id': '1', 'w': 0.20}, 
        {'id': '1.1', 'w': 0.80}, 
        {'id': '1.2', 'w': 0.20},
        {'id': '1.3', 'w': 0.30},
        {'id': '1.1.1', 'w': 0.60},
        {'id': '1.1.2', 'w': 0.70},
        {'id': '1.1.3', 'w': 0.40},
        {'id': '1.2.1', 'w': 0.30},
    ]

我想按'id'（例如'1', '1.1', '1.1.1', '1.1.2', '1.1.3', '1.2', '1.2.1', '1.3'）对此列表进行排序，但是所有具有相同父级的元素需要按'w'排序（反之）。 “同一个父母”是什么意思？好吧，'1'是'1.1'，'1.2'和'1.3'的父级。同样，'1.1'是'1.1.1'的父项，'1.1.2'，'1.1.3'和'1.2'是'1.2.1'的父项。为了更好地说明这一点，想象一下这是一个带有嵌套注释的线程的表示（'1'是原始帖子，'1.1'是它的答案，依此类推。）

目前，我已经能够达到以下形式：

[ [ {'w': 0.2, 'id': '1'} ], [ {'w': 0.8, 'id': '1.1'}, {'w': 0.3, 'id': '1.3'}, 
{'w': 0.2, 'id': '1.2'} ], [ {'w': 0.7, 'id': '1.1.2'}, {'w': 0.6, 'id': '1.1.1'},
{'w': 0.4, 'id': '1.1.3'} ], [ {'w': 0.3, 'id': '1.2.1'} ] ]

如您所见，每个嵌套列表都包含其他元素的子元素。例如，第二个嵌套列表[ {'w': 0.8, 'id': '1.1'}, {'w': 0.3, 'id': '1.3'}, {'w': 0.2, 'id': '1.2'} ]包含元素[ {'w': 0.2, 'id': '1'} ]的所有子元素。此外，每个嵌套列表都按'w'排序。

最终结果应该是这样的（假设链接所有内部列表 - list(itertools.chain(*b))）：

{'id': '1', 'w': 0.20}, {'id': '1.1', 'w': 0.80}, {'id': '1.1.2', 'w': 0.70}, 
{'id': '1.1.1', 'w': 0.60}, {'id': '1.1.3', 'w': 0.40}, {'id': '1.3', 'w': 0.30}, 
{'id': '1.2', 'w': 0.20},   {'id': '1.2.1', 'w': 0.30}

基本上，首先是父母，然后是孩子（按'w'排序），这同样适用于每个元素（如果它有孩子，当然 - 这里{'id': '1.3', 'w': 0.30}没有孩子，所以我们不需要做任何事情）。

我尝试了一些事情（太复杂而不值得解释）。我最终得到了很多条件和丑陋的代码。

如何完成此排序？。

提前致谢。

Answer 1

一个简单的排序不能解决你的问题，因为不可能比较任何两个元素并立即知道一个人在另一个元素之前（父母的权重可能会改变顺序）。

您需要将列表处理为树结构，然后按顺序提取它：

tree = {}

for d in objects:
    ids = d['id'].split('.')
    w = d['w']
    # walk into the tree, creating nodes as necessary
    subtree = [0,tree]
    for n in ids:
        if n not in subtree[1]:
            subtree[1][n] = [0,{}] # w, list of nodes
        subtree = subtree[1][n] # recurse
    # subtree is now the relevant node, set w
    subtree[0] = w

## now we have a tree:
## >>> pprint.pprint(tree, width=10)
## {'1': [0.2,
##       {'1': [0.8,
##              {'1': [0.6,
##                     {}],
##               '2': [0.7,
##                     {}],
##               '3': [0.4,
##                     {}]}],
##        '2': [0.2,
##              {'1': [0.3,
##                     {}]}],
##        '3': [0.3,
##              {}]}]}

# now walk the tree and extract the nodes:
result = []
def walk_subtree(subtree, path=[]):
    keyweights = [(subtree[key][0], key) for key in subtree]
    # walk through nodes at this level, outputting.
    for weight, key in sorted(keyweights, reverse=True):
        result.append(('.'.join(path + [key]), weight))
        walk_subtree(subtree[key][1], path=path+[key])

walk_subtree(tree)

##>>> pprint.pprint(result)
##[('1', 0.2),
## ('1.1', 0.8),
## ('1.1.2', 0.7),
## ('1.1.1', 0.6),
## ('1.1.3', 0.4),
## ('1.3', 0.3),
## ('1.2', 0.2),
## ('1.2.1', 0.3)]

Answer 2

使用比较器排序。也就是说，你编写一个类似于

的方法

def comparator(x, y):
    ## some code that sets value to -1 if x is "less than" y
    ## or 1 if x is "greater than or equal to" y.
    return value

然后拨打objects.sort(comparator)，您应该设置。

这样你只需要处理一次比较两个项目。只要你保持一致，就不应该有问题。

在某些条件下“难以”分类

2 个答案: