Question

我目前正在尝试对以下列表进行排序：

list_ = [(1, '0101'), (1, '1010'), (1, '101'), (2, '01'), (2, '010'), (2, '10')]

这些是我想要对其进行排序的步骤：

按照元组的第一个元素的值
接下来，按照元组的第二个元素的长度对列表进行排序（不是值，长度！）。步骤1结束后。
接下来，按照第1步和第2步完成后元组的第二个元素的值对列表进行排序。

我的尝试：

sorted_by_length = sorted(list_, key=len x:x[1])

但是，我在x之后收到了有关key= len的语法错误。在这种情况下我应该使用的正确变量是什么？

正确的排序列表应为：

sorted_by_length = [(1, '101'), (1, '0101'), (1, '1010'), (2, '01'), (2, '10'), (2, '010')]

感谢您的帮助。

Answer 1

键功能可以返回元组。

sorted_by_length = sorted(list_,
                         key=lambda x: (x[0], len(x[1]), float(x[1])))

这是因为元组按字典顺序排序:(元组的第一个元素首先用于排序，然后第二个元素用于打破关系，然后第三个元素用于打破任何剩余的关系。）

有关此问题的解释以及与排序相关的其他问题，请参阅优秀HOWTO Sort。

In [1]: list_ = [(1, '0101'), (1, '1010'), (1, '101'), (2, '01'), (2, '010'), (2, '10')]

In [2]: sorted_by_length = sorted(list_,
                         key=lambda x: (x[0], len(x[1]), float(x[1])))
   ...: 
In [3]: sorted_by_length
Out[3]: [(1, '101'), (1, '0101'), (1, '1010'), (2, '01'), (2, '10'), (2, '010')]

如果每个元组的第二个元素是二进制文件中int的字符串表示形式，则在排序键中使用int(x, 2)而不是float(x)。如果它们是整数的十进制表示，则使用int(x)。

Answer 2

您可以使用返回集合的键函数进行排序

list_.sort(key=lambda x: [x[0], len(x[1]), x[1]])

key参数，用于指定在进行比较之前在每个列表元素上调用的函数。

如果你使用集合作为key结果，那么它将使用第一个比较第一个元素进行排序，如果它们相等，那么将比较秒数等等......

P.S。据我所知，没有必要将第三项转换为数字类型，因为如果等于相同，那么对于二进制值，词典和数字排序将给出相同的结果

Answer 3

正确的解决方案是使用返回元组的key函数，如unutbu的答案所示。然而，还有另一种方法。 Python的排序保证稳定，因此您可以通过不同的键进行多种排序并实现所需的输出。特别是：

list_.sort(key=lambda x: float(x[1]))
list_.sort(key=lambda x: len(x[1]))
list_.sort(key=lambda x: x[0])

使用IPython进行演示：

In [1]: list_ = [(1, '0101'), (1, '1010'), (1, '101'), (2, '01'), (2, '010'), (2, '10')]

In [2]: list_.sort(key=lambda x: float(x[1]))
   ...: list_.sort(key=lambda x: len(x[1]))
   ...: list_.sort(key=lambda x: x[0])
   ...: 

In [3]: list_
Out[3]: [(1, '101'), (1, '0101'), (1, '1010'), (2, '01'), (2, '10'), (2, '010')]

注意：此解决方案类似于您在问题中描述的三个步骤，但步骤相反！按主键 last 排序以获得正确的输出。

另请注意，用于排序的算法是自适应的。这意味着当一个序列已经被部分排序时，它可以使用偏序来更有效地排序（通常是线性时间而不是nlog(n)）。当您按多个键排序时，经常实现此部分顺序，因此对sort()的多次调用不会花费太多。但它高度依赖于密钥和数据。有时它比使用元组作为键更有效，有时它会慢得多。

计时的一个例子。请注意，这两种解决方案大致相同。

In [9]: list_
Out[9]: [(1, '0101'), (1, '1010'), (1, '101'), (2, '01'), (2, '010'), (2, '10')]

In [10]: list_ *= 1000   # better to avoid too small benchmarks.

In [11]: %%timeit
    ...: a = sorted(list_, key=lambda x: (x[0], len(x[1]), float(x[1])))
    ...: 
100 loops, best of 3: 6.04 ms per loop

In [12]: %%timeit
    ...: a = sorted(list_, key=lambda x: float(x[1]))
    ...: a.sort(key=lambda x: len(x[1]))
    ...: a.sort(key=lambda x: x[0])
    ...: 
100 loops, best of 3: 5.72 ms per loop
In [13]: import random
    ...: data = [(random.randint(1, 1000), bin(random.randint(1, 100))[2:]) for _ in range(10000)]
    ...: 

In [14]: %%timeit
    ...: a = sorted(data, key=lambda x: (x[0], len(x[1]), float(x[1])))
    ...: 
100 loops, best of 3: 15.2 ms per loop

In [15]: %%timeit
    ...: a = sorted(data, key=lambda x: float(x[1]))
    ...: a.sort(key=lambda x: len(x[1]))
    ...: a.sort(key=lambda x: x[0])
    ...: 
100 loops, best of 3: 15.1 ms per loop

对具有多个条件的元组列表进行排序

3 个答案: