Python中对复杂数据结构排序(类似C中结构体数据结构)
来源:互联网 发布:广告配音制作软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 07:50
Python中排序主要有两个函数:sorted和列表成员函数sort,两者除了调用方式有些区别外,最显著的区别是sorted会新建一个排序好的列表并返回,而sort是修改原列表并排好序。sorted的原型是:
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)
sort的原型是:
list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)
其中cmp和key都是函数引用,即可以传入函数名。这两个函数都是对list里的成员进行运算。reverse是指是否逆序。
在c中经常会出现结构体或链表之类的数据结构,而这在Python中也是可以处理的。
如数据结构是这样的:
学号 分数1 分数210000007 90 78那么可以用一个列表保存学生的信息,即
info = ['10000007', '90', '78']
如果是简单的按某一分数进行排序,如按分数2排序,则可以这样:
如果输入的数据是:
14 #学生总数10000001 64 90 #具体信息10000002 90 6010000011 85 8010000003 85 8010000004 80 8510000005 82 7710000006 83 7610000007 90 7810000008 75 7910000009 59 9010000010 88 4510000012 80 10010000013 90 9910000014 66 60
代码:
#!/usr/bin/pythondef getKey( x ): return int(x[2])num = input()list = [] for i in range(num): info = raw_input().split() list.append(info)list.sort( key=getKey )for i in list: print i[0], i[1], i[2]
输出为:
10000010 88 4510000002 90 6010000014 66 6010000006 83 7610000005 82 7710000007 90 7810000008 75 7910000011 85 8010000003 85 8010000004 80 8510000001 64 9010000009 59 9010000013 90 9910000012 80 100
代码量相较于c是精简很多,这归功与Python强大的功能(但在大量数据处理时,时间效率和空间效率一般都比c低,但开发效率很高)。
这是通过传递key来排序,也可以通过传递cmp函数来排序。再看一个复杂的例子:
题目描述:
输入第1行给出3个正整数,分别为:N(<=105),即考生总数;L(>=60),为录取最低分数线,即德分和才分均不低于L的考生才有资格被考虑录取;H(<100),为优先录取线——德分和才分均不低于此线的被定义为“才德全尽”,此类考生按德才总分从高到低排序;才分不到但德分到线的一类考生属于“德胜才”,也按总分排序,但排在第一类考生之后;德才分均低于H,但是德分不低于才分的考生属于“才德兼亡”但尚有“德胜才”者,按总分排序,但排在第二类考生之后;其他达到最低线L的考生也按总分排序,但排在第三类考生之后。
随后N行,每行给出一位考生的信息,包括:准考证号、德分、才分,其中准考证号为8位整数,德才分为区间[0, 100]内的整数。数字间以空格分隔。
输出格式:输出第1行首先给出达到最低分数线的考生人数M,随后M行,每行按照输入格式输出一位考生的信息,考生按输入中说明的规则从高到低排序。当某类考生中有多人总分相同时,按其德分降序排列;若德分也并列,则按准考证号的升序输出。
原题见:http://pat.zju.edu.cn/contests/pat-b-practise/1015
代码:
#!/usr/bin/pythonfrom sys import exitdef myCmp( a, b ): valuea = 2 * int(a[1]) + int(a[2]) valueb = 2 * int(b[1]) + int(b[2]) if valuea > valueb: return -1 elif valuea == valueb: if a[0] < b[0]: return -1 else: return 1 else: return 1rawIn = raw_input().split()num = int(rawIn[0])jige = int(rawIn[1])prio = int(rawIn[2])firstClass = []secondClass = []thirdClass = []forthClass = []for i in range(num): rawIn = raw_input().split() if int(rawIn[1]) >= prio and int(rawIn[2]) >= prio: firstClass.append(rawIn) elif int(rawIn[1]) >= prio and jige <= int(rawIn[2]) <= prio: secondClass.append(rawIn) elif int(rawIn[1]) >= jige and int(rawIn[2]) >= jige and int(rawIn[1]) >= int(rawIn[2]): thirdClass.append(rawIn) elif int(rawIn[1]) >= jige and int(rawIn[2]) >= jige: forthClass.append(rawIn) else: passfirstClass.sort(cmp=myCmp)secondClass.sort(cmp=myCmp)thirdClass.sort(cmp=myCmp)forthClass.sort(cmp=myCmp) print len(firstClass) + len(secondClass) + len(thirdClass) + len(forthClass)for i in [firstClass, secondClass, thirdClass, forthClass]: for j in i: print j[0], j[1], j[2]exit(0)
输入:
14 60 8010000001 64 9010000002 90 6010000011 85 8010000003 85 8010000004 80 8510000005 82 7710000006 83 7610000007 90 7810000008 75 7910000009 59 9010000010 88 4510000012 80 10010000013 90 9910000014 66 60
输出:
1210000013 90 9910000012 80 10010000003 85 8010000011 85 8010000004 80 8510000007 90 7810000006 83 7610000005 82 7710000002 90 6010000014 66 6010000008 75 7910000001 64 90
不过这份代码在提交OJ时是存在几个case超时的,这也是Python存在的一个问题(不知道有没有更高效的Python方法)。这里为什么不用key呢,是因为该题的比较过程通过key很难完全体现出来,所以用cmp,这也说明cmp的适用性更广。但是由于key只是涉及单个list元素的计算,而cmp涉及两个list元素的计算,所以key更高效。
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