今天在刷leetcode的时候,对于179题返回最大数,用python2中的sorted(cmp)会很方便,但是在python3中这一参数被取消了,经过查找,发现应该借助functools中的cmp_to_key函数,直接贴代码
但是在 python3 中,cmp 这个参数已经被移除了,那么在 python3 中应该怎么实现 python2 的 cmp 功能呢?
Help on built-in function cmp in module __builtin__: cmp(...) cmp(x, y) -> integer Return negative if x<y, zero if x==y, positive if x>y. cmp(x, y) Compare the two objects x and y and return an integer according to the outcome. The return value is
cmp(x,y) 函数用于比较2个对象,如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1。
"/”符号运算后是正常的运算结果,那么,我们要想只取整数部分怎么办呢?原来在python3之后,“//”有这个功能:
比较两个对象x和y:如果x < y ,返回负数;x == y,返回0;x > y,返回正数。
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: Python代码 sorted(data, cmp=None, key=None, reverse=False) 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
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简单记一下python中List的sort方法(或者sorted内建函数)的用法。
针对sort(key=cmp_to_key(cmp))及函数cmp所产生的作用尝试分析。
对 int、str 等内置数据类型排序时,Python的 sorted() 按照默认的比较函数 cmp 排序,但是,如果对一组 Student 类的实例排序时,就必须提供我们自己的特殊方法__cmp__():
比较运算符用于如果相同类型的对象是相等。所有的内建类型的是在比较操作中支持,返回布尔比较操作值True 或 False。
本文在最新的Python3中已失效,Python3移除了__cmp__元方法,采用了__gt__, __lt__, __ge__, __le__, __eq__, __ne__ 这六个元方法
通过for ... in ...:的语法结构,可以遍历字符串、列表、元组、字典,集合等数据结构。
在元素一排序的基础上再进行元素二的排序,然后再进行元素三的排序。 排序后效果图:
很多时候,我们需要对List进行排序,Python提供了两个方法 对给定的List L进行排序, 方法1.用List的成员函数sort进行排序 方法2.用built-in函数sorted进行排序(从2.4开始) 这两种方法使用起来差不多,以第一种为例进行讲解: 从Python2.4开始,sort方法有了三个可选的参数,Python Library Reference里是这样描述的 cmp:cmp specifies a custom comparison function of two arguments (iterable elements) which should return a negative, zero or positive number depending on whether the first argument is considered smaller than, equal to, or larger than the second argument: "cmp=lambda x,y: cmp(x.lower(), y.lower())" key:key specifies a function of one argument that is used to extract a comparison key from each list element: "key=str.lower" reverse:reverse is a boolean value. If set to True, then the list elements are sorted as if each comparison were reversed.In general, the key and reverse conversion processes are much faster than specifying an equivalent cmp function. This is because cmp is called multiple times for each list element while key and reverse touch each element only once. 以下是sort的具体实例。 实例1: >>>L = [2,3,1,4] >>>L.sort() >>>L >>>[1,2,3,4] 实例2: >>>L = [2,3,1,4] >>>L.sort(reverse=True) >>>L >>>[4,3,2,1] 实例3: >>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)] >>>L.sort(cmp=lambda x,y:cmp(x[1],y[1])) >>>L >>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 实例4: >>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)] >>>L.sort(key=lambda x:x[1]) >>>L >>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 实例5: >>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)] >>>import operator >>>L.sort(key=operator.itemgetter(1)) >>>L >>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 实例6:(DSU方法:Decorate-Sort-Undercorate) >>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)] >>>A = [(x[1],i,x) for i,x in enumerate(L)] #i can confirm the stable sort >>>A.sort() >>>L = [s[2] for s in A] >>>L >>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 以上给出了6中对List排序的方法,其中实例3.4.5.6能起到对以List item中的某一项 为比较关键字进行排序. 效率比较: cmp < DSU < key 通过实验比较,方法3比方法6要慢,方法6比方法4要慢,方法4和方法5基本相当 多关键字比较排序: 实例7: >>>L = [('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)] >>> L.sort(key=lambda x:x[1]) >>> L >>>[('d', 2), ('c', 2), ('b', 3), ('a', 4)] 我们看到,此时排序过的L是仅仅按照第二个关键字来排的,如果我们想用
「给定一个文件夹,使用Python检查给定文件夹下有无文件重复,若存在重复则删除」
从机器学习学python(二)——iteritems、itemgetter、sorted、sort (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、iteritems 这个方法由python的dict类型可以调用,dict.iteritems()是一个生成器(迭代器)的概念,类比php的generator,其只会返回当前结果,并且将变量指向dict的下一个元素的指针,可以在while、for语句中,通过next方法不断获取其下一个元素。 这种局部返回的方式,对于大数组的局部读取而言,速度较快,占用内存空间少。
2、有两个方法,filecmp.cmp比较两个文件的内容是否匹配和filecmp.cmpfile比较两个文件内指定文件是否相等。
sorted 用于对集合进行排序(这里说的集合是对可迭代对象的一个统称,他们可以是列表、字典、set、甚至是字符串),它的功能非常强大,本文将深入浅出地介绍 sorted 的各种使用场景。
python里面的堆是通过在列表中维护堆的性质实现的。这一点与C++中heap一系列的算法类似,底层是通过堆vector的维护获取堆的性质。 python堆的部分API,其他API查阅文档python_heap_API和 heapq的源代码
list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)
Python 里面自定义类的时候, 一般需要重写几个方法, __init__ 一般是构造函数
先把对比的数字转成字符,拼接后再转成整数进行大小对比,即 int(a+b) 与 int(b+a) 进行降序排列。代码1。
进行一个简单的升序排列直接调用sorted()函数,函数将会返回一个排序后的列表:
neovim 自带的代码补全的效果并不好,而且它分为好多类,如果需要人为的去判断使用路径补全、使用当前buffer中的单词补全、亦或者使用include 来进行补全,那样使用起来就很不方便了。针对代码的补全我们可以基于 lsp的配置使用插件来完成,这里我推荐使用 nvim-cmp插件
sort List的方法 使用采用的是混合(hybrid)排序,规模小的时候采用binary insertion,规模大的时候采用samplesort 在原位置(改变原始列表)对列表进行排序 高级用法: L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) cmp(x, y) -> -1, 0, 1 比较函数:x<y 返回-1,x=y返回0,x>y返回1。在py3.0中被移除了。 key 键函数:指定排序的对象 reverse 布尔值:反转排序结果为true,不反转为false cmp和key经常使用Lambda表达式
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
Python排序函数完美体现了Python语言的简洁性,对于List对象,我们可以直接调用sort()函数(这里称为"方法"更合适)来进行排序,而对于其他可迭代对象(如set,dict),我们可以使用更灵活的sorted()函数。
本身cmp是一个独立函数:cmp(x ,y) ,当x<y会返回负数、当x>y会返回正数、当x=y则返回0。 解释:两两比较,如果返回为正,则交换两者的位置,否则不交换。
今天的这篇文章和大家聊聊Python当中的排序,和很多高级语言一样,Python封装了成熟的排序函数。我们只需要调用内部的sort函数,就可以完成排序。但是实际场景当中,排序的应用往往比较复杂,比如对象类型,当中有多个字段,我们希望按照指定字段排序,或者是希望按照多关键字排序,这个时候就不能简单的函数调用来解决了。
python中列表的内置函数sort()可以对列表中的元素进行排序,而全局性的sorted()函数则对所有可迭代的序列都是适用的;
转载自http://hi.baidu.com/jackleehit/blog/item/53da32a72207bafa9052eea1.html
数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变 Number 数据类型的值,将重新分配内存空间。
iterable – 可迭代对象。 key – 主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。 reverse – 排序规则,reverse = True 降序 , reverse = False 升序(默认)。
一、控制流 1. if 语句 i = 10 n = int(raw_input("enter a number:")) if n == i: print "equal" elif n < i: print "lower" else: print "higher" 2. while语句 while True: pass else: pass #else语句可选,当while为False时,else语句被执行。 pass是空语句。 3. for 循环 for..i
身份: 每一个对象都有一个唯一的身份标识自己,任何对象的身份可以使用内建函数id()来得到,这个值可以认为是该对象的内存地址(只读)
sort()是可变对象(字典、列表)的方法,无参数,无返回值,sort()会改变可变对象,因此无需返回值。
属于个人记录型,比较乱。小伙伴们打开后可以CTRL+F寻找你报错的关键字,节省时间
python2.7 会在 2020 年停止维护, 很多第三方包也在去掉对 python2.7 的支持, 最近终于完成了内部代码向 python3 的迁移, 整个过程挺繁琐的, 记录一下.
对于简单的list排序,直接调用内建函数就可以了,但是对于dict的list排序就没有那么直接了,不过,还是有很简洁的办法的,如:
sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作,sorted 方法返回的是一个新的 list,而不是在原来的基础上进行的操作。从新排序列表。
作者:j_hao104 来源:见文末 functools 模块提供用于调整或扩展函数和其他可调用对象的工具,而无需完全重写它们。 装饰器 partial 类是 functools 模块提供的主要工具, 它可以用来“包装”一个可调用的对象的默认参数。它产生的对象本身是可调用的,可以看作是原生函数。它所有的参数都与原来的相同,并且可以使用额外的位置参数或命名参数来调用。使用 partial 代替 lambda 来为函数提供默认参数,同时保留那些未指定的参数。 Partial 对象 下面列子是对 myfunc
目录[-] functools 作用于函数的函数 functools 模块提供用于调整或扩展函数和其他可调用对象的工具,而无需完全重写它们。 装饰器 partial 类是 functools 模块提供的主要工具, 它可以用来“包装”一个可调用的对象的默认参数。它产生的对象本身是可调用的,可以看作是原生函数。它所有的参数都与原来的相同,并且可以使用额外的位置参数或命名参数来调用。使用 partial 代替 lambda 来为函数提供默认参数,同时保留那些未指定的参数。 Partial 对象 下面列子
求出1~13的整数中1出现的次数,并算出100~1300的整数中1出现的次数?为此他特别数了一下1~13中包含1的数字有1、10、11、12、13因此共出现6次,但是对于后面问题他就没辙了。ACMer希望你们帮帮他,并把问题更加普遍化,可以很快的求出任意非负整数区间中1出现的次数(从1 到 n 中1出现的次数)。
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