python中升序函数,python中升序和降序

python怎样用自定义函数对列表排序?

您好！我写了一个升序的方法供您参考：

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请注意，要在 idle 中运行这个方法，并输入你希望的值

下面讲解一下：

方法体的第一句用于把你输入的数字储存在列表中，这句可以用于其他许多场合

后续的代码就是不断地递归，从而达到升序的效果

有不懂的可以问我哦～望采纳！

index在python中的用法

如下：

1、index函数：用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置。

2、index方法语法：list.index(x[, start[, end]])。

3、参数：x-- 查找的对象。start-- 可选，查找的起始位置。end-- 可选，查找的结束位置。

4、返回值：该方法返回查找对象的索引位置，如果没有找到对象则抛出异常。

5、实例：

代码：str1 = "this is string example....wow!!!"；str2 = "exam"。

index函数为print(str1.index(str2))。

python中index函数怎么用？

Python中index方法检测字符串中是否包含子字符串 str ，如果指定 beg（开始） 和 end（结束） 范围，则检查是否包含在指定范围内，该方法与 python find方法一样，只不过如果str不在string中会报一个异常。

index函数一般用处是在序列中检索参数并返回第一次出现的索引，没找到就会报错。

关于Python中sort函数赋值的问题

Python中的sort()方法用于数组排序，本文以实例形式对此加以详细说明：

一、基本形式

列表有自己的sort方法，其对列表进行原址排序，既然是原址排序，那显然元组不可能拥有这种方法，因为元组是不可修改的。

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x = [4, 6, 2, 1, 7, 9]x.sort()print x # [1, 2, 4, 6, 7, 9]

如果需要一个排序好的副本，同时保持原有列表不变，怎么实现呢

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x =[4, 6, 2, 1, 7, 9]y = x[ : ]y.sort()print y #[1, 2, 4, 6, 7, 9]print x #[4, 6, 2, 1, 7, 9]

注意：y = x[:] 通过分片操作将列表x的元素全部拷贝给y，如果简单的把x赋值给y：y = x，y和x还是指向同一个列表，并没有产生新的副本。

另一种获取已排序的列表副本的方法是使用sorted函数：

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x =[4, 6, 2, 1, 7, 9]y = sorted(x)print y #[1, 2, 4, 6, 7, 9]print x #[4, 6, 2, 1, 7, 9]

sorted返回一个有序的副本，并且类型总是列表，如下：

1

print sorted('Python') #['P', 'h', 'n', 'o', 't', 'y']

二、自定义比较函数

可以定义自己的比较函数，然后通过参数传递给sort方法：

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def comp(x, y):if x y:return 1elif x y:return -1else:return 0 nums = [3, 2, 8 ,0 , 1]nums.sort(comp)print nums # 降序排序[8, 3, 2, 1, 0]nums.sort(cmp) # 调用内建函数cmp ，升序排序print nums # 降序排序[0, 1, 2, 3, 8]

三、可选参数

sort方法还有两个可选参数：key和reverse

1、key在使用时必须提供一个排序过程总调用的函数：

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x = ['mmm', 'mm', 'mm', 'm' ]x.sort(key = len)print x # ['m', 'mm', 'mm', 'mmm']

2、reverse实现降序排序，需要提供一个布尔值：

123

y = [3, 2, 8 ,0 , 1]y.sort(reverse = True)print y #[8, 3, 2, 1, 0]

为什么python内置的sort比自己写的快速排序快100倍？

主要原因，内置函数用C写的。在Python语言内无论如何造不出内置函数的轮子。这也是通常C跟C++语言用户更喜欢造基础算法的轮了的原因。因为C/C++用户真有条件写出匹敌标准库的算法，但很多高级语言不行，不是程序员技术差，是客观条件就根本做不到。

你比如说Java语言没人造字符串的轮子，C++光一个字符串类就有无数多的实现。是因为C+用户更喜欢写字符串类吗？显然不是，一方面是因为Java语言内没法造出匹敌Java内置标准库算法的轮子，而C++真的可以，另外一个比较惨的原因是C++标准库的字符串功能太弱了，大多数高级语言的字符串类功能都比C+标准库字符串类功能更强。

写C++的时候一大错觉就是我觉着我能比标准库还快，同样的道理放在Python里面也同样适用，不管是Python各种常用package或内建函数，基本上都针对实用场景作了优化，自己手写的算法一般是比不上内建算法效率的，这也是为什么用Python时不鼓励自己造轮子的原因。

回到这个问题，Python内建的sort本质上为C实现的函数，本身执行效率就会比Python快很多，并且会根据不同的数据规模采用不同的排序算法，故效率一般都会优于自己在Python里面手写的排序更何况题主写的是基于递归的quicksort9，额外时间开销大。

因为python内置的sort是用c语言写的，如果你用c语言或者c++写的话肯定是可以做到一样快的至于为什么python计算效率比c语言能慢100倍这个具体的原理我不清楚，不过鉴于知乎上已经有很多大佬解释过这个问题，我就不在这里班门弄斧了

还有底下扯timsort的，快排序是所有比较排序算法里平均性能最优的一族算法，像C++和rust里的unstable_sort都是用的快排序。可能在一些情况下，比如数组几乎有序时，timsort会比快排序快。但是你随便给一个数组，比如像题主那样随机一个一百万大小的数然后排序，timsort是绝对不可能比快排序快的。绝对不可能。快的这100倍和timsort屁关系都没有。

我是C/C++程序员，我可以很负责的告诉你，在用天下现有所有高级语言进行排序的问题上，C要是认了第二，则没人敢认第一。所以，我猜，Python以及好多其他高级语言，都会时不时直接上C语言写的静态库和动态库。我自己也造了不少轮子，有部分是因为刚刚起步，对系统API和函数库不熟悉，找不到适合的，所以自己造轮子，后来发现了有更好的，我把我写的抛弃了。但这里也不排除有一部分是因为我个人觉得还有优化的空间，所以自己用C语言重新造了一个轮子，这样效率比现成的更优。

所以说，要论高级语言的鼻祖，还真非C莫属，从执行效率上讲，别说python，JAVA，C#，VB，甚至C的亲儿子C++，在同一个程序员手中，都没法与C抗衡，所以说，这些语言都是排着队等着被C吊打的，也正因为如此，所以，像python这类高级语言，有自带函数可用的，最好别想着自己重新造轮子，因为你不可能造出比自带函数更快的轮子。

内置库函数都是用C实现的，肯定要比手写的Python程序执行效率更高，此外内置排序Timsort相比本科课程上学的时间复杂度为Onlogn的排序算法做了很多常数优化，所以对于普通人而言，不要希望纯手写出来的东西效率能和标准库相当了。另外，题主写的排序是过不了LeetCode上的裸排序题目的，随机选取pivot对于快速排序是最基本的优化虽然题主排的是随机数，现在这么选肯定不是效率低的主要原因。

所以说了，py几乎得把自己的循环体拆了，这就是py和c/c++的性能差距，必须尽量用内置函数和numpy来处理数据，一旦手写循环体。，那你就得知道这可能得慢百倍，像用opency的py版时你不小心写个双循环来处理数据，那酸爽，而cppc#搞opencv就能随意用指针来写循环，这也是为啥他们其实不需要numpy这种组件，自身就有足够的性能和灵活度来处理这个。

Cpp内置的排序是快排和堆排的结合，最坏时间复杂度为nlogn，而快排最坏是n2。至于python内部的排序，我认为是一个道理，不会简简单单是一个快排，举个简单例子，当你数据已经是有序的时候，再传入快排肯定就不合适。那你设置排序函数的时候，是不是预先将他打乱，再进行快排会更好呢。当然具体不会这么简单，只是我认为官方给的接口都是很精妙的，很值得学习。

一方面Python中sort函数是用C语言写的，C++内部的sort是由快排，直接插入和堆排序混合的，当数据量比较大的时候先用的快排，当数据量小的时候用直接插入，因为当数据量变小时，快排中的每个部分基本有序，接近直接插入的最好情况的时间复杂度O（n），就比快排要好一点了。

另外一方面这个的底层实现就是归并排序。，只是使用了Python无法编写的底层实现，从而避免了Python本身附加的大量开销，速度比我们自己写的归并排序要快很多，所以说我们一般排序都尽量使用sorted和sort。

python用def函数一列有0-100之间的列表，奇数下标的元素升序排列，偶数下标的元素降序

l=[9,8,7,6,5,4,3,2,1] l[::2]=sorted(l[::2]) l [1, 8, 3, 6, 5, 4, 7, 2, 9]

用python函数判断序列是升序还是降序

升序和降序的函数分别是 在B1中输入或复制粘贴下列公式 =RANK(A1,A:A,1) 或 =RANK(A1,A:A)

当前名称：python中升序函数,python中升序和降序
文章URL：https://www.cdcxhl.com/article34/hsjcpe.html

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