oeasy玩py111列表_排序_sort_比较大小

oeasy玩py111列表排序-sort比大小

列表 - 排序 - order

回忆

• 上次我们了解
  • 最大值/最小值 函数
  • max/min

• 可以直接给列表 排序 吗？

帮助

• 好像还真有

help(list.sort)

• 动手试试

排序

nl = [0, 3, 2, 1, 4]
nl.sort()
print(nl)

• 列表对象 调用 sort方法
  • 列表项 从此 按升序排列

• 如果 想 降序呢？

翻转

• 寻找方法

list.

• list类 有个 reverse方法

• 啥意思?

词源

• reverse 来自于 vert

• turn 和 vert 是同源的

寻求帮助

help(list.reverse)

• 参数列表
  • 第一个 是 self
  • 默认的

• 原地 把列表 反转

效果

nl
nl.reverse()
nl

• reverse方法 让 列表
  • 首尾翻转

• reverse方法
  • 对字符列表用吗？

字符列表

cl = list("oeasy")
print(cl)
cl.sort()
print(cl)
cl.reverse()
print(cl)

• 字符列表可以反转
  • 此时的列表项 是 字符

• 如果 列表项 是 字符串呢？
  • 还能 排序 么？

字符串

sl = ["oeasy", "o2zz", "o3z"]
print(sl)
sl.sort()
print(sl)

• 可以排序

• 字符串咋排序呢？

字符串比较

• 排序的前提是 能够比大小

"o2zz" < "o3z"
"o3z" < "oeasy"

• 字符串可以比大小

• 具体怎么比的呢？

挨个比较

• 先看第一个
  • 都是'o'
  • 继续

• 再看第二个
  • 比较 ascii 的值
  • '2' < '3' < 'e'
  • 不用再往后看了

• sort方法 效率咋样？

时间复杂度

• 算法效率
  • 用 时间复杂度 描述
  • O(nlogn)

• 这怎么理解？

Big O Notation

• 排序时间 和 列表长度 相关

• 对于 n维列表中 每一个位置
  • 都得从 n个列表项中 挑一个出来
  • 复杂度 是 O(n*n)
  • O(n2)
• 可以优化吗？

优化

• 经过优化之后

  • 成为O(n*logn)
    • log(n) 是 以二为底的对数

• 对于 同样长度的 列表

  • cpu需要干的活 少了
  • 完成时间 短了
  • 电就 省下来了

• O(n)
  • Big O Notation
  • 大O表示法
  • 时间复杂度表示方法
  • 横轴 空间
  • 纵轴 是 时间

参数细节

help(list.sort)

• list.sort 共3个参数
  1. self
  2. key
  3. reverse
• self是自己

• 谁自己？

self

• 哪个 列表对象 调用方法
  • 就是 哪个对象 自己

• 类 class

  • 是 抽象的 数据类型
  • list 就是 列表类
  • 列表类 有一些 方法

• 对象 object

  • 是 某个类的 实例对象
  • instance object

nl.sort()
cl.sort()

• 各调各的

• 列表中 列表项的类型

  • 可以 不同 吗？

来试试

• 两个列表项
  1. 字符串
  2. 整形

lst = ["oeasy",123]
lst[0]
lst[1]
type(lst[0])
type(lst[1])

• 类型 还是列表

• 列表项 是 不同类型的话
  • 还能 排序 吗？？

排序(sort)

lst = ["oeasy", 123]
lst.sort()

• TypeError
  • int 和 str
  • 比不了大小

• 咋理解？

简化

• 简化之后

"oeasy" < 123

• 整型变量 和 字符串变量
  • 一个 是 名字
  • 另一个 是 体重
  • 驴唇不对马嘴

• 比不了 大小
  • 也就 排不了序

总结

• 这次我们了解
  • 列表排序
    • 原地 完成
    • in-place

• 排序规则 依赖于 列表项类型

数据类型	比较规则
数字型	基于数字直接比
字符串	转化为ASCII码

• 我就想让 字符串 和 数值 一起排序
  • 有可能吗？
• 下次再说 👋 s