sorted

lst1 = [1,12,20,120,230]
lst2 = ['1','12','20','120','230']
print(sorted(lst1))
print(sorted(lst2))

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### Python `sorted()` 函数的使用方法 `sorted()` 是 Python 的内置函数之一,用于对可迭代对象中的元素进行排序并返回一个新的列表。以下是关于其功能、参数以及具体使用的详细介绍。 #### 参数说明 - **iterable**: 需要排序的对象,通常是一个可迭代的数据结构(如列表、元组或字典的键集合等)[^1]。 - **key (可选)**: 提供一个函数作为关键字参数,该函数会作用于每个元素以决定排序依据,默认为 None 表示直接比较元素本身[^2]。 - **reverse (可选)**: 如果设置为 True,则按降序排列;如果为 False 或未提供此参数,则按升序排列[^3]。 #### 返回值 无论输入的是何种类型的序列,`sorted()` 总是返回一个新创建的列表形式的结果,而不会改变原数据结构的内容[^1]。 --- ### 示例代码展示 #### 1. 对整数列表进行基本排序 这是最简单的用例,仅需传入待处理的列表即可完成从小到大或者从大到小的排序操作。 ```python numbers = [5, 2, 8, 1] ascending_sorted_numbers = sorted(numbers) # 升序 descending_sorted_numbers = sorted(numbers, reverse=True) # 降序 print(ascending_sorted_numbers) # 输出: [1, 2, 5, 8] print(descending_sorted_numbers) # 输出: [8, 5, 2, 1] ``` #### 2. 自定义字符串列表排序规则 通过指定 `key` 参数来实现更复杂的排序逻辑。比如忽略大小写来进行字母表顺序整理。 ```python words = ["Banana", "apple", "Cherry"] case_insensitive_sorted_words = sorted(words, key=str.lower) print(case_insensitive_sorted_words) # 输出: ['apple', 'Banana', 'Cherry'] ``` #### 3. 利用 lambda 表达式基于复杂条件排序 当面对嵌套结构或其他特殊需求时,可以通过编写简洁的匿名函数快速定制排序策略。 ```python data_points = [(10, 2), (5, 1), (7, 3)] # 按第二个数值由低至高排序 custom_sorted_data = sorted(data_points, key=lambda point: point[1]) print(custom_sorted_data) # 输出: [(5, 1), (10, 2), (7, 3)] ``` #### 4. 结合其他工具增强功能性 除了单独调用外,还可以与其他高级特性相结合进一步提升效率与灵活性。 例如,在 Pandas 数据框中利用它先对外部列做预处理再导入分析流程里去等等场景都十分常见。 --- ### 注意事项 尽管 `sorted()` 功能强大且易于使用,但在实际开发过程中仍需要注意一些细节问题: - 它总是生成一份副本而不是就地修改源数组; - 当涉及大型数据集运算时可能会消耗较多内存资源因此应权衡利弊选择合适的方法论加以应对。
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