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Python list内置sort()方法用来排序，也可以用python内置的全局sorted()方法来对可迭代的序列排序生成新的序列。
1）排序基础
简单的升序排序是非常容易的。只需要调用sorted()方法。它返回一个新的list，新的list的元素基于小于运算符(__lt__)来排序。
复制代码 代码如下:
>>> sorted([5,2,3,1,4])
[1,4,5]
你也可以使用list.sort()方法来排序，此时list本身将被修改。通常此方法不如sorted()方便，但是如果你不需要保留原来的list，此方法将更有效。
复制代码 代码如下:
>>> a = [5,4]
>>> a.sort()
>>> a
[1,5]
另一个不同就是list.sort()方法仅被定义在list中，相反地sorted()方法对所有的可迭代序列都有效。
复制代码 代码如下:>>>
sorted({1: 'D',2: 'B',3: 'B',4: 'E',5: 'A'})
[1,5]
2）key参数/函数
从python2.4开始，list.sort()和sorted()函数增加了key参数来指定一个函数，此函数将在每个元素比较前被调用。 例如通过key指定的函数来忽略字符串的大小写：
复制代码 代码如下:
>>> sorted("This is a test string from Andrew".split(),key=str.lower)
['a','Andrew','from','is','string','test','This']
key参数的值为一个函数，此函数只有一个参数且返回一个值用来进行比较。这个技术是快速的因为key指定的函数将准确地对每个元素调用。
更广泛的使用情况是用复杂对象的某些值来对复杂对象的序列排序，例如：
复制代码 代码如下:
>>> student_tuples = [
('john','A',15),
('jane','B',12),
('dave',10),
]
>>> sorted(student_tuples,key=lambda student: student[2]) # sort by age
[('dave',('jane',('john',15)]
同样的技术对拥有命名属性的复杂对象也适用，例如：
复制代码 代码如下:
>>> class Student:
def __init__(self,name,grade,age):
self.name = name
self.grade = grade
self.age = age
def __repr__(self):
return repr((self.name,self.grade,self.age))
>>> student_objects = [
Student('john',
Student('jane',
Student('dave',
]
>>> sorted(student_objects,key=lambda student: student.age) # sort by age
[('dave',15)]
3）Operator 模块函数
上面的key参数的使用非常广泛，因此python提供了一些方便的函数来使得访问方法更加容易和快速。operator模块有itemgetter，attrgetter，从2.6开始还增加了methodcaller方法。使用这些方法，上面的操作将变得更加简洁和快速：
复制代码 代码如下:
>>> from operator import itemgetter,attrgetter
>>> sorted(student_tuples,key=itemgetter(2))
[('dave',15)]
>>> sorted(student_objects,key=attrgetter('age'))
[('dave',15)]
operator模块还允许多级的排序，例如，先以grade，然后再以age来排序：
复制代码 代码如下:
>>> sorted(student_tuples,key=itemgetter(1,2))
[('john',('dave',12)]
>>> sorted(student_objects,key=attrgetter('grade','age'))
[('john',12)]
4）升序和降序
list.sort()和sorted()都接受一个参数reverse（True or False）来表示升序或降序排序。例如对上面的student降序排序如下：
复制代码 代码如下:
>>> sorted(student_tuples,key=itemgetter(2),reverse=True)
[('john',10)]
>>> sorted(student_objects,key=attrgetter('age'),10)]
5）排序的稳定性和复杂排序
从python2.2开始，排序被保证为稳定的。意思是说多个元素如果有相同的key，则排序前后他们的先后顺序不变。
复制代码 代码如下:
>>> data = [('red',1),('blue',('red',2),2)]
>>> sorted(data,key=itemgetter(0))
[('blue',2)]
注意在排序后'blue'的顺序被保持了，即'blue',1在'blue',2的前面。
更复杂地你可以构建多个步骤来进行更复杂的排序，例如对student数据先以grade降序排列，然后再以age升序排列。
复制代码 代码如下:
>>> s = sorted(student_objects,key=attrgetter('age')) # sort on secondary key
>>> sorted(s,key=attrgetter('grade'),reverse=True) # now sort on primary key,descending
[('dave',15)]
6）最老土的排序方法-DSU
我们称其为DSU（Decorate-Sort-Undecorate）,原因为排序的过程需要下列三步：
第一：对原始的list进行装饰，使得新list的值可以用来控制排序；
第二：对装饰后的list排序；
第三：将装饰删除，将排序后的装饰list重新构建为原来类型的list；
例如，使用DSU方法来对student数据根据grade排序：
>>> decorated = [(student.grade,i,student) for i,student in enumerate(student_objects)]
>>> decorated.sort()
>>> [student for grade,student in decorated] # undecorate
[('john',10)]
上面的比较能够工作，原因是tuples是可以用来比较，tuples间的比较首先比较tuples的第一个元素，如果第一个相同再比较第二个元素，以此类推。
并不是所有的情况下都需要在以上的tuples中包含索引，但是包含索引可以有以下好处：
第一：排序是稳定的，如果两个元素有相同的key，则他们的原始先后顺序保持不变；
第二：原始的元素不必用来做比较，因为tuples的第一和第二元素用来比较已经是足够了。
此方法被RandalL.在perl中广泛推广后，他的另一个名字为也被称为Schwartzian transform。
对大的list或list的元素计算起来太过复杂的情况下，在python2.4前，DSU很可能是最快的排序方法。但是在2.4之后，上面解释的key函数提供了类似的功能。
7）其他语言普遍使用的排序方法-cmp函数
在python2.4前，sorted()和list.sort()函数没有提供key参数，但是提供了cmp参数来让用户指定比较函数。此方法在其他语言中也普遍存在。
在python3.0中，cmp参数被彻底的移除了，从而简化和统一语言，减少了高级比较和__cmp__方法的冲突。
在python2.x中cmp参数指定的函数用来进行元素间的比较。此函数需要2个参数，然后返回负数表示小于，0表示等于，正数表示大于。例如：
复制代码 代码如下:
>>> def numeric_compare(x,y):
return x - y
>>> sorted([5,3],cmp=numeric_compare)
[1,5]
或者你可以反序排序：
复制代码 代码如下:
>>> def reverse_numeric(x,y):
return y - x
>>> sorted([5,cmp=reverse_numeric)
[5,1]
当我们将现有的2.x的代码移植到3.x时，需要将cmp函数转化为key函数，以下的wrapper很有帮助：
复制代码 代码如下:
def cmp_to_key(mycmp):
'Convert a cmp= function into a key= function'
class K(object):
def __init__(self,obj,*args):
self.obj = obj
def __lt__(self,other):
return mycmp(self.obj,other.obj) < 0
def __gt__(self,other.obj) > 0
def __eq__(self,other.obj) == 0
def __le__(self,other.obj) <= 0
def __ge__(self,other.obj) >= 0
def __ne__(self,other.obj) != 0
return K
（编辑：安卓应用网）
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