怎么在Python 中 為sorted 自定義比較邏輯?很多新手對(duì)此不是很清楚,為了幫助大家解決這個(gè)難題,下面小編將為大家詳細(xì)講解,有這方面需求的人可以來(lái)學(xué)習(xí)下,希望你能有所收獲。
創(chuàng)新互聯(lián)公司成立于2013年,先為紫陽(yáng)等服務(wù)建站,紫陽(yáng)等地企業(yè),進(jìn)行企業(yè)商務(wù)咨詢服務(wù)。為紫陽(yáng)企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機(jī)+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務(wù)解決您的所有建站問(wèn)題。在 Python 中對(duì)一個(gè)可迭代對(duì)象進(jìn)行排序是很常見(jiàn)的一個(gè)操作,一般會(huì)用到 sorted() 函數(shù)
num_list = [4, 2, 8, -9, 1, -3] sorted_num_list = sorted(num_list) print(sorted_num_list)
上面的代碼是對(duì)整數(shù)列表 num_list 按從小到大的順序進(jìn)行排序,得到的結(jié)果如下
[-9, -3, 1, 2, 4, 8]
有時(shí)候不僅僅是對(duì)元素本身進(jìn)行排序,而是在元素值的基礎(chǔ)上進(jìn)行一些計(jì)算之后再進(jìn)行比較,比如將 num_list 中的元素按照其平方值的大小進(jìn)行排序。
在 Python 2 中,可以通過(guò) sorted() 函數(shù)中的 cmp 或 key 參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這種自定義的比較邏輯。cmp 比較函數(shù)接收兩個(gè)參數(shù) x 和 y(x 和 y 都是列表中元素)并且返回一個(gè)數(shù)字,如果返回正數(shù)表示 x > y,返回 0 表示 x == y,返回負(fù)數(shù)表示 x < y。key 函數(shù)接收一個(gè)參數(shù),重新計(jì)算出一個(gè)結(jié)果,然后用計(jì)算出的結(jié)果參與排序比較。因此在 Python 2 中按平方值大小排序可以有下面兩種實(shí)現(xiàn)方式
num_list = [4, 2, 8, -9, 1, -3] # cmp 參數(shù)只在 Python 2 中存在,Python 3 及之后的版本移除了 cmp 參數(shù) sorted_num_list = sorted(num_list, cmp=lambda x, y: x ** 2 - y ** 2) sorted_num_list = sorted(num_list, key=lambda x: x ** 2)
但是隨著 Python 3.0 的發(fā)布,cmp 參數(shù)也隨之被移除了,也就是說(shuō)在 Python 3 中自定義比較邏輯就只能通過(guò) key 參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。至于為什么將 cmp 參數(shù)移除,在 Python 的 Issue tracker 中有一段很長(zhǎng)的討論,主要有以下兩點(diǎn)原因
cmp 是一個(gè)冗余參數(shù),所有使用 cmp 的場(chǎng)景都可以用 key 來(lái)代替
使用 key 比使用 cmp 的性能更快,對(duì)于有 N 個(gè)元素的列表,在排序過(guò)程中如果調(diào)用 cmp 進(jìn)行比較,那么 cmp 的調(diào)用次數(shù)為 Nlog(N) 量級(jí)(基于比較的排序的最快時(shí)間復(fù)雜度),如果使用 key 參數(shù),那么只需要在每個(gè)元素上調(diào)用一次 key 函數(shù),只有 N 次調(diào)用,雖然使用 key 參數(shù)也要進(jìn)行 O(Nlog(N)) 量級(jí)比較次數(shù),但這些比較是在 C 語(yǔ)言層,比調(diào)用用戶自定義的函數(shù)快。
關(guān)于上面性能的問(wèn)題,我做了一個(gè)實(shí)驗(yàn),分別隨機(jī)生成 1000、10000、100000 和 1000000 個(gè)整數(shù),然后用 key 和 cmp 的方式分別進(jìn)行排序并記錄排序的時(shí)間消耗
import random import time counts = (1000, 10000, 100000, 1000000) def custom_cmp(x, y): return x ** 2 - y ** 2 def custom_key(x): return x ** 2 print('%7s%20s%20s' % ('count', 'cmp_duration', 'key_duration')) for count in counts: min_num = -count // 2 max_num = count // 2 nums = [random.randint(min_num, max_num) for _ in range(count)] start = time.time() sorted(nums, cmp=custom_cmp) cmp_duration = time.time() - start start = time.time() sorted(nums, key=custom_key) key_duration = time.time() - start print('%7d%20.2f%20.2f' % (count, cmp_duration, key_duration))
在我的筆記本上一次運(yùn)行結(jié)果如下
count cmp_duration key_duration 1000 0.00 0.00 10000 0.02 0.01 100000 0.34 0.11 1000000 4.75 1.85
可以看到,當(dāng)列表中數(shù)字的數(shù)量超過(guò) 100000 的時(shí)候,使用 key 函數(shù)的性能優(yōu)勢(shì)就非常明顯了,比 cmp 快了 2~3 倍。
對(duì)于熟悉 Java 或 C++ 等其他編程語(yǔ)言的同學(xué)來(lái)說(shuō),可能更熟悉 cmp 的比較方式。其實(shí) Python 3 中也可以通過(guò) functools 工具包中的 cmp_to_key() 函數(shù)來(lái)將 cmp 轉(zhuǎn)換成 key,從而使用接收兩個(gè)參數(shù)的自定義比較函數(shù) cmp。
import functools num_list = [4, 2, 8, -9, 1, -3] def custom_cmp(x, y): return x ** 2 - y ** 2 sorted_num_list = sorted(num_list, key=functools.cmp_to_key(custom_cmp)) print(sorted_num_list)
那么,cmp_to_key() 函數(shù)是如何將 cmp 轉(zhuǎn)換成 key 的呢,我們可以通過(guò)源碼一探究竟
def cmp_to_key(mycmp): """Convert a cmp= function into a key= function""" class K(object): __slots__ = ['obj'] def __init__(self, obj): self.obj = obj def __lt__(self, other): return mycmp(self.obj, other.obj) < 0 def __gt__(self, other): return mycmp(self.obj, other.obj) > 0 def __eq__(self, other): return mycmp(self.obj, other.obj) == 0 def __le__(self, other): return mycmp(self.obj, other.obj) <= 0 def __ge__(self, other): return mycmp(self.obj, other.obj) >= 0 __hash__ = None return K
其實(shí) cmp_to_key() 返回的是一個(gè)類 K,只不過(guò)在類 K 中重載了各種比較運(yùn)算符,重載的過(guò)程中使用到了自定義的比較函數(shù) mycmp,使得 K 的大小比較邏輯與 mycmp 一致。這樣,對(duì)于 num_list 中的每個(gè)元素 num 都會(huì)執(zhí)行一次 K(num) 生成一個(gè)類 K 的實(shí)例,然后通過(guò)比較不同 K 的實(shí)例的大小進(jìn)行排序。
雖然通過(guò) cmp_to_key() 可以調(diào)用自定義的 cmp 函數(shù),但是還是要優(yōu)先使用 key 函數(shù),因?yàn)橥ㄟ^(guò) cmp_to_key() 方式會(huì)在排序過(guò)程中創(chuàng)建很多類 K 的實(shí)例,對(duì)性能有很大影響,下面是 cmp_to_key() 和 key 的性能比較
count cmp_to_key key_duration 1000 0.01 0.00 10000 0.10 0.01 100000 1.36 0.09 1000000 16.89 1.13
當(dāng) num_list 中的數(shù)量為 1000000 的時(shí)候 key 比 cmp_to_key 快了將近 15 倍。
本文主要介紹了如何在 sorted 函數(shù)中自定義比較邏輯,Python 2 中可以通過(guò) cmp 或 key 來(lái)實(shí)現(xiàn),cmp 接收 2 個(gè)參數(shù),通過(guò)返回的數(shù)值來(lái)判斷兩個(gè)參數(shù)的大小,key 重新計(jì)算一個(gè)新的結(jié)果參與比較。在 Python 3 中,考慮到 cmp 的性能和冗余的原因,將其移除了。在 Python 3.2 中提供了 functools.cmp_to_key 這個(gè)函數(shù)來(lái)使用自定義的比較函數(shù) cmp,但是出于性能的考慮,我們還是要優(yōu)先使用 key 來(lái)進(jìn)行排序。
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當(dāng)前題目:怎么在Python中為sorted自定義比較邏輯-創(chuàng)新互聯(lián)
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