python编写函数,模拟内置函数sum

模拟Python内置函数sorted的实现

python编写函数,模拟内置函数sum
(图片来源网络,侵删)

在Python中,sorted()函数是一个非常实用的内置函数,它可以对可迭代对象进行排序,本文将详细介绍如何模拟实现这个函数,包括其原理、使用方法以及代码实现。

原理

sorted()函数的原理是基于Timsort算法,这是一种结合了归并排序和插入排序的高效排序算法,Timsort算法的主要优点是在处理部分有序的数据时,具有较好的性能,具体来说,它首先找到数据中的有序片段,然后将这些片段合并成更大的有序序列,最终得到完全有序的结果。

使用方法

sorted()函数的基本用法如下:

sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)

参数说明:

iterable:可迭代对象,如列表、元组等。

key:用于自定义排序规则的函数,该函数接受一个参数并返回一个值,用于确定排序顺序。

reverse:布尔值,表示是否进行逆序排序,默认为False,即升序排序。

代码实现

下面是一个简化版的sorted()函数实现,仅支持列表作为输入,并实现了基本的升序排序功能:

def my_sorted(lst):
    if len(lst) <= 1:
        return lst
    pivot = lst[0]
    left = [x for x in lst[1:] if x < pivot]
    right = [x for x in lst[1:] if x >= pivot]
    return my_sorted(left) + [pivot] + my_sorted(right)
lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
print(my_sorted(lst))

这个实现使用了快速排序算法,虽然不如Timsort高效,但足以说明排序函数的基本思路。

完整实现

为了实现一个完整的sorted()函数,我们需要添加对key和reverse参数的支持,以及处理不同类型的输入,这里我们使用Python的内置函数isinstance()来判断输入类型,并使用functools模块的cmp_to_key()函数来处理自定义排序规则

from functools import cmp_to_key
def my_sorted(iterable, key=None, reverse=False):
    if isinstance(iterable, str):
        return ''.join(sorted(iterable, key=key, reverse=reverse))
    elif isinstance(iterable, (list, tuple)):
        result = []
        while iterable:
            if not isinstance(iterable, (list, tuple)):
                result.append(iterable)
                iterable = []
            else:
                pivot = iterable[0]
                left = [x for x in iterable[1:] if x < pivot]
                right = [x for x in iterable[1:] if x >= pivot]
                result.append(pivot)
                iterable = left + right
        return result[::1] if reverse else result
    else:
        raise TypeError("Unsupported input type")
lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
print(my_sorted(lst))
lst = ['hello', 'world', 'python', 'sorted']
print(my_sorted(lst, key=len))
lst = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
print(my_sorted(lst, key=lambda x: x[1]))

这个实现已经可以处理字符串、列表和元组等多种类型的输入,并支持自定义排序规则,但由于我们使用了快速排序算法,所以在处理大量数据时可能效率较低,如果需要更高的性能,可以考虑实现Timsort算法。

本文详细介绍了Python内置函数sorted()的原理、使用方法以及如何模拟实现,通过学习本文,你应

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