Python Language
Сортировка, минимальная и максимальная

Получение минимального или максимального значения нескольких значений

min(7,2,1,5)
# Output: 1

max(7,2,1,5)
# Output: 7

Использование ключевого аргумента

Возможно обнаружение минимума / максимума последовательности последовательностей:

list_of_tuples = [(0, 10), (1, 15), (2, 8)]
min(list_of_tuples)
# Output: (0, 10)

но если вы хотите сортировать по определенному элементу в каждой последовательности, используйте key -argument:

min(list_of_tuples, key=lambda x: x[0])         # Sorting by first element
# Output: (0, 10)

min(list_of_tuples, key=lambda x: x[1])         # Sorting by second element
# Output: (2, 8)

sorted(list_of_tuples, key=lambda x: x[0])      # Sorting by first element (increasing)
# Output: [(0, 10), (1, 15), (2, 8)]

sorted(list_of_tuples, key=lambda x: x[1])      # Sorting by first element
# Output: [(2, 8), (0, 10), (1, 15)]

import operator   
# The operator module contains efficient alternatives to the lambda function
max(list_of_tuples, key=operator.itemgetter(0)) # Sorting by first element
# Output: (2, 8)

max(list_of_tuples, key=operator.itemgetter(1)) # Sorting by second element
# Output: (1, 15)

sorted(list_of_tuples, key=operator.itemgetter(0), reverse=True) # Reversed (decreasing)
# Output: [(2, 8), (1, 15), (0, 10)]

sorted(list_of_tuples, key=operator.itemgetter(1), reverse=True) # Reversed(decreasing)
# Output: [(1, 15), (0, 10), (2, 8)]

По умолчанию Аргумент max, мин.

Вы не можете передать пустую последовательность в max или min :

min([])

ValueError: min () arg - пустая последовательность

Однако с Python 3 вы можете передать аргумент по default со значением, которое будет возвращено, если последовательность пуста, вместо того, чтобы создавать исключение:

max([], default=42)        
# Output: 42
max([], default=0)        
# Output: 0

Специальный случай: словари

Получение минимума или максимума или sorted зависит от итераций по объекту. В случае dict , итерация выполняется только по клавишам:

adict = {'a': 3, 'b': 5, 'c': 1}
min(adict)
# Output: 'a'
max(adict)
# Output: 'c'
sorted(adict)
# Output: ['a', 'b', 'c']

Чтобы сохранить структуру словаря, вам необходимо выполнить итерацию по .items() :

min(adict.items())
# Output: ('a', 3)
max(adict.items())
# Output: ('c', 1)
sorted(adict.items())
# Output: [('a', 3), ('b', 5), ('c', 1)]

Для sorted вы можете создать OrderedDict чтобы сохранить сортировку, имея структуру типа dict :

from collections import OrderedDict
OrderedDict(sorted(adict.items()))
# Output: OrderedDict([('a', 3), ('b', 5), ('c', 1)])
res = OrderedDict(sorted(adict.items()))
res['a']
# Output: 3

По значению

Опять же, это возможно с использованием key аргумента:

min(adict.items(), key=lambda x: x[1])
# Output: ('c', 1)
max(adict.items(), key=operator.itemgetter(1))
# Output: ('b', 5)
sorted(adict.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
# Output: [('b', 5), ('a', 3), ('c', 1)]

Получение упорядоченной последовательности

Используя одну последовательность:

sorted((7, 2, 1, 5))                 # tuple
# Output: [1, 2, 5, 7]

sorted(['c', 'A', 'b'])              # list
# Output: ['A', 'b', 'c']

sorted({11, 8, 1})                   # set
# Output: [1, 8, 11]

sorted({'11': 5, '3': 2, '10': 15})  # dict
# Output: ['10', '11', '3']          # only iterates over the keys

sorted('bdca')                       # string
# Output: ['a','b','c','d']

Результат - это всегда новый list ; исходные данные остаются неизменными.

Минимальная и максимальная последовательности

Получение минимума последовательности (итерабельности) эквивалентно доступу к первому элементу sorted последовательности:

min([2, 7, 5])
# Output: 2
sorted([2, 7, 5])[0]
# Output: 2

Максимум немного сложнее, потому что sorted сохраняет порядок, а max возвращает первое найденное значение. В случае отсутствия дубликатов максимальный размер совпадает с последним элементом отсортированного возврата:

max([2, 7, 5])
# Output: 7
sorted([2, 7, 5])[-1]
# Output: 7

Но нет, если есть несколько элементов, которые оцениваются как имеющие максимальное значение:

class MyClass(object):
    def __init__(self, value, name):
        self.value = value
        self.name = name
        
    def __lt__(self, other):
        return self.value < other.value
    
    def __repr__(self):
        return str(self.name)

sorted([MyClass(4, 'first'), MyClass(1, 'second'), MyClass(4, 'third')])
# Output: [second, first, third]
max([MyClass(4, 'first'), MyClass(1, 'second'), MyClass(4, 'third')])
# Output: first

Разрешены любые итеративные элементы, поддерживающие операции < или > .

Сделать заказные классы упорядоченными

min , max и sorted все объекты должны быть упорядочены. Чтобы быть правильно упорядоченным, класс должен определить все 6 методов __lt__ , __gt__ , __ge__ , __le__ , __ne__ и __eq__ :

class IntegerContainer(object):
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        
    def __repr__(self):
        return "{}({})".format(self.__class__.__name__, self.value)
    
    def __lt__(self, other):
        print('{!r} - Test less than {!r}'.format(self, other))
        return self.value < other.value
    
    def __le__(self, other):
        print('{!r} - Test less than or equal to {!r}'.format(self, other))
        return self.value <= other.value

    def __gt__(self, other):
        print('{!r} - Test greater than {!r}'.format(self, other))
        return self.value > other.value

    def __ge__(self, other):
        print('{!r} - Test greater than or equal to {!r}'.format(self, other))
        return self.value >= other.value

    def __eq__(self, other):
        print('{!r} - Test equal to {!r}'.format(self, other))
        return self.value == other.value

    def __ne__(self, other):
        print('{!r} - Test not equal to {!r}'.format(self, other))
        return self.value != other.value

Хотя реализация всех этих методов будет казаться ненужной, опускание некоторых из них сделает ваш код подверженным ошибкам .

Примеры:

alist = [IntegerContainer(5), IntegerContainer(3),
         IntegerContainer(10), IntegerContainer(7)
        ]

res = max(alist)
# Out: IntegerContainer(3) - Test greater than IntegerContainer(5)
#      IntegerContainer(10) - Test greater than IntegerContainer(5)
#      IntegerContainer(7) - Test greater than IntegerContainer(10)
print(res)
# Out: IntegerContainer(10)

res = min(alist)   
# Out: IntegerContainer(3) - Test less than IntegerContainer(5)
#      IntegerContainer(10) - Test less than IntegerContainer(3)
#      IntegerContainer(7) - Test less than IntegerContainer(3)
print(res)
# Out: IntegerContainer(3)

res = sorted(alist)
# Out: IntegerContainer(3) - Test less than IntegerContainer(5)
#      IntegerContainer(10) - Test less than IntegerContainer(3)
#      IntegerContainer(10) - Test less than IntegerContainer(5)
#      IntegerContainer(7) - Test less than IntegerContainer(5)
#      IntegerContainer(7) - Test less than IntegerContainer(10)
print(res)
# Out: [IntegerContainer(3), IntegerContainer(5), IntegerContainer(7), IntegerContainer(10)]

sorted с помощью reverse=True также использует __lt__ :

res = sorted(alist, reverse=True)
# Out: IntegerContainer(10) - Test less than IntegerContainer(7)
#      IntegerContainer(3) - Test less than IntegerContainer(10)
#      IntegerContainer(3) - Test less than IntegerContainer(10)
#      IntegerContainer(3) - Test less than IntegerContainer(7)
#      IntegerContainer(5) - Test less than IntegerContainer(7)
#      IntegerContainer(5) - Test less than IntegerContainer(3)
print(res)
# Out: [IntegerContainer(10), IntegerContainer(7), IntegerContainer(5), IntegerContainer(3)]

Но sorted может использовать __gt__ вместо этого, если значение по умолчанию не реализовано:

del IntegerContainer.__lt__   # The IntegerContainer no longer implements "less than"

res = min(alist) 
# Out: IntegerContainer(5) - Test greater than IntegerContainer(3)
#      IntegerContainer(3) - Test greater than IntegerContainer(10)
#      IntegerContainer(3) - Test greater than IntegerContainer(7)
print(res)
# Out: IntegerContainer(3)

Методы сортировки повысят значение TypeError если не __lt__ ни __lt__ ни __gt__ :

del IntegerContainer.__gt__   # The IntegerContainer no longer implements "greater then"

res = min(alist) 

ТипError: unorderable types: IntegerContainer () <IntegerContainer ()

functools.total_ordering decorator можно использовать, чтобы упростить работу над этими богатыми методами сравнения. Если вы украшаете свой класс total_ordering , вам нужно реализовать __eq__ , __ne__ и только один из __lt__ , __le__ , __ge__ или __gt__ , а декоратор заполнит остальные:

import functools

@functools.total_ordering
class IntegerContainer(object):
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        
    def __repr__(self):
        return "{}({})".format(self.__class__.__name__, self.value)
    
    def __lt__(self, other):
        print('{!r} - Test less than {!r}'.format(self, other))
        return self.value < other.value
    
    def __eq__(self, other):
        print('{!r} - Test equal to {!r}'.format(self, other))
        return self.value == other.value
    
    def __ne__(self, other):
        print('{!r} - Test not equal to {!r}'.format(self, other))
        return self.value != other.value


IntegerContainer(5) > IntegerContainer(6)
# Output: IntegerContainer(5) - Test less than IntegerContainer(6)
# Returns: False

IntegerContainer(6) > IntegerContainer(5)
# Output: IntegerContainer(6) - Test less than IntegerContainer(5)
# Output: IntegerContainer(6) - Test equal to IntegerContainer(5)
# Returns True

Обратите внимание, как теперь > ( больше ) вызывает вызов меньше, чем метод, а в некоторых случаях даже метод __eq__ . Это также означает, что если скорость имеет большое значение, вы должны реализовать каждый богатый метод сравнения самостоятельно.

Извлечение N наибольших или N наименьших элементов из итерабельного

Для того, чтобы найти некоторое количество (более одного) из больших или мельчайших значений итератора, вы можете использовать nlargest и nsmallest из heapq модуля:

import heapq

# get 5 largest items from the range

heapq.nlargest(5, range(10))
# Output: [9, 8, 7, 6, 5]

heapq.nsmallest(5, range(10))
# Output: [0, 1, 2, 3, 4]

Это намного эффективнее, чем сортировка всей итерации, а затем нарезка с конца или начала. Внутренне эти функции используют структуру данных очереди приоритетов двоичной кучи , которая очень эффективна для этого варианта использования.

Подобно min , max и sorted , эти функции принимают необязательный key аргумент key слова, который должен быть функцией, которая при задании элемента возвращает свой ключ сортировки.

Вот программа, которая извлекает 1000 длиннейших строк из файла:

import heapq
with open(filename) as f:
    longest_lines = heapq.nlargest(1000, f, key=len)

Здесь мы открываем файл и передаем дескриптор файла f в nlargest . Итерирование файла дает каждую строку файла как отдельную строку; nlargest затем передает каждый элемент (или строку) передается функции len чтобы определить его ключ сортировки. len , заданная строкой, возвращает длину строки в символах.

Это нужно только для хранения списка из 1000 крупнейших линий, что может быть противопоставлено

longest_lines = sorted(f, key=len)[1000:]

который должен содержать весь файл в памяти .