前言

本文主要給大家了關于利用Python按學生年齡排序的相關內容，分享出來供大家參考學習，下面話不多說了，來一起看看詳細的介紹：

問題：定義一個Class：包含姓名name、性別gender、年齡age，需要按年齡給學生排序。

輸入：包含學生對象的List。

輸出：按照年齡age進行排序好的List。

思路1：使用冒泡排序，比較相鄰的學生，如果第一個學生的age值比第二個學生的age值大，那么就整體交換這兩個元素。持續每次對越來越少的元素重復上面的步驟。一直到沒有任何一對學生需要比較。

思路2：使用Python內建方法sorted()。

(這個問題其實是筆者面試時候手寫的一個實際問題，比較面向小白，我們可以通過這樣一個簡單的問題復習Python的一些基礎知識點)

1. 前期準備

1.1 定義Class

class Student(object):

def __init__(self, name, gender, age):

self.__name = name

self.__gender = gender

self.__age = age

# 取得age屬性

def getAge(self):

return self.__age

# 打印

def printStudent(self):

return self.__name, self.__gender, self.__age

1.2 生成包含隨機學生對象的List

# 生成包含隨機學生對象的list

def generateStudent(num):

# num為需要生成的測試對象數

list = []

for i in range(num):

randName = ''.join(random.sample(string.ascii_letters, 4))

randGender = random.choice(['Male', 'FeMale'])

randAge = random.randint(10,30)

s = Student(randName, randGender, randAge)

list.append(s)

return list

2. 開始排序

2.1 使用冒泡排序

思路已在開頭介紹，我們直接來看代碼：

def sortStudent(list):

for i in range(len(list)):

for j in range(1, len(list)-i):

if list[j-1].getAge() > list[j].getAge():

list[j-1], list[j] = list[j], list[j-1]

return list

2.2 使用Python內建方法sorted

配合lambda表達式使用，非常簡潔，代碼如下：

sorted(list, key=lambda student: student.getAge()) # 將對象的age屬性作為排序的Key

我們在這里補充一下 sorted() 和 lambda表達式 的相關知識點:

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

官方文檔

關于參數的說明：

key specifies a function of one argument that is used to extract a comparison key from each list element: key=str.lower. The default value is None (compare the elements directly).

reverse is a boolean value. If set to True, then the list elements are sorted as if each comparison were reversed.

key里接收的可以是某一個指定的函數（如lambda函數）返回的一個值，作為指定的比較依據。

reverse默認是False從小到大排序，設置為True后可以從大到小。

關于穩定性的說明：

The built-in sorted() function is guaranteed to be stable.

（看到官方文檔的說明中寫道，這個方法是保證穩定的喲！）

關于原理：Python內置的sorted()方法背后使用的是Timsort算法，當數據越接近Ordered Data的時候，時間復雜度越接近O(N)。在我們的這個問題中，年齡屬性是比較符合Ordered Data的。感興趣的可以點擊Timsort查看更多哈！

2.2.2 lambda表達式

直接看一個簡單的例子就能明白了~

>>> pairs = [('one',1),('two',2),('three',3),('five',5),('zero',0),('four',4)]

>>> sorted(pairs, key=lambda pair: pair[1]) # List中每個tuple對的排序依據是tuple中的第2個值

[('zero', 0), ('one', 1), ('two', 2), ('three', 3), ('four', 4), ('five', 5)]

3. 執行測試

構建測試用的隨機數據，計算兩種方法的執行時間進行比較~

if __name__ == '__main__':

# list 形式是[('hZDw', 'FeMale', 17)...]

list = generateStudent(10000)

# 方法1：使用冒泡排序

start_Time1 = time.time()

sortStudent(list)

end_Time1 = time.time()

# 方法1中，使用10000個測試數據的排序時間是22.243秒以上（非精確）

print('%s cost time %s' % ('sortStudent' , end_Time1 - start_Time1))

# 方法2：使用Python內建的sorted方法+lambda表達式

# 由于sorted方法背后使用的timsort方法，當數據越接近Ordered data的時候，時間復雜度越接近O(N)。

# 在這個例子里面，年齡屬性是比較接近Ordered data的。

start_Time2 = time.time()

sorted(list, key=lambda student: student.getAge()) # 將對象的屬性作為排序的Key

end_Time2 = time.time()

print('%s cost time %s' % ('sorted' , end_Time2 - start_Time2))

測試結果：

使用方法1（冒泡排序），當測試數據量是10000個的時候，排序時間是22.243秒左右。

使用方法2（內建方法），當測試數據量是1000000個的時候，排序時間的0.575秒左右。

雖然不是很精確，但差別顯然可見啦！

以上。

如有錯誤，還望指正~

完整實現及測試可在Github找到：ActualProblem-Solution

總結

以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作能帶來一定的幫助，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對的支持。