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CodeSalt | Python解決按學(xué)生年齡排序的實際問題

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摘要：解決按學(xué)生年齡排序的實際問題問題定義一個包含姓名性別年齡，需要按年齡給學(xué)生排序。輸出按照年齡進(jìn)行排序好的。思路使用冒泡排序，比較相鄰的學(xué)生，如果第一個學(xué)生的值比第二個學(xué)生的值大，那么就整體交換這兩個元素。

Python解決按學(xué)生年齡排序的實際問題

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(xué)生排序。
輸入：包含學(xué)生對象的List。
輸出：按照年齡age進(jìn)行排序好的List。

思路1：使用冒泡排序，比較相鄰的學(xué)生，如果第一個學(xué)生的age值比第二個學(xué)生的age值大，那么就整體交換這兩個元素。持續(xù)每次對越來越少的元素重復(fù)上面的步驟。一直到?jīng)]有任何一對學(xué)生需要比較。
思路2：使用Python內(nèi)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(fù)習(xí)Python的一些基礎(chǔ)知識點)

1. 前期準(zhǔn)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(xué)生對象的List 
# 生成包含隨機學(xué)生對象的list
def generateStudent(num):
    # num為需要生成的測試對象數(shù)
    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(nèi)建方法sorted

配合lambda表達(dá)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(dá)式 的相關(guān)知識點:

2.2.1 sorted(iterable, *, key=None, reverse=False) 
官方文檔
關(guān)于參數(shù)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(shù)（如lambda函數(shù)）返回的一個值，作為指定的比較依據(jù)。

reverse默認(rèn)是False從小到大排序，設(shè)置為True后可以從大到小。

關(guān)于穩(wěn)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(wěn)定的喲?。?/p>

關(guān)于原理：Python內(nèi)置的sorted()方法背后使用的是Timsort算法，當(dāng)數(shù)據(jù)越接近Ordered Data的時候，時間復(fù)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(dá)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(jù)是tuple中的第2個值
[("zero", 0), ("one", 1), ("two", 2), ("three", 3), ("four", 4), ("five", 5)]
3. 執(zhí)行測試

構(gòu)建測試用的隨機數(shù)據(jù)，計算兩種方法的執(zhí)行時間進(jìn)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(shù)據(jù)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(nèi)建的sorted方法+lambda表達(dá)式
    # 由于sorted方法背后使用的timsort方法，當(dāng)數(shù)據(jù)越接近Ordered data的時候，時間復(fù)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(jié)果：
使用方法1（冒泡排序），當(dāng)測試數(shù)據(jù)量是10000個的時候，排序時間是22.243秒左右。
使用方法2（內(nèi)建方法），當(dāng)測試數(shù)據(jù)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(xiàn)及測試可在Github找到：ActualProblem-Solution
感謝。

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