3.282 参考/sorted() 函数

Python sorted() 函数

描述

sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作。

sort 与 sorted 区别:

sort 是应用在 list 上的方法,sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。

list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作,无返回值,而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list,而不是在原来的基础上进行的操作。

语法

sorted 语法:

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

参数:

  • iterable -- 可迭代对象。
  • cmp -- 比较的函数,这个具有两个参数,参数的值都是从可迭代对象中取出,此函数必须遵守的规则为,大于则返回1,小于则返回-1,等于则返回0。
  • key -- 主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
  • reverse -- 排序规则,reverse = True 降序 , reverse = False 升序(默认)。

返回值

返回重新排序的列表。

实例

以下实例展示了 sorted 的使用方法:

>>>a = [5,7,6,3,4,1,2]
>>> b = sorted(a)       # 保留原列表
>>> a 
[5, 7, 6, 3, 4, 1, 2]
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

>>> L=[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>> sorted(L, cmp=lambda x,y:cmp(x[1],y[1]))   # 利用cmp函数
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
>>> sorted(L, key=lambda x:x[1])               # 利用key
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]


>>> students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
>>> sorted(students, key=lambda s: s[2])            # 按年龄排序
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

>>> sorted(students, key=lambda s: s[2], reverse=True)       # 按降序
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
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华东师范大学 算法工程师
暑期实习从2月开始投,面了两个月,流程该挂的都挂完了,腾讯字节一共号称是1.7w个hc,不知道都发给谁了,估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿,没进面。携程:3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面(hr面)4.14 英语测评4.23 offer(已拒)腾讯:2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面(挂)3.11 teg一面3.21 teg二面(取消)3.31 teg一面4.10 teg二面(挂)4.21 wxg一面4.24 wxg二面(挂)字节:1.28 aml约面(取消)3.17 火山一面(挂)4.8 aml一面(挂)4.20 抖音data一面(挂)阿里:3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面(取消)4.15 淘天hr面4.16 淘天offer(已接)4.21 高德一面(取消)4.22 淘宝闪购一面(取消)面试最大的感触是,现在撞上ai转型,一堆老业务急着转向,新业务非常不成熟,研究型的组bar非常高根本进不去,业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活,面试却又要问算法,另外agent的落地也远没有那么广,绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag,其余少部分真的在搭agent的,基本不能在线上服务用什么很智能的模型,现阶段成本太高,进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底,除了业务场景的应用和数据经验以外,技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好,之前判断失误了完全没投,秋招不知道还进不进得去。
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