python优先级函数 python中的运算优先级

python 优先级队列PriorityQueue

本文内容来自于 python队列queue 之优先级队列

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PriorityQueue创建的是大顶堆，即值越小优先级越高。

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深入理解python中的排序sort

进行一个简单的升序排列直接调用sorted()函数，函数将会返回一个排序后的列表：

sorted函数不会改变原有的list，而是返回一个新的排好序的list

如果你想使用就地排序，也就是改变原list的内容，那么可以使用list.sort()的方法，这个方法的返回值是None。

另一个区别是，list.sort()方法只是list也就是列表类型的方法，只可以在列表类型上调用。而sorted方法则是可以接受任何可迭代对象。

list.sort()和sorted()函数都有一个key参数，可以用来指定一个函数来确定排序的一个优先级。比如，这个例子就是根据大小写的优先级进行排序：

key参数的值应该是一个函数，这个函数接受一个参数然后返回以一个key，这个key就被用作进行排序。这个方法很高效，因为对于每一个输入的记录只需要调用一次key函数。

一个常用的场景就是当我们需要对一个复杂对象的某些属性进行排序时：

再如：

前面我们看到的利用key-function来自定义排序，同时Python也可以通过operator库来自定义排序，而且通常这种方法更好理解并且效率更高。

operator库提供了 itemgetter(), attrgetter(), and a methodcaller()三个函数

同时还支持多层排序

list.sort()和sorted()都有一个boolean类型的reverse参数，可以用来指定升序和降序排列，默认为false，也就是升序排序，如果需要降序排列，则需将reverse参数指定为true。

排序的稳定性指，有相同key值的多个记录进行排序之后，原始的前后关系保持不变

我们可以看到python中的排序是稳定的。

我们可以利用这个稳定的特性来进行一些复杂的排序步骤，比如，我们将学生的数据先按成绩降序然后年龄升序。当排序是稳定的时候，我们可以先将年龄升序，再将成绩降序会得到相同的结果。

传统的DSU(Decorate-Sort-Undecorate)的排序方法主要有三个步骤：

因为元组是按字典序比较的，比较完grade之后，会继续比较i。

添加index的i值不是必须的，但是添加i值有以下好处：

现在python3提供了key-function，所以DSU方法已经不常用了

python2.x版本中，是利用cmp参数自定义排序。

python3.x已经将这个方法移除了，但是我们还是有必要了解一下cmp参数

cmp参数的使用方法就是指定一个函数，自定义排序的规则，和java等其他语言很类似

也可以反序排列

python3.x中可以用如下方式：

Python中的逻辑运算符：not，and，or的优先级

1、and为且，and两边的变量都是true的时候结果是true

如：1）53 and 42     True

   2）53 and 42     False

2、or为或，有一个是true的时候结果即为true

如：1）53 or 42     True

    2) 53 or 42      True

3、not取反.

如：1）not 53     False

   2）not  53     True

4、当not和and及or在一起运算时，优先级为是 not and or.

如果有括号，括号的优先级最高，先运算括号中的结果。

Python运算符优先级规则有哪些

以下运算符优先级顺序依次递增：

Lambda  #运算优先级最低

逻辑运算符: or

逻辑运算符: and

逻辑运算符:not

成员测试: in, not in

同一性测试: is, is not

比较: ,=,,=,!=,==

按位或: |

按位异或: ^

按位与: 

移位:  ,

加法与减法: + ,-

乘法、除法与取余: *, / ,%

正负号: +x,-x