如何按键对字典进行排序?
示例输入:
{2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
期望的输出:
{1:89, 2:3, 3:0, 4:5}
如何按键对字典进行排序?
示例输入:
{2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
期望的输出:
{1:89, 2:3, 3:0, 4:5}
当前回答
就问题的表述方式而言,这里的大多数答案都是正确的。
然而,考虑到事情应该如何真正完成,考虑到几十年的计算机科学,让我完全惊讶的是,这里实际上只有一个答案(来自GrantJ用户)建议使用排序关联容器(sortedcontainers),它基于插入点的键对元素进行排序。
这将避免每次调用sort(…)时对性能的巨大影响(至少O(N*log(N)),其中N是元素的数量(逻辑上,这适用于这里建议使用sort(…)的所有此类解决方案)。考虑到对于所有这样的解决方案,sort(…)将需要在每次通过添加/删除元素修改后,当需要以排序方式访问集合时调用…
其他回答
以下是建议解决方案的性能:
from collections import OrderedDict
from sortedcontainers import SortedDict
import json
keys = np.random.rand(100000)
vals = np.random.rand(100000)
d = dict(zip(keys, vals))
timeit SortedDict(d)
#45.8 ms ± 780 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
timeit sorted(d.items())
#91.9 ms ± 707 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
timeit OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda x: x[0]))
#93.7 ms ± 1.52 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
timeit dict(sorted(dic.items()))
#113 ms ± 824 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
timeit OrderedDict(sorted(dic.items()))
#122 ms ± 2.65 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
timeit json.dumps(d, sort_keys=True)
#259 ms ± 9.42 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
如我们所见,格兰特·詹克斯的解决方案是目前为止最快的。
dictionary = {1:[2],2:[],5:[4,5],4:[5],3:[1]}
temp=sorted(dictionary)
sorted_dict = dict([(k,dictionary[k]) for i,k in enumerate(temp)])
sorted_dict:
{1: [2], 2: [], 3: [1], 4: [5], 5: [4, 5]}
找到了另一种方法:
import json
print json.dumps(d, sort_keys = True)
乌利希期刊指南: 1. 这也可以对嵌套对象进行排序(谢谢@DanielF)。 2. Python字典是无序的,因此只适用于打印或赋值给STR。
您可以根据您的问题按键对当前字典进行排序,从而创建一个新字典。
这是你的字典
d = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
通过使用lambda函数对这个d排序,创建一个新字典d1
d1 = dict(sorted(d.items(), key = lambda x:x[0]))
D1应为{1:89,2:3,3:0,4:5},根据d中的键进行排序。
正如其他人所提到的,字典本质上是无序的。然而,如果问题只是以有序的方式显示字典,你可以在字典子类中重写__str__方法,并使用这个字典类而不是内置的字典。如。
class SortedDisplayDict(dict):
def __str__(self):
return "{" + ", ".join("%r: %r" % (key, self[key]) for key in sorted(self)) + "}"
>>> d = SortedDisplayDict({2:3, 1:89, 4:5, 3:0})
>>> d
{1: 89, 2: 3, 3: 0, 4: 5}
注意,这不会改变键的存储方式,当你遍历它们时它们返回的顺序等,只是它们在打印时或在python控制台中显示的方式。