我们将创建另一个从0到n-1的索引数组 然后压缩到原始数组，然后根据原始值对其排序

ar = [1,2,3,4,5]
new_ar = list(zip(ar,[i for i in range(len(ar))]))
new_ar.sort()

`

首先把你的列表转换成这样:

myList = [1, 2, 3, 100, 5]

为列表的项添加索引

myList = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 100], [4, 5]]

下一个:

sorted(myList, key=lambda k:k[1])

结果:

[[0, 1], [1, 2], [2, 3], [4, 5], [3, 100]]

我用perfplot(我的一个项目)快速检查了这些功能的性能，发现很难推荐其他功能

np.argsort(x)

(注意对数刻度):

代码重现情节:

import perfplot
import numpy as np


def sorted_enumerate(seq):
    return [i for (v, i) in sorted((v, i) for (i, v) in enumerate(seq))]


def sorted_enumerate_key(seq):
    return [x for x, y in sorted(enumerate(seq), key=lambda x: x[1])]


def sorted_range(seq):
    return sorted(range(len(seq)), key=seq.__getitem__)


b = perfplot.bench(
    setup=np.random.rand,
    kernels=[sorted_enumerate, sorted_enumerate_key, sorted_range, np.argsort],
    n_range=[2 ** k for k in range(15)],
    xlabel="len(x)",
)
b.save("out.png")

myList = [1, 2, 3, 100, 5]    
sorted(range(len(myList)),key=myList.__getitem__)

[0, 1, 2, 4, 3]

s = [2, 3, 1, 4, 5]
print([sorted(s, reverse=False).index(val) for val in s]) 

对于一个有重复元素的列表，它将返回不带联系的秩，例如。

s = [2, 2, 1, 4, 5]
print([sorted(s, reverse=False).index(val) for val in s]) 

返回

[1, 1, 0, 3, 4]

代码:

s = [2, 3, 1, 4, 5]
li = []

for i in range(len(s)):
    li.append([s[i], i])
li.sort()
sort_index = []

for x in li:
    sort_index.append(x[1])

print(sort_index)

试试这个，对我有用，干杯!