是否可以以完全相同的方式对两个列表（相互引用）进行排序？

Question

是否可以以完全相同的方式对两个列表（相互引用）进行排序？好吧，这可能不是最明智的想法，但如果可能，我有点好奇。说我有两个清单：list1 = [3,2,4,1, 1]list2 = [three, two, four, one, one2]如果我运行list1.sort()，它会对它进行排序，[1,1,2,3,4]但有没有办法让list2保持同步（所以我可以说第4项属于'3'）？我的问题是我有一个非常复杂的程序，可以正常使用列表，但我需要开始引用一些数据。我知道这对于词典来说是一个完美的情况，但我正在努力避免在我的处理中使用字典，因为我确实需要对键值进行排序（如果我必须使用字典，我知道如何使用它们）。基本上这个程序的本质是，数据以随机顺序出现（如上所述），我需要对其进行排序，处理然后发送结果（顺序无关紧要，但用户需要知道哪个结果属于哪个键）。我想先将它放在字典中，然后对列表进行排序，但如果不维护订单，我就无法区分具有相同值的项目（在将结果传达给用户时可能会产生影响）。理想情况下，一旦我得到列表，我宁愿想出一种方法来将两个列表排序在一起。这可能吗？

Answer 1

解决这个问题的一个经典方法是使用“decorate，sort，undecorate”这个习惯用法，这个使用python的内置zip函数特别简单：

>>> list1 = [3,2,4,1, 1]

>>> list2 = ['three', 'two', 'four', 'one', 'one2']

>>> list1, list2 = zip(*sorted(zip(list1, list2)))

>>> list1

(1, 1, 2, 3, 4)

>>> list2 

('one', 'one2', 'two', 'three', 'four')

这些当然不再是列表，但如果重要的话，这很容易解决：

>>> list1, list2 = (list(t) for t in zip(*sorted(zip(list1, list2))))

>>> list1

[1, 1, 2, 3, 4]

>>> list2

['one', 'one2', 'two', 'three', 'four']

值得注意的是，上述内容可能会牺牲简洁的速度; 就地版本，占用3行，在我的机器上对于小列表来说要快一点：

>>> %timeit zip(*sorted(zip(list1, list2)))

100000 loops, best of 3: 3.3 us per loop

>>> %timeit tups = zip(list1, list2); tups.sort(); zip(*tups)

100000 loops, best of 3: 2.84 us per loop

另一方面，对于较大的列表，单行版本可能更快：

>>> %timeit zip(*sorted(zip(list1, list2)))

100 loops, best of 3: 8.09 ms per loop

>>> %timeit tups = zip(list1, list2); tups.sort(); zip(*tups)

100 loops, best of 3: 8.51 ms per loop

正如Quantum7指出的那样，JSF的建议还是要快一点，但它可能只会更快一些，因为Python在内部对所有基于密钥的排序使用完全相同的DSU惯用法。它刚好接近裸金属。（这显示了zip例程的优化程度！）

我认为zip基于-Based的方法更灵活，更具可读性，所以我更喜欢它。

Answer 2

您可以使用值作为键对索引进行排序：

indexes = range(len(list1))indexes.sort(key=list1.__getitem__)

获取给定排序索引的排序列表：

sorted_list1 = map(list1.__getitem__, indexes)sorted_list2 = map(list2.__getitem__, indexes)

在你的情况下，你不应该有list1，list2而是一个对的列表：

data = [(3, 'three'), (2, 'two'), (4, 'four'), (1, 'one'), (1, 'one2')]

它很容易创造; 在Python中很容易排序：

data.sort() # sort using a pair as a key

仅按第一个值排序：

data.sort(key=lambda pair: pair[0])

Answer 3

在发现之前，我已经使用了发送者给出的答案很长一段时间np.argsort。下面是它的工作原理。

# idx works on np.array and not lists.

list1 = np.array([3,2,4,1])

list2 = np.array(["three","two","four","one"])

idx   = np.argsort(list1)

list1 = np.array(list1)[idx]

list2 = np.array(list2)[idx]

我发现这个解决方案更直观，而且效果非常好。性能：

def sorting(l1, l2):

    # l1 and l2 has to be numpy arrays

    idx = np.argsort(l1)

    return l1[idx], l2[idx]

# list1 and list2 are np.arrays here...

%timeit sorting(list1, list2)

100000 loops, best of 3: 3.53 us per loop

# This works best when the lists are NOT np.array

%timeit zip(*sorted(zip(list1, list2)))

100000 loops, best of 3: 2.41 us per loop

# 0.01us better for np.array (I think this is negligible)

%timeit tups = zip(list1, list2); tups.sort(); zip(*tups)

100000 loops, best for 3 loops: 1.96 us per loop

即使np.argsort不是最快的，我发现它更容易使用。