嵌套元组列表的高级排序标准答案

【问题标题】：Advanced sorting criteria for a list of nested tuples嵌套元组列表的高级排序标准
【发布时间】：2011-04-19 09:19:58
【问题描述】：

我有一个嵌套元组列表：

[(a, (b, c)), ...]

现在我想选择最大化 a 同时最小化 b 和 c 的元素。例如在

[(7, (5, 1)), (7, (4, 1)), (6, (3, 1))]

获胜者应该是

(7, (4, 1))

感谢任何帮助。

【问题讨论】：

给定(7,(4,1)) 和(7,(3,2))，谁赢了？
好问题。 (7,(3,2)) 获胜。
让我猜猜你在排序中的优先级：最大的a，然后是最小的b，然后是最小的c。对吗？
@eksortso：是的，没错。我应该在问题中说明这一点，对不起。但是，在我的数据中，c 往往非常小，因此实际上可以忽略。

标签： python list sorting tuples

【解决方案1】：

在我的理解中，您希望按 a 降序排序，然后按 b 升序排序，然后按 c。如果是这样，你可以这样做：

>>> l=[(7, (5, 1)), (7, (4, 1)), (6, (3, 2)), (6, (3, 1))]
>>> sorted(l, key = lambda x: (-x[0], x[1]))
[(7, (4, 1)), (7, (5, 1)), (6, (3, 1)), (6, (3, 2))]

选择“赢家”就像选择第一个元素一样简单。

如果要将 b 和 c 相加，那么在我的示例中，它只是 sum(x[1]) 而不是 x[1]。

我的键函数返回一个元组，因为 Python 正确地对包含多个元素的元组进行排序：

>>> sorted([(1,2), (1,1), (1,-1), (0,5)])
[(0, 5), (1, -1), (1, 1), (1, 2)]

【讨论】：

max 有key 参数，所以不需要创建中间列表。迹象当然需要扭转。
@SilentGhost：当然max 函数在这里是个好主意。我想指出，根据 OP 试图解决的问题（或作业），可能需要选择多个项目。因此，预先排序的列表会更好。
这实际上是一个真正的问题，没有功课。还是谢谢。

【解决方案2】：

>>> max(lst, key=lambda x: (x[0], -x[1][0], -x[1][1]))
(7, (4, 1))

【讨论】：