Java sortedmap - карта с отсортированными ключами

Модификация процедуры слияния подмассивов (Galloping Mode)[править]

Рассмотрим процедуру слияния двух массивов:

Вышеуказанная процедура для них сработает, но каждый раз на её четвёртом пункте нужно будет выполнить одно сравнение и одно копирование. В итоге сравнений и копирований. Timsort предлагает в этом месте модификацию, которая получила называет галоп. Алгоритм следующий:

Начало.
Шаг 0. Начинается процедура слияния.
Шаг 1. На каждой операции копирования элемента из временного или большего подмассива в результирующий запоминается, из какого именно подмассива был элемент.
Шаг 2. Если уже некоторое количество элементов (например, в JDK 7 это число равно 7) было взято из одного и того же массива — предполагается, что и дальше придётся брать данные из него. Чтобы подтвердить эту идею, алгоритм переходит в режим галопа, то есть перемещается по массиву-претенденту на поставку следующей большой порции данных бинарным поиском (массив упорядочен) текущего элемента из второго соединяемого массива.
Шаг 3. В момент, когда данные из текущего массива-поставщика больше не подходят (или был достигнут конец массива), данные копируются целиком.
Конец.

Для вышеописанных массивов алгоритм выглядит следующим образом:
Первые итераций сравниваются числа из массива с числом , так как больше, то элементы массива копируются в результирующий. Начиная со следующей итерации алгоритм переходит в режим галопа: сравнивает с числом последовательно элементы массива сравнений. После того как конец массива достигнут и известно, что он весь меньше , нужные данные из массива копируются в результирующий.

Сортировка сложных объектов[править]

Сортировка целых чисел за линейное время это хорошо, но недостаточно. Иногда бывает очень желательно применить быстрый алгоритм для упорядочивания набора каких-либо «сложных» данных. Под «сложными объектами» здесь подразумеваются структуры, содержащие в себе несколько полей. Одно из них мы выделим и назовем ключом, сортировка будет идти именно по нему (предполагается, что значения, принимаемые ключом — целые числа в диапазоне от до ).

Мы не сможем использовать здесь в точности тот же алгоритм, что и для сортировки подсчетом обычных целых чисел, потому что в наборе могут быть различные структуры, имеющие одинаковые ключи. Существует два способа справиться с этой проблемой — использовать списки для хранения структур в отсортированном массиве или заранее посчитать количество структур с одинаковыми ключами для каждого значения ключа.

Описаниеправить

Исходная последовательность из структур хранится в массиве , а отсортированная — в массиве того же размера. Кроме того, используется вспомогательный массив с индексами от до .

Идея алгоритма состоит в предварительном подсчете количества элементов с различными ключами в исходном массиве и разделении результирующего массива на части соответствующей длины (будем называть их блоками). Затем при повторном проходе исходного массива каждый его элемент копируется в специально отведенный его ключу блок, в первую свободную ячейку. Это осуществляется с помощью массива индексов , в котором хранятся индексы начала блоков для различных ключей. — индекс в результирующем массиве, соответствующий первому элементу блока для ключа .

Пройдем по исходному массиву A и запишем в P количество структур, ключ которых равен i.

Мысленно разобьем массив B на k блоков, длина каждого из которых равна соответственно P, P, …, P.

Теперь массив P нам больше не нужен. Превратим его в массив, хранящий в P сумму элементов от 0 до i-1 старого массива P.

Теперь «сдвинем» массив P на элемент вперед: в новом массиве P = 0, а для i \gt 0 P = P_{old}, где P_{old} — старый массив P. Это можно сделать за один проход по массиву P, причем одновременно с предыдущим шагом. После этого действия в массиве P будут хранится индексы массива B. P указывает на начало блока в B, соответствующего ключу key.

Произведем саму сортировку. Еще раз пройдем по исходному массиву A и для всех i \in будем помещать структуру A в массив B на место P.key], а затем увеличивать P.key] на 1. Здесь A.key — это ключ структуры, находящейся в массиве A на i-том месте.

Таким образом после завершения алгоритма в будет содержаться исходная последовательность в отсортированном виде (так как блоки расположены по возрастанию соответствующих ключей).

Стоит также отметить, что эта сортировка является устойчивой, так как два элемента с одинаковыми ключами будут добавлены в том же порядке, в каком просматривались в исходном массиве . Благодаря этому свойству существует цифровая сортировка.

Псевдокодправить

Здесь и — массивы структур размера , с индексами от до .
— целочисленный массив размера , с индексами от до , где — количество различных ключей.

function complexCountingSort(A: int, B: int):
    for i = 0 to k - 1
        P = 0;         
    for i = 0 to length - 1
        P.key] = P.key] + 1;     
    carry = 0;
    for i = 0 to k - 1
        temporary = P;
        P = carry;
        carry = carry + temporary;     
    for i = 0 to length - 1
        B.key]] = A;
        P.key] = P.key] + 1;

Здесь шаги 3 и 4 из описания объединены в один цикл.
Обратите внимание, что в последнем цикле инструкцией

B.key]] = A;

копируется структура целиком, а не только её ключ.

Сортировка целых чисел[править]

Это простейший вариант алгоритма.

Описаниеправить

Исходная последовательность чисел длины , а в конце отсортированная, хранится в массиве . Также используется вспомогательный массив с индексами от до , изначально заполняемый нулями.

Последовательно пройдём по массиву A и запишем в C количество чисел, равных i.

Теперь достаточно пройти по массиву C и для каждого number \in \{0, …, \mathrm k — 1\} в массив A последовательно записать число number\ C раз.

Псевдокодправить

function simpleCountingSort(A: int): 
    for number = 0 to k - 1
        C = 0 
    for i = 0 to n - 1
        C] = C] + 1;     
    pos = 0;
    for number = 0 to k - 1
        for i = 0 to C - 1
            A = number;
            pos = pos + 1;

Python сортирует список словарей

Далее вы собираетесь учиться Как сортировать список словарей во всех возможных вариациях. Так что давайте начнем!

Как сортировать список Словари По стоимости?

Проблема : Учитывая список словарей. Каждый словарь состоит из нескольких (ключ, стоимости) пар. Вы хотите отсортировать их по значению определенного ключа словаря ( атрибут ). Как вы сортируете этот словарь?

Минимальный пример : Рассмотрим следующий пример, где вы хотите отсортировать список складских наплат по значению ключа Отказ

salaries = 

sorted_salaries = # ... Sorting Magic Here ...

print(sorted_salaries)

Вывод должен выглядеть так, где зарплата Алисы определяет порядок словарей:

Решение : У вас есть два основных способа сделать это – оба основаны на определении ключевой функции методов сортировки Python. Основная функция отображает каждый элемент списка (в нашем случае словарь) к одному значению, которое можно использовать в качестве основы сравнения.

Используйте функцию лямбда в качестве функции ключа, чтобы сортировать список словарей.
Используйте функцию itemGetter в качестве функции ключа, чтобы сортировать список словарей.

Вот код первого варианта, используя функцию лямбда, которая возвращает значение ключа из каждого словаря:

# Create the dictionary of Bob's and Alice's salary data
salaries = 

# Use the sorted() function with key argument to create a new dic.
# Each dictionary list element is "reduced" to the value stored for key 'Alice'
sorted_salaries = sorted(salaries, key=lambda d: d)

# Print everything to the shell
print(sorted_salaries)

Вывод – это сортированный словарь

Обратите внимание, что первый словарь имеет самую маленькую зарплату Алисы, а третий словарь имеет наибольшую зарплату Алисы

Попробуй сам:

Вы узнаете о втором пути ниже (где вы используете Функция из оператора

Сопутствующие статьи на блоге Finxter:

Как сортировать список словарей в Python
Лямбда функции
Словари

4 ответа

Лучший ответ

Извините, это было легко:

Tuhin Subhra
9 Мар 2017 в 19:59

Jayanand Raghuwanshi
9 Мар 2017 в 17:22

Вы можете создать собственный класс с объединенными данными, то есть одной целочисленной переменной и одной строковой переменной. Этот класс будет реализовывать интерфейс Comparable и переопределять его метод compareTo (). Затем создайте массив объектов этого класса и отсортируйте его, используя обычную функцию Arrays.sort () из библиотеки util.

Использование:

iavanish
9 Мар 2017 в 17:22

Использование Java 8 Streams API

Вы можете создать поток всех допустимых индексов, отсортировать этот поток по массиву , а затем сопоставить индексы со значениями и собрать их в новый массив.

И если необходимо (из-за того, что массив передается как ссылка для «сортировки» на месте), просто скопируйте отсортированные значения в исходный массив:

Обратите внимание, что таким образом массив остается нетронутым

Использование пользовательской реализации Bubble Sort

Как уже выяснил Аскер и упомянул Джаянанд, эта задача также легко достигается путем одновременной замены элементов в обоих массивах всякий раз, когда алгоритм сортировки дает указание сделать это.

Реализация, которая использует оба массива напрямую:

Если вы хотите разделить логику и доступ к значениям, чтобы Bubble Sort можно было использовать практически для любой структуры данных с индексами:

Поскольку средняя сложность Bubble Sort составляет O (n²) (см. его описание на Википедия) нет смысла ругать насчет ненужного целочисленного бокса и распаковки здесь.

Использование объектов данных

Создайте новый класс для объектов, сохраняя значение и :

Теперь, если у вас есть, например, его можно легко отсортировать, используя:

Чтобы создать такой список из ваших массивов, вы можете использовать (аналогично использованию Streams API для сортировки):

Резюме

То, что можно считать лучшим решением, в большой степени зависит от конкретного варианта использования, который у вас есть.

Если у вас нет выбора, кроме работы с этими двумя массивами, потому что они передаются вам в контексте какого-либо API или проекта, где вы не можете изменить дизайн Bubble Sort с помощью настраиваемых операций сравнения и операций подкачки, безусловно, быть рассмотренным, пока у вас нет тысяч значений для сортировки, в этом случае это будет очень медленно.

Если у вас есть свобода выбора, как можно смоделировать пары num / name, я настоятельно рекомендую разработать специальный класс для тех, кто уже указан iavanish . Обязательно реализуйте и соответственно и имейте в виду, что при реализации интерфейса он должен отражать естественный порядок , который должен синхронизироваться с метод. Поэтому при вызове для двух объектов (5, a) и (5, b) и в результате получается метод должен не возвращать 0. Если вам нужен конкретный порядок, который не является естественным, вместо этого выберите .

При работе с большим количеством значений сортировка с использованием API-интерфейса Streams предпочтительна, чтобы можно было игнорировать издержки при инициализации и целочисленном боксе / распаковке. В этом случае также можно использовать для увеличения скорости.

Markus Benko
10 Мар 2017 в 21:37

Алгоритм[править]

Необходимо отсортировать массив , размером . Построим на базе этого массива за кучу для максимума. Так как максимальный элемент находится в корне, то если поменять его местами с , он встанет на своё место. Далее вызовем процедуру , предварительно уменьшив на . Она за просеет на нужное место и сформирует новую кучу (так как мы уменьшили её размер, то куча располагается с по , а элемент находится на своём месте). Повторим эту процедуру для новой кучи, только корень будет менять местами не с , а с . Делая аналогичные действия, пока не станет равен , мы будем ставить наибольшее из оставшихся чисел в конец не отсортированной части. Очевидно, что таким образом, мы получим отсортированный массив.

Анализ[править]

В первом алгоритме первые два цикла работают за и , соответственно; двойной цикл за . Алгоритм имеет линейную временную трудоёмкость . Используемая дополнительная память равна .

Второй алгоритм состоит из двух проходов по массиву размера и одного прохода по массиву размера .
Его трудоемкость, таким образом, равна . На практике сортировку подсчетом имеет смысл применять, если , поэтому можно считать время работы алгоритма равным .
Как и в обычной сортировке подсчетом, требуется дополнительной памяти — на хранение массива размера и массива размера .

Алгоритм работает за линейное время, но является псевдополиномиальным.

Функция-компаратор

Алгоритм сортировки сравнивает элементы при помощи операции «меньше». Можно самостоятельно реализовать операцию «меньше» и использовать её в алгоритме сортировки. Например, давайте упорядочим числа по последней цифре, а если последние цифры равны, то порядок неопределён. В этом случае мы вводим между ними отношение порядка, обозначим его \(\prec\).
Например, следующие отношения будут верны, так как последняя цифра левого числа меньше, чем последняя цифра правого числа:

\(2 \prec 3\)

\(12 \prec 3\)

\(102 \prec 73\)

\(98 \prec 99\)

А следующие отношения порядка неверны:

\(3\nprec 2\)

\(3\nprec 3\)

\(7 \nprec 22\)

\(103 \nprec 113\)

Отношение порядка должно удовлетворять следующим свойствам:

1. \(a\nprec a\).

2. Если \(a\prec b\), то \(b\nprec a\).

3. Если \(a \prec b\) и \(b \prec c\), то \(a \prec c\).

Для того, чтобы использовать функцию-компаратор, необходимо объявить функцию, которая получает на вход два сравниваемых значения и возвращает значение типа bool, при этом она возвращает true, если первый аргумент меньше второго аргумента, то есть обязан в упорядоченном массиве идти раньше второго.

Пример реализации такой функции для сортировки значений по последней цифре:

bool cmp(int a, int b){ return a % 10 < b % 10;}

Эта функция передается в функцию sort третьим параметром:

sort(a.begin(), a.end(), cmp);

Если есть два элемента \(a\) и \(b\), такие, что \(a\nprec b\) и \(b\nprec a\), то с точки зрения сортировки эти элементы «равны». В нашем примере это два числа, оканчивающиеся на одинаковые цифры. Тогда их порядок не определен, если используется функция sort. Если же использовать функцию stable_sort, то эта функция не переставляет равные элементы, то есть сохраняется тот же порядок, который был в массиве до сортировки.

Приведем еще один пример сортировки двух чисел — по возрастанию последней цифры числа, а если последние цифры равны — то по убыванию самих чисел.

bool cmp(int a, int b){ return a % 10 < b % 10 || a % 10 == b % 10 && a > b;}

bool cmp(const int & a, const int & b);

Структура tuple

Допустим, в одной переменной нужно хранить не два, а большее число полей. Например, информация о человеке может содержать поля имя, фамилия, возраст, и необходимо как-то сортировать эти данные.

Возможные варианты решения:

1. Создание собственной структуры данных с указанием нужных полей. Например,

struct person { string lastname; string firstname; int age;}

В этом случае придется объявлять саму структуру, затем реализовывать операцию сравнения, что может занимать достаточно много кода.

2. Использовать pair, один из элементов которого также является pair.

Например, можно объявить переменную так:

pair <string, pair<string, int> > person;person.first = lastname;person.second.first = firstname;person.second.second = age;

Это не требует объявления структуры, но достаточно неудобно обращаться к полям структуры через конструкции вида .second.first.

Начиная со стандарта C++11 в STL есть класс tuple (кортеж), который предоставляет возможность создавать аналоги pair из любого количества полей. Например, для представления класса из трех полей типа string, string, int можно объявить класс следующим образом:

tuple <string, string, int> p;

Для доступа к полям tuple используется конструкция get следующим образом:

get<0>(p) = lastname;get<1>(p) = firstname;get<2>(p) = age;

Параметр, передаваемый функции get в угловых скобках — это номер поля, индексация начинается с нуля. Это значение должно быть константой, то есть определено на момент компиляции программы, нельзя в качестве этого значения использовать переменную.

Например, объявим класс person как tuple из трех полей при помощи typedef (для упрощения последующего использования)

typedef tuple <string, string, int> person;int n;cin >> n;vector <person> p(n);for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> get<0>(p) >> get<1>(p) >> get<2>(p);}

Или можно использовать функцию make_tuple, аналогичную make_pair:

typedef tuple <string, string, int> person;int n;cin >> n;vector <person> p;for (int i = 0; i < n; ++i) { string lastname, firstname; int age; cin >> lastname >> firsstname >> age; p.push_back(make_tuple(lastname, firstname, age));}

Tuple сортируются также в лексикографическом порядке — сначала по первому полю, при равенстве первого поля — по второму, затем по третьему и т.д.

Бинарный поиск элемента в одномерном массиве

Бинарный поиск – алгоритм поиска элемента в отсортированном массиве. Алгоритм основывается на принципе последовательного деления массива пополам.

Формат метода

int index=Arrays.binarySearch([]a,элемент x),

х — искомое значение

Метод возвращает:

index – индекс элемента в массиве, если поиск успешный,

отрицательное число – если в массиве элемент не найден

Примечание.

Массив должен быть отсортирован! В противном случае результат будет неопределенным.

Пример.

int[] a = {7, 2, 9, 1, 0, 3, 4, 8, 5, 6};
int x=5;
//сортируем массив
Arrays.sort(a);
int index = Arrays.binarySearch(a, x);
System.out.println("Массив= " + Arrays.toString(a));
System.out.println("искомое значение = " + x);
System.out.println("индекс = " + index);

Будет выведено:

Массив=

искомое значение = 5

индекс = 5

Пример.

String [] month = {"январь","февраль","март",
"апрель","май","июнь",
"июль","август","сентябрь",
"октябрь","ноябрь","декабрь"};
       String strSearch="март";
       Arrays.sort(month);
       int index = Arrays.binarySearch(month,strSearch );
          System.out.println("Массив= " + Arrays.toString(month));
          System.out.println("искомое значение = " + strSearch);
          System.out.println("индекс = " + index);

Будет выведено:

Массив=

искомое значение = март

индекс = 6

Алгоритм[править]

Пример цифровой сортировки трехзначных чисел, начиная с младших разрядов

Пример цифровой сортировки трехзначных чисел, начиная со старших разрядов

Имеем множество последовательностей одинаковой длины, состоящих из элементов, на которых задано отношение линейного порядка. Требуется отсортировать эти последовательности в лексикографическом порядке.

По аналогии с разрядами чисел будем называть элементы, из которых состоят сортируемые объекты, разрядами. Сам алгоритм состоит в последовательной сортировке объектов какой-либо устойчивой сортировкой по каждому разряду, в порядке от младшего разряда к старшему, после чего последовательности будут расположены в требуемом порядке.

Примерами объектов, которые удобно разбивать на разряды и сортировать по ним, являются числа и строки.

Для чисел уже существует понятие разряда, поэтому будем представлять числа как последовательности разрядов. Конечно, в разных системах счисления разряды одного и того же числа отличаются, поэтому перед сортировкой представим числа в удобной для нас системе счисления.

Строки представляют из себя последовательности символов, поэтому в качестве разрядов в данном случае выступают отдельные символы, сравнение которых обычно происходит по соответствующим им кодам из таблицы кодировок. Для такого разбиения самый младший разряд — последний символ строки.

Для вышеперечисленных объектов наиболее часто в качестве устойчивой сортировки применяют сортировку подсчетом.

Такой подход к алгоритму называют LSD-сортировкой (Least Significant Digit radix sort). Существует модификация алгоритма цифровой сортировки, анализирующая значения разрядов, начиная слева, с наиболее значащих разрядов. Данный алгоритм известен, как MSD-сортировка (Most Significant Digit radix sort).

Корректность алгоритма LSD-сортировкиправить

Докажем, что данный алгоритм работает верно, используя метод математической индукции по номеру разряда. Пусть — количество разрядов в сортируемых объектах.

База: . Очевидно, что алгоритм работает верно, потому что в таком случае мы просто сортируем младшие разряды какой-то заранее выбранной устойчивой сортировкой.

Переход: Пусть для алгоритм правильно отсортировал последовательности по младшим разрядам. Покажем, что в таком случае, при сортировке по -му разряду, последовательности также будут отсортированы в правильном порядке.

Вспомогательная сортировка разобьет все объекты на группы, в которых -й разряд объектов одинаковый. Рассмотрим такие группы. Для сортировки по отдельным разрядам мы используем устойчивую сортировку, следовательно порядок объектов с одинаковым -м разрядом не изменился. Но по предположению индукции по предыдущим разрядам последовательности были отсортированы правильно, и поэтому в каждой такой группе они будут отсортированы верно. Также верно, что сами группы находятся в правильном относительно друг друга порядке, а, следовательно, и все объекты отсортированы правильно по -м младшим разрядам.

Алгоритм[править]

Обозначенияправить

— размер входного массива.
— подмассив во входном массиве, который обязан быть упорядоченным одним из двух способов:
- строго по убыванию .
- нестрого по возрастанию .
— минимальный размер подмассива, описанного в предыдущем пункте.

Шаг 1. Вычисление minrunправить

Начало.
Шаг 0. Число определяется на основе , исходя из следующих принципов:
- Не должно быть слишком большим, поскольку к подмассиву размера будет в дальнейшем применена сортировка вставками (эффективна только на небольших массивах).
- Оно не должно быть слишком маленьким, так как чем меньше подмассив, тем больше итераций слияния подмассивов придётся выполнить на последнем шаге алгоритма. Оптимальная величина для — степень двойки. Это требование обусловлено тем, что алгоритм слияния подмассивов наиболее эффективно работает на подмассивах примерно равного размера.
- Автором алгоритма было выбрано оптимальное значение, которое принадлежит диапазону (подробнее о том, почему так, будет сказано ниже).
- Исключение: если , тогда и Timsort превращается в сортировку вставками.
Шаг 1. Берем старшие 6 бит числа и добавляем единицу, если в оставшихся младших битах есть хотя бы один ненулевой.

Нетрудно понять, что после таких вычислений, будет равно степени двойки или немного меньше степени двойки.

Конец.

 int minRunLength(n):
   flag = 0         
   while (n  64)
     flag |= n & 1
     n >>= 1
   return n + flag

Шаг 2. Алгоритм разбиения на подмассивы и их сортировкаправить

Начало.
Шаг 0. Указатель текущего элемента ставится в начало входного массива.
Шаг 1. Начиная с текущего элемента, идет поиск во входном массиве упорядоченного подмассива . По определению, в однозначно войдет текущий элемент и следующий за ним. Если получившийся подмассив упорядочен по убыванию, то после вычисления для текущего массива элементы переставляются так, чтобы они шли по возрастанию.
Шаг 2. Если размер текущего меньше , тогда выбираются следующие за найденным подмассивом элементы в количестве . Таким образом, на выходе будет получен подмассив размером большим или равным , часть которого (в лучшем случае — он весь) упорядочена.
Шаг 3. К данному подмассиву применяем сортировку вставками. Так как размер подмассива невелик и часть его уже упорядочена — сортировка работает эффективно.
Шаг 4. Указатель текущего элемента ставится на следующий за подмассивом элемент.
Шаг 5. Если конец входного массива не достигнут — переход к шагу 1.
Конец.

Шаг 3. Слияниеправить

Нужно объединить полученные подмассивы для получения результирующего упорядоченного массива. Для достижения эффективности, нужно объединять подмассивы примерно равного размера и cохранять стабильность алгоритма.

Начало.
Шаг 0. Создается пустой стек пар индекс начала подмассива, размер подмассива .
Шаг 1. Берется первый упорядоченный подмассив.
Шаг 2. Добавляется в стек пара данных индекс начала текущего подмассива, его размер .
Шаг 3. Пусть — длины верхних трех интервалов, которые лежат в стеке. Причем — это последний элемент стека (если интервалов меньше трёх, проверяем лишь условия с оставшимися интервалами).
Шаг 4. Повторяем пока выражение () не станет истинным
- Если размер стека не меньше и — сливаем c .
- Если размер стека не меньше и — сливаем c .
Шаг 5. Переходим к шагу 2.
Конец

Основная цель этой процедуры — сохранение баланса. Изменения будут выглядеть как на картинке, а значит и размеры подмассивов в стеке эффективны для дальнейшей сортировки слиянием.

Описание процедуры слиянияправить

Начало.

Шаг 0. Создается временный массив в размере меньшего из сливаемых подмассивов.

Шаг 1. Меньший из подмассивов копируется во временный массив, но надо учесть, что если меньший подмассив — правый, то ответ (результат сливания) формируется справа налево. Дабы избежать данной путаницы, лучше копировать всегда левый подмассив во временный. На скорости это практически не отразится.

Шаг 2. Ставятся указатели текущей позиции на первые элементы большего и временного массива.

Шаг 3. На каждом шаге рассматривается значение текущих элементов в большем и временном массивах, берется меньший из них, копируется в новый отсортированный массив. Указатель текущего элемента перемещается в массиве, из которого был взят элемент.

Шаг 4. Предыдущий пункт повторяется, пока один из массивов не закончится.

Шаг 5.Все элементы оставшегося массива добавляются в конец нового массива.

Конец.

Примерправить

Возьмем . При таком оказался равным . Ниже представлена работа алгоритма.
Числа с закрывающей скобкой показывают номера шагов, на которых произошло сливание нижестоящих подмассивов.

Сортировка многомерных массивов

Создадим функцию, которая нам поможет в сортировке массивов

// создадим функцию которая нам поможет в сортировке массивов
function array_orderby()
{
    $args = func_get_args();
    $data = array_shift($args);
    foreach ($args as $n => $field) {
        if (is_string($field)) {
            $tmp = array();
            foreach ($data as $key => $row)
                $tmp = $row;
            $args = $tmp;
            }
    }
    $args[] = &$data;
    call_user_func_array('array_multisort', $args);
    return array_pop($args);
}

Пример работы этой функции :

$data = ,
	,
	,
	,
	,
	,
];
	
// Сортируем массив $data сначала по volume, затем по edition
$sorted = array_orderby($data, 'volume', SORT_DESC, 'edition', SORT_ASC);
// SORT_ASC - по возрастанию
// SORT_DESC - по убыванию

print_r($sorted); // выводим результат

Метод sorted() для других типов данных

Еще одно ключевое различие между и заключается в том, что метод принимает любые итерируемые объекты (списки, строки, кортежи и т.д.), тогда как метод работает только со списками.

Давайте разобьём строку на отдельные слова с помощью метода , а затем используем метод для сортировки слов по длине от наименьшего к наибольшему.

my_sentence = "Jessica found a dollar on the ground"

# Вывод оригинального предложения: 
print("Original sentence: ", my_sentence)

# Вывод отсортированного списка слов:
print(sorted(my_sentence.split(), key=len))

# Результат:
# Original sentence:  Jessica found a dollar on the ground
#

А теперь давайте чуть изменим наш пример. Добавим необязательный аргумент . Благодаря этому список будет отсортирован в обратном порядке, от самого длинного слова к самому короткому.

my_sentence = "Jessica found a dollar on the ground"

print("Original sentence: ", my_sentence)
print(sorted(my_sentence.split(), key=len, reverse=True))

# Результат:
# Original sentence:  Jessica found a dollar on the ground
#

Мы также можем использовать метод и для кортежей.

В этом примере у нас есть набор кортежей, которые представляют имя, возраст и музыкальный инструмент учащихся какой-то группы.

band_students =

Мы можем использовать метод для сортировки этих данных по возрасту учащегося. Аргумент будет иметь значение лямбда-функции, которая сообщает компьютеру о сортировке по возрасту в порядке возрастания.

Лямбда-функция – это анонимная функция. Этот тип функции можно определить с помощью ключевого слова .

Итак, напишем следующую лямбду-функцию, которая будет говорить нашей программе, что отсортировать мы хотим именно по возрасту:

lambda student: student

Чтобы получить доступ к значению в кортеже, мы используем квадратные скобки и индекс элемента в кортеже, к которому хотим получить доступ. Поскольку в Python отсчет идет с нуля, возраст у нас будет под индексом .

Таким образом, мы получаем следующий код:

band_students = 

print(sorted(band_students, key=lambda student: student))

# Результат:
#

Мы можем изменить этот пример. Давайте отсортируем кортежи по названиям музыкальных инструментов. Более того, давайте используем для сортировки инструментов в обратном алфавитном порядке.

band_students = 

print(sorted(band_students, key=lambda student: student, reverse=True))

# Результат:
#

Вывод одномерных массивов

Имеется достаточно удобный метод вывода данных одномерного массива — Arrays.toString([]a, который возвращает строковое представление массива со строковым представлением элементов, заключенных в квадратные скобки.

Формат метода:

String str=Arrays.toString([]a);

Пример.

//Вывод одномерных массивов с помощью метода toString()
String[] str = {"Красный",  "Синий",  "Зеленый"};
                               
System.out.println("Это адрес: " +str);
System.out.println("Это значения: " + Arrays.toString(str));
System.out.println();
//выполним печать массива до и после сортировки
int[] a = {7, 2, 9, 1, 0, 3, 4, 8, 5, 6};
System.out.println("До сортировки: "+Arrays.toString(a));
Arrays.sort(a);
System.out.println("После сортировки: "+ Arrays.toString(a));

Будет выведено:

Это адрес: [Ljava.lang.String;@1db9742

Это значения:

До сортировки:

После сортировки: