python3以后不支持cmp,所用key函数并不直接比较任意两个原始元素,而是经过key函数把那些元素转换成一个个新的可比较对象,也就是元素的key,而后用元素的key代替元素去参与比较。若是原始元素原本就是可比较对象,好比数字、字符串,那么不考虑性能优化能够直接sort(key=lambda e: e)。不过这种基于key函数的设计倾向于每一个元素的大小有个绝对标准,但有时却会出现单个元素并无一个绝对的大小的状况,此时可使用 functools.cmp_to_key构建基于多个元素的比较函数。html
以一个leetcode上的题为例:python
179. 最大数 给定一组非负整数 nums,从新排列每一个数的顺序(每一个数不可拆分)使之组成一个最大的整数。 注意:输出结果可能很是大,因此你须要返回一个字符串而不是整数。 示例 1: 输入:nums = [10,2] 输出:"210" 示例 2: 输入:nums = [3,30,34,5,9] 输出:"9534330" 示例 3: 输入:nums = [1] 输出:"1" 示例 4: 输入:nums = [10] 输出:"10" 提示: 1 <= nums.length <= 100 0 <= nums[i] <= 109
能够看到在这道题中列表nums中两个值的相对位置并不能由单一num决定,而是说 x与y拼接比y与x拼接的值大,那么就用[x,y]的顺序,不然用[y,x]的顺序。此时就是所谓的:单个元素并无一个绝对的大小的状况性能优化
要解决这道题用sort也很简单:函数
from functools import cmp_to_key class Solution: def largestNumber(self, nums: List[int]) -> str: nums.sort(key=cmp_to_key(lambda x,y: int(str(y)+str(x)) - int(str(x)+str(y)))) ans = ''.join([str(num) for num in nums]) return str(int(ans))
或者性能
from functools import cmp_to_key def auxComp(x, y): if int(str(x)+str(y)) > int(str(y)+str(x)): return -1 elif int(str(x)+str(y)) < int(str(y)+str(x)): return 1 else: return 0 class Solution: def largestNumber(self, nums: List[int]) -> str: nums.sort(key=cmp_to_key(auxComp)) ans = ''.join([str(num) for num in nums]) return str(int(ans))
至于cmp_to_key中函数的条件能够这样理解:优化
sort自己是升序,而题目要求是降序,所以须要cmp_to_key中反着写(或者加上reverse=True),也就是解法中的:.net
lambda x,y: int(str(y)+str(x)) - int(str(x)+str(y))
以及设计
def auxComp(x, y): if int(str(x)+str(y)) > int(str(y)+str(x)): return -1 elif int(str(x)+str(y)) < int(str(y)+str(x)): return 1 else: return 0
一句话说:python3中一些接受key的函数中(例如sorted,min,max,heapq.nlargest,itertools.groupby),key仅仅支持一个参数,没法实现两个参数之间的对比。采用cmp_to_key 函数,能够接受两个参数,对两个参数作处理,好比作和作差,转换成一个参数,就能够应用于key关键字了。code
参考:orm