關於python按創建時間排序的信息

本文目錄一覽：

• 1、python幾種經典排序方法的實現
• 2、操作系統 如何用python批量修改文件創建時間
• 3、Python怎樣對元素為時間的列表進行排序
• 4、python中按文件時間順序來排列一個文件夾下面的文件，如何實現？

python幾種經典排序方法的實現

class SortMethod:

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插入排序的基本操作就是將一個數據插入到已經排好序的有序數據中，從而得到一個新的、個數加一的有序數據，演算法適用於少量數據的排序，時間複雜度為O(n^2)。是穩定的排序方法。

插入演算法把要排序的數組分成兩部分：

第一部分包含了這個數組的所有元素，但將最後一個元素除外（讓數組多一個空間才有插入的位置）

第二部分就只包含這一個元素（即待插入元素）。

在第一部分排序完成後，再將這個最後元素插入到已排好序的第一部分中。

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def insert_sort(lists):

# 插入排序

count = len(lists)

for i in range(1, count):

key = lists[i]

j = i – 1

while j = 0:

if lists[j] key:

lists[j + 1] = lists[j]

lists[j] = key

j -= 1

return lists

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希爾排序 (Shell Sort) 是插入排序的一種。也稱縮小增量排序，是直接插入排序演算法的一種更高效的改進版本。希爾排序是非穩定排序演算法。該方法因 DL．Shell 於 1959 年提出而得名。

希爾排序是把記錄按下標的一定增量分組，對每組使用直接插入排序演算法排序；隨著增量逐漸減少，每組包含的關鍵詞越來越多，當增量減至 1 時，整個文件恰被分成一組，演算法便終止。

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def shell_sort(lists):

# 希爾排序

count = len(lists)

step = 2

group = count / step

while group 0:

for i in range(0, group):

j = i + group

while j count:

k = j – group

key = lists[j]

while k = 0:

if lists[k] key:

lists[k + group] = lists[k]

lists[k] = key

k -= group

j += group

group /= step

return lists

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冒泡排序重複地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數列的工作是重複地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。

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def bubble_sort(lists):

# 冒泡排序

count = len(lists)

for i in range(0, count):

for j in range(i + 1, count):

if lists[i] lists[j]:

temp = lists[j]

lists[j] = lists[i]

lists[i] = temp

return lists

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快速排序

通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小，然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列

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def quick_sort(lists, left, right):

# 快速排序

if left = right:

return lists

key = lists[left]

low = left

high = right

while left right:

while left right and lists[right] = key:

right -= 1

lists[left] = lists[right]

while left right and lists[left] = key:

left += 1

lists[right] = lists[left]

lists[right] = key

quick_sort(lists, low, left – 1)

quick_sort(lists, left + 1, high)

return lists

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直接選擇排序

第 1 趟，在待排序記錄 r[1] ~ r[n] 中選出最小的記錄，將它與 r[1] 交換；

第 2 趟，在待排序記錄 r[2] ~ r[n] 中選出最小的記錄，將它與 r[2] 交換；

以此類推，第 i 趟在待排序記錄 r[i] ~ r[n] 中選出最小的記錄，將它與 r[i] 交換，使有序序列不斷增長直到全部排序完畢。

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def select_sort(lists):

# 選擇排序

count = len(lists)

for i in range(0, count):

min = i

for j in range(i + 1, count):

if lists[min] lists[j]:

min = j

temp = lists[min]

lists[min] = lists[i]

lists[i] = temp

return lists

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堆排序 (Heapsort) 是指利用堆積樹（堆）這種數據結構所設計的一種排序演算法，它是選擇排序的一種。

可以利用數組的特點快速定位指定索引的元素。堆分為大根堆和小根堆，是完全二叉樹。大根堆的要求是每個節點的值都不大於其父節點的值，即 A[PARENT[i]] = A[i]。

在數組的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因為根據大根堆的要求可知，最大的值一定在堆頂。

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# 調整堆

def adjust_heap(lists, i, size):

lchild = 2 * i + 1

rchild = 2 * i + 2

max = i

if i size / 2:

if lchild size and lists[lchild] lists[max]:

max = lchild

if rchild size and lists[rchild] lists[max]:

max = rchild

if max != i:

lists[max], lists[i] = lists[i], lists[max]

adjust_heap(lists, max, size)

# 創建堆

def build_heap(lists, size):

for i in range(0, (size/2))[::-1]:

adjust_heap(lists, i, size)

# 堆排序

def heap_sort(lists):

size = len(lists)

build_heap(lists, size)

for i in range(0, size)[::-1]:

lists[0], lists[i] = lists[i], lists[0]

adjust_heap(lists, 0, i)

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歸併排序是建立在歸併操作上的一種有效的排序演算法,該演算法是採用分治法 （Divide and Conquer） 的一個非常典型的應用。將已有序的子序列合併，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。若將兩個有序表合併成一個有序表，稱為二路歸併。

歸併過程為：

比較 a[i] 和 a[j] 的大小，若 a[i]≤a[j]，則將第一個有序表中的元素 a[i] 複製到 r[k] 中，並令 i 和 k 分別加上 1；

否則將第二個有序表中的元素 a[j] 複製到 r[k] 中，並令 j 和 k 分別加上 1，如此循環下去，直到其中一個有序表取完，然後再將另一個有序表中剩餘的元素複製到 r 中從下標 k 到下標 t 的單元。歸併排序的演算法我們通常用遞歸實現，先把待排序區間 [s,t] 以中點二分，接著把左邊子區間排序，再把右邊子區間排序，最後把左區間和右區間用一次歸併操作合併成有序的區間 [s,t]。

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def merge(left, right):

i, j = 0, 0

result = []

while i len(left) and j len(right):

if left[i] = right[j]:

result.append(left[i])

i += 1

else:

result.append(right[j])

j += 1

result += left[i:]

result += right[j:]

return result

def merge_sort(lists):

# 歸併排序

if len(lists) = 1:

return lists

num = len(lists) / 2

left = merge_sort(lists[:num])

right = merge_sort(lists[num:])

return merge(left, right)

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基數排序 （radix sort） 屬於「分配式排序」 （distribution sort），又稱「桶子法」 （bucket sort） 或 bin sort，顧名思義，它是透過鍵值的部份資訊，將要排序的元素分配至某些「桶」中，藉以達到排序的作用，基數排序法是屬於穩定性的排序。

其時間複雜度為 O (nlog(r)m)，其中 r 為所採取的基數，而 m 為堆數，在某些時候，基數排序法的效率高於其它的穩定性排序法。

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import math

def radix_sort(lists, radix=10):

k = int(math.ceil(math.log(max(lists), radix)))

bucket = [[] for i in range(radix)]

for i in range(1, k+1):

for j in lists:

bucket[j/(radix**(i-1)) % (radix**i)].append(j)

del lists[:]

for z in bucket:

lists += z

del z[:]

return lists

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作者：CRazyDOgen

來源：CSDN

原文：

版權聲明：本文為博主原創文章，轉載請附上博文鏈接！

操作系統 如何用python批量修改文件創建時間

批量修改文件創建時間的方法：

步驟1，下載優速文件批量重命名軟體後安裝打開，點擊首頁的【文件重命名】功能後進入內頁。再點擊【添加文件】按鈕將需要修改創建時間的文件添加到軟體中，支持批量添加批量修改，節省時間。

步驟2，接下來進行設置，命名方式右邊下拉框選擇「屬性」；然後設置新的創建時間，先選擇年/月/日再選擇時/分/秒（案例中我們設置成：2021/12/20/ 18:21:21）。如果你要調整修改時間，也可以在下面進行設置。

步驟3，設置完成後點擊【開始重命名】按鈕，啟動軟體程序。稍等片刻當軟體彈出「重命名成功」的提示框時說明創建時間修改完成了。

步驟4，查看一個剛剛修改好的文件可以看到，文件的創建時間成功的變成了剛剛設置的2021/12/20/ 18:21:21。

Python怎樣對元素為時間的列表進行排序

其實直接sorted排序就行.如果要嚴謹的花, 改成用時間戳排序就是.

python中按文件時間順序來排列一個文件夾下面的文件，如何實現？

建立一個字典，鍵是文件名，鍵值是時間屬性，

然後用內置的sorted()函數，根據字典的值進行排序，返回一個有序的列表

假設字典名字叫folder，有序列表叫order

order = sorted(folder.items(),key=lambda e:e[1],reverse=False)

key = lambda e:e[1]表示按值進行排序，也就是你需要的按時間屬性排序，e[0]則是按鍵名進行排序

reverse=False可以省略不寫，默認是升序排列，reverse=True就是降序排列了