Python 给一个；混杂的；列表L，如果L已排序，则获取一个列表，其中每个元素都是L的对应元素的索引

期望输出 我想要一个函数返回一个列表，这样，给定一个“混乱”列表

l

，如果

l

已排序，则每个元素都是

l

对应元素的索引。（很抱歉，我想不出一种不那么复杂的说法。）

示例

f（[3,1,2]）

=

[2,0,1]

f（[3,1,2,2,3]）

=

[3,0,1,2,4]

，因为排序的输入是

[1,2,2,3,3]

（这对于某些统计数据计算非常有用。）

我的尝试 我想出了一个实现这个函数的方法，但这是python——似乎应该有一个单行程序来实现这个功能，或者至少有一个更干净、更清晰的方法

def getIndiciesInSorted(l):
    sortedL = sorted(l)
    outputList = []
    for num in l:
        sortedIndex = sortedL.index(num)
        outputList.append(sortedIndex)
        sortedL[sortedIndex] = None
    return outputList

l=[3,1,2,2,3] 
print getIndiciesInSorted(l)

---

那么，我怎样才能写得更简洁呢？有一个易读的列表理解解决方案吗？

这是我想到的最好的解决方案：

def get_sorted_indices(l):
    sorted_positions = sorted(range(len(l)), key=l.__getitem__)
    result = [None for _ in range(len(l))]

    for new_index, old_index in enumerate(sorted_positions):
        result[old_index] = new_index

    return result

它比您的解决方案快，但仅此而已

def argsort(seq):
    # http://stackoverflow.com/questions/3382352/3382369#3382369
    # http://stackoverflow.com/questions/3071415/3071441#3071441
    '''
    >>> seq=[1,3,0,4,2]
    >>> index=argsort(seq)
    [2, 0, 4, 1, 3]

    Given seq and the index, you can construct the sorted seq:
    >>> sorted_seq=[seq[x] for x in index]
    >>> assert sorted_seq == sorted(seq)

    Given the sorted seq and the index, you can reconstruct seq:
    >>> assert [sorted_seq[x] for x in argsort(index)] == seq
    '''
    return sorted(range(len(seq)), key=seq.__getitem__)

def f(seq):
    idx = argsort(seq)
    return argsort(idx)

print(f([3,1,2]))
# [2, 0, 1]

print(f([3,1,2,2,3]))
# [3, 0, 1, 2, 4]

---

请注意，nightcracker的功能更快：

def get_sorted_indices(l):
    sorted_positions = sorted(range(len(l)), key=l.__getitem__)
    result = [None for _ in range(len(l))]
    for new_index, old_index in enumerate(sorted_positions):
        result[old_index] = new_index
    return result

对于长列表而言，差异可能很大：

In [83]: import random
In [98]: l = [random.randrange(100) for _ in range(10000)]
In [104]: timeit get_sorted_indices(l)
100 loops, best of 3: 4.73 ms per loop

In [105]: timeit f(l)
100 loops, best of 3: 6.64 ms per loop

---

有一行理解，但它真的很难看：

>>> E, S = enumerate, sorted
>>> l = [3,1,2,2,3]
>>> [a for _,a in S((a,b) for b,(_,a) in E(S((a,b) for b,a in E(l))))]
[3, 0, 1, 2, 4]

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更易于阅读，产生的垃圾更少。

如果您正在进行统计计算，您可能会在某个时候开始使用numpy。使用numpy，您可以使用argsort的现有实现：

k = [3, 0, 1, 2, 4]
initial = dict(zip(k, range(len(k)))) #{0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 0, 4: 4}
sorted_initial = dict(zip(sorted(k), range(len(k)))) #{0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4}
initial.update(sorted_initial) #{0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4}
result = [initial[i] for i in k] #[3, 0, 1, 2, 4]

>>> from numpy import array
>>> x = array([3, 1, 2, 2, 3])
>>> x.argsort().argsort()
array([3, 0, 1, 2, 4])

这是联合国大学答案的一个简单版本。nightcracker的答案可以实现为

>>> from numpy import array, empty_like, arange
>>> x = array([3, 1, 2, 2, 3])
>>> s = x.argsort()
>>> r = empty_like(s)
>>> r[s] = arange(x.size)
>>> r
array([3, 0, 1, 2, 4])

---

请注意，这与排序（范围（len（l）），key=lambda i:l[i]）不同。。。。（虽然这是我的第一个想法。）@nightcracker我知道，你的答案也是我第一次尝试，所以我想我应该留下一条评论，让其他人知道这种方法是不可行的。如果速度是一个因素，那么这会排序两次，我的版本可能会更快（另一方面，排序代码是用C编写的，这样可能会让你的速度更快）。这种方法唯一的困难是序列中的项必须是可散列的。+1：的确，你的方法更快，尤其是对于较长的列表。（注：我认为

[None for in len（l）]

需要

[None for in range（len（l）]

。此外，如果将

key=lambda…

更改为

key=l，代码会更快一些。@unutbu：合并了您建议的更改。或者只是
result=[None]*len（l）
@Warren这更简洁，但列表乘法通常是一个坏主意。尽管在这种情况下它会很好，但在一个问答网站上，有很多新的Pythonistas，我倾向于认为最好不要演示列表乘法，以免有人试图推广列表乘法，最终导致巨大的Python山因此，在Python中与共享引用有关的问题。