Python程序排列给定的数字以形成最大的数字
给定一组数字，以产生最大值的方式排列它们。例如，如果给定数字是 {54, 546, 548, 60}，则排列 6054854654 给出最大值。如果给定的数字是 {1, 34, 3, 98, 9, 76, 45, 4}，则排列 998764543431 给出最大值。
我们想到的一个简单的解决方案是按降序对所有数字进行排序，但简单的排序是行不通的。例如，548 大于 60，但在输出中 60 在 548 之前。作为第二个示例，98 大于 9，但在输出中 9 在 98 之前。
那么我们该怎么做呢？这个想法是使用任何基于比较的排序算法。
在使用的排序算法中，不使用默认比较，而是编写一个比较函数myCompare()并使用它对数字进行排序。
给定两个数字X和Y ， myCompare()应该如何决定首先放置哪个数字 - 我们比较两个数字 XY（Y 附加在 X 的末尾）和 YX（X 附加在 Y 的末尾）。如果XY较大，则 X 应该在输出中出现在 Y 之前，否则 Y 应该在之前。例如，让 X 和 Y 为 542 和 60。为了比较 X 和 Y，我们比较 54260 和 60542。由于 60542 大于 54260，我们将 Y 放在首位。
以下是上述方法的实现。
为了保持代码简单，数字被视为字符串，使用向量而不是普通数组。
下面是上述方法的实现：
Python3
# Python3 Program to get the maximum
# possible integer from given array
# of integers...
# Custom comparator to sort according
# to the ab, ba as mentioned in description
def comparator(a, b):
ab = str(a) + str(b)
ba = str(b) + str(a)
return ((int(ba) & gt
int(ab)) -
(int(ba) & lt
int(ab)))
def myCompare(mycmp):
# Convert a cmp= function into a
# key= function
class K(object):
def __init__(self, obj, *args):
self.obj = obj
def __lt__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) &
lt 0
def __gt__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) &
gt 0
def __eq__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) == 0
def __le__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) &
lt = 0
def __ge__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) &
gt = 0
def __ne__(self, other):
return mycmp(self.obj, other.obj) != 0
return K
# Driver code
if __name__ == "__main__":
a = [54, 546, 548, 60]
sorted_array = sorted(a, key =
myCompare(comparator))
number = "".join([str(i) for i in sorted_array])
print(number)
# This code is Contributed by SaurabhTewaryPython3
# Python3 implementation this is to
# use itertools. permutations as
# coded below:
from itertools import permutations
def largest(l):
lst = []
for i in permutations(l, len(l)):
# Provides all permutations of the
# list values, store them in list to
# find max
lst.append("".join(map(str,i)))
return max(lst)
print(largest([54, 546, 548, 60]))
# This code is contributed by Raman Monga输出：
6054854654时间复杂度： O(nlogn) ，排序被认为具有 O(nlogn) 的运行时间复杂度，并且 for 循环在 O(n) 时间内运行。
辅助空间： O(1)。
另一种方法：（使用itertools）
使用Python的内置库，可以使用 itertools 库来执行此任务。
Python3
# Python3 implementation this is to
# use itertools. permutations as
# coded below:
from itertools import permutations
def largest(l):
lst = []
for i in permutations(l, len(l)):
# Provides all permutations of the
# list values, store them in list to
# find max
lst.append("".join(map(str,i)))
return max(lst)
print(largest([54, 546, 548, 60]))
# This code is contributed by Raman Monga
输出：
6054854654时间复杂度： O(nlogn)
辅助空间： O(1)。
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