用python实现多级排序，可以像C语言那样写个my_cmp，然后在sort的时候赋给参数cmp即可

但实际上，python处理cmp 是很慢的，因为每次比较都会调用my_cmp；而使用key和reverse就快得多，因为只需要在排序开始时处理一次即可，因此在排序的时候能不用cmp就尽量不用

另外可以用operator函数中的itemgetter,和attrgetter实现基于key的（多级）排序：

from operator import itemgetter, attrgetter
sorted(people, key=itemgetter(0,1))
sorted(people, key=attrgetter(‘h‘,‘k‘))

itemgetter通过属性的下标指定key，attrgetter通过属性名指定key

趁热打铁，用sort实现一下 LeetCode #406 Queue Reconstruction by Height

https://leetcode.com/problems/queue-reconstruction-by-height/

Suppose you have a random list of people standing in a queue. Each person is described by a pair of integers (h, k), where h is the height of the person and k is the number of people in front of this person who have a height greater than or equal to h. Write an algorithm to reconstruct the queue.

Note:
The number of people is less than 1,100.

Example

Input:
[[7,0], [4,4], [7,1], [5,0], [6,1], [5,2]]

Output:
[[5,0], [7,0], [5,2], [6,1], [4,4], [7,1]]

基本思路很简单，对people进行排序，h越大k越小的排越前，然后按顺序先给个子高的排位置，再给个子矮的排

因为个子高的位置排好后，再怎么对个子矮的排，都不会影响个子高的人的相对位置

这里的排序涉及两个key，所以要用多级排序

先用传统的cmp方法实现

def reconstructQueue(self, people):
　　def my_cmp(p1,p2):
        return cmp(p2[1],p1[1]) if p1[0]==p2[0] else cmp(p1[0],p2[0])
    
    people.sort(cmp = my_cmp,reverse = True)
    ans = []
    for peo in people:
        ans.insert(peo[1],peo)
    return ans

耗时情况

现在改用基于key实现多级排序，由于h是降序，k是升序，所以暂时还不知道怎么用itemgetter实现，只会自己写一个my_key =  =、

由于sort不reverse，所以my_key中返回的是负的h（people[0]）和正的k（people[1]）来分别实现降序和升序

def reconstructQueue(self, people):
    def my_key(people):
        return -people[0],people[1]
    
    people.sort(key=my_key)
    ans = []
    for peo in people:
        ans.insert(peo[1],peo)
    return ans

耗时情况

可以看出sort基于key时在速度上确实快于基于cmp

sort学习 - LeetCode #406 Queue Reconstruction by Height