1樓：coder
import
copyl1=
[1,4
,7,2
,9]l2
=copy
.deepcopy(l1
)# 深拷貝l1
result
=list
()# 用來存放結果d=
dict
()# 借助了python中的dict資料結構l1.
sort
()# 對l1進行了排序, 會改變l1中值的順序, 不過我們已經拷貝了l1
forindex
,value
inenumerate(l1
):d[value]=
index
# foriin
l2:result.(
d[i])
(result
)# 輸出結果 [0, 2, 3, 1, 4]
2樓：牛津小馬哥
手機打的答案，我盡量簡要回答下
首先你先用了 np.argsort，然後再用乙個for 迴圈，並且，我估計你在for迴圈中還不停呼叫了python中的list.index(x)這個方法，那麼你的整個程式的時間複雜度應該是O(n^2)
額外說明下：表面看上去是O(n)...但是題主應該有不停呼叫index這個方法，所以是n^2
那麼下面這個應該時間複雜度是O(kn),可以考慮作為乙個更好的方法，你可以嘗試下。我這裡寫乙個抽象點的函式方法，手機打。。請見諒
input: _list = [1,4,7,2,9]
方法1:
先把 _list 迴圈一次，讓裡面全部變成帶index的tuple，[(1,0), (4,1), (7, 2), (2, 3), (9, 4)]，時間複雜度應該是 O(n)
然後再寫乙個sort（我相信不用給你普及一大堆sort的演算法的了），時間複雜度應該也應該在O(n)
然後最後再迴圈一次，把tuple中的index抽出來，時間複雜度是O(n)
最後是 3O(n) => O(n)
方法2:
直接迴圈一次，但是是 for k in range(len(_list))進行迴圈，然後直接使用常用的sorting演算法
迴圈中應該要有兩個儲存變數 _result1, _result2,
_result1將會插入實際數值 _list[k]
_result2將會跟_result1插入同位，但是插入的是 k （也就是index）
時間複雜度應該就是O(n)
希望我上面的文字能給到你一些啟發性的幫助。
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