题目描述与示例
题目描述
某学校举行运动会,学生们按编号(1、2、3.....n) 进行标识,
现需要按照身高由低到高排列，对身高相同的人，按体重由轻到重排列，对于身高体重都相同的人，维持原有的编号顺序关系。
请输出排列后的学生编号
输入描述
两个序列，每个序列由 n 个正整数组成(0 < n < 100)。第一个序列中的数值代表身高，第二个序列中的数值代表体重。
输出描述
排列结果，每个数值都是原始序列中的学生编号，编号从 1 开始
示例一
输入
4
100 100 120 130
40 30 60 50
输出
2134
示例二
输入
3
90 110 90
45 60 45
输出
132
解题思路
我们一共有三个列表，身高列表h，体重列表w，以及编号列表idx。
为了让身高、体重和编号的信息能够一一对应，我们使用zip()函数将这三个列表里面的内容绑定为一个包含n个三元元组的列表lst，即
lst = list(zip(h, w, idx))
在排序方面，题目要求我们按身高从小到大排序，身高相同再按体重从小到大排序，身高体重相同则按照编号从小到大排序，均为升序排序。所以直接调用列表的方法sort()或者内置函数sorted()即可完成。即
lst.sort()
最终再将排序后的lst中的编号信息取出来，再用字符串的join()方法将排序后的编号顺序组合成一个字符串即可。即
print("".join([str(item[2]) for item in lst]))
代码
# 题目：2023Q1A-身高提供排序
# 分值：100
# 作者：闭着眼睛学数理化
# 算法：直接调用排序API
# 代码看不懂的地方，请直接在群上提问
n = int(input())
h = list(map(int, input().split()))
w = list(map(int, input().split()))
idx = [i for i in range(1, n+1)] # 编号列表，1到n
lst = list(zip(h, w, idx)) # 身高、体重、编号整合为三元的元组，组成一个新的列表lst
lst.sort() # 直接对lst排序，会先按照身高排序，再按照体重排序，再按照编号排序
print("".join(str(item[2]) for item in lst)) # 排序后取编号，组成字符串，即为答案
时空复杂度
时间复杂度：O(NlogN)。排序时间复杂度。
空间复杂度：O(N)。
进阶
如果本题稍作修改，要求我们先按照身高升序排列，再按照体重降序排列，应该如何修改代码呢？这个时候就要祭出神器lambda匿名函数了。语法如下：
lst.sort(key = lambda x: (x[0], -x[1]))
key是sort()方法或sorted()内置函数的参数，表示排序的依据。lambda匿名函数中的x表示的就是lst中的元素，即一个个的三元元组。由于sort()默认的排序方式是升序，(x[0], -x[1])表示对列表先按照x[0]升序排列，在x[0]相同的情况下再按照-x[1]升序排列，即按照x[1]降序排列。通过这样的方式，我们就实现了身高升序排列，再按照体重降序排列的目的。
对于原题目而言，如果我们也想显式地写出lambda匿名函数，则代码为：
lst.sort(key = lambda x: (x[0], x[1]))
如果还想再把编号按照升序排列也显式地写出，则代码为
lst.sort(key = lambda x: (x[0], x[1], x[2]))
lambda匿名函数的作用很多。除了sort()之外，取最值的两个函数max()和min()中包含参数key，表示取最大值或最小值的依据，譬如：
max(lst, key = lambda x: x[0] * x[1]))
表示取身高和体重之积最大的那个人所对应的三元元组。
