最近在系统学习Python的知识，学完排序之后，遇到了一个排序的具体问题，问题具体描述如下：
时间限制：1000ms
空间限制：5000K
输入一行 k
个用空格分隔开的整数，依次为 n1,
n2 … nk。请将所有下标不能被
3 但可以被 2
整除的数在这些数字原有的位置上进行升序排列，此外，将余下下标能被 3 整除的数在这些数字原有的位置上进行降序排列。
输出包括一行，与输入相对应的若干个整数，为排序后的结果，整数之间用空格分隔。
样例1
输入：
1 5 4 3 10 7 19
输出：
1 3 7 5 10 4 19
提示信息
请注意，题面中的下标是从 1
开始的哦！
这道题其实本身很简单，按照要求，把对应位置上的需要升序的数据取出，然后把对应位置上的需要降序的数据取出，分别排序就可以完成了，这样的代码，写起来有点繁琐，但是是最快的算法，有时候代码繁琐，运算快速也不失是一种选择。
但是，与此同时，我在探索简洁的代码解决此问题的方法，首先想到的是给出排序的准则，进行定制型的排序，Python的sort函数是可以指定排序准则函数的，sort函数，第一个参数指定排序的对象，第二个参数，即可给出排序的准则。
对于这道题的排序准则，分别三条，首先是下标不能被3整除，但是能被2整除的数据，排序准则为从小到大；其次是下标能被3整除的数据，排序准则为从大到小；最后是剩下的其余数据，保持不动，描述保持原位置的排序准则，其实就是按照其下标大小进行排序。
确定这样的三条排序准则后，在代码中写出来即可，但是问题是sort函数用comp进行排序，是得不到正确答案的，原因是sort里面的算法封装的是适用于普遍的排序的算法，对于一般的排序，其问题满足自反性，对称性和传递性。但是，显然上面描述的问题，并不满足传递性。因为比如分别选择下标是2,4,5的数字，加入首先有偏序对(2,4)∈R，同时有(2,5)∈R,因为2,4的下标的需要看数据(属于不能整除3，并且能被2整除的)，2,5的下标直接比较下标，但是这时候显然对于偏序对(5,4)不属于这个关系(这里要(4,5)就对了)。
因此不能直接使用已封装的sort，那么对于这种的问题，需要采用两两逐对比较的方式，采用类似冒泡的排序算法就可以解决这个问题了，但是其时间复杂度由原来的小于O(nlogn)上升到了O(n*n)，好处就是代码整洁，不冗长，这里就需要自己衡量具体问题中到底使用哪种算法了。
附上AC的代码：
#coding=utf-8
def comp(
a, b ):
if( a[ 1 ] % 3 != 0 and b[ 1 ] % 3 != 0 ):
if( a[ 1 ] % 2 == 0 and b[ 1 ] % 2 == 0 ):
return
a[ 0 ] > b[ 0 ]
#end if
#end if
elif( a[ 1 ] % 3 == 0 and b[ 1 ] % 3 == 0 ):
return a[ 0 ] < b[ 0 ]
#end elif
return a[ 1 ] > b[ 1 ]
#end
comp
input_s =
raw_input()
input_s =
input_s.split( ' ' )
input_int
= []
for i in
range( len( input_s ) ):
input_int.append( ( int( input_s[ i ] ), i + 1 ) )
#end
for
for i in
range( len( input_int ) ):
for j in
range( i + 1, len( input_int ), 1 ):
if( comp( input_int[ i ], input_int[ j ] ) ):
temp
= input_int[ i ][ 0 ];
input_int[ i ] = ( input_int[ j ][ 0 ], input_int[ i ][ 1 ]
)
input_int[ j ] = ( temp, input_int[ j ][ 1 ] )
#end if
#end
for
#输出
for i in
range( len( input_s ) - 1 ):
print input_int[ i ][ 0 ],
#end
for