sort函数

算法优劣评判标准 时间复杂度： 定义：用来评估算法运行效率的一个式子 print('Hello World') O(1) for i in range(n): print('Hello World') O(n) for i in range(n): for j in range(n): print('Hello World') O(n^2) for i in range(n): for j in range(n): for k in range(n): print('Hello World') O(n^3) 注：O(1)、O（n）、O(n^2)..是一个单位，且当n足够大时，n^2的值可以忽略n的大小，所以计算时间复杂度时不会出现O(3)、O(n^2+n)的情况。 while n>1: print(n) n = n//2 输入：64 输出: 64 32 16 8 4 2 计算：2^6=64,执行次数6=log2 64 时间复杂度：O(logn) 小节： 时间复杂度是用来估计计算法运行时间的一个式子。 一般来说，时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢。 常见的时间复杂度（按效率排序） O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n^2)<O(n^2logn)<O(n^3) 复杂问题的时间复杂度 O(n!) O(2^n) O(n^n) 如何简单快速地判断算法复杂度

一 ： 归并排序 将两个的有序数列合并成一个有序数列，我们称之为" 归并 "。 归并排序(Merge Sort)就是利用归并思想对数列进行排序。根据具体的实现，归并排序包括" 从上往下 "和" 从下往上 "2种方式。 1. 从下往上的归并排序 ：将待排序的数列分成若干个长度为1的子数列，然后将这些数列两两合并；得到若干个长度为2的有序数列，再将这些数列两两合并；得到若干个长度为4的有序数列，再将它们两两合并；直接合并成一个数列为止。这样就得到了我们想要的排序结果 2. 从上往下的归并排序 ：它与"从下往上"在排序上是反方向的。它基本包括3步： ① 分解 -- 将当前区间一分为二，即求分裂点 mid = (low + high)/2; ② 求解 -- 递归地对两个子区间a[low...mid] 和 a[mid+1...high]进行归并排序。递归的终结条件是子区间长度为1。 ③ 合并 -- 将已排序的两个子区间a[low...mid]和 a[mid+1...high]归并为一个有序的区间a[low...high]。 /** * 归并排序实现过程 * @param Array $arr 待排序的区间数组 * @param Int $start 第一个区间数组的起始位置 * @param Int $mid 第一个区间数组的结束位置，第二个区间数组的起始位置 * @param Int

一、order by的原理 1、利用索引的有序性获取有序数据 当查询语句的 order BY 条件和查询的执行计划中所利用的 Index 的索引键（或前面几个索引键）完全一致，且索引访问方式为 range,ref 或者 index 的时候，MySQL 可以利用索引顺序而直接取得已经排好序的数据。这种方式的 order BY 基本上可以说是最优的排序方式了,因为 MySQL 不需要进行实际的排序操作，需要注意的是使用索引排序也有很多限制。 当对连接操作进行排序时，如果ORDER BY仅仅引用第一个表的列，MySQL对该表进行filesort操作，然后进行连接处理，此时，EXPLAIN输出“Using filesort”；否则，MySQL必须将查询的结果集生成一个临时表，在连接完成之后进行filesort操作，此时，EXPLAIN输出“Using temporary;Using filesort”。 注意： MySQL在查询时最多只能使用一个索引。因此，如果WHERE条件已经占用了索引，那么在排序中就不使用索引了 mysql> show create table test \G *************************** 1. row *************************** Table: test Create Table: CREATE TABLE

转自https://blog.csdn.net/hellozhxy/article/details/79911867 0、排序算法说明0.1 排序的定义 对一序列对象根据某个关键字进行排序。 0.2 术语说明 稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面； 不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面； 内排序：所有排序操作都在内存中完成； 外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行； 时间复杂度： 一个算法执行所耗费的时间。 空间复杂度：运行完一个程序所需内存的大小。 例子 数据量低时，O(1) 和 O(n^2)的区别可以忽略不计。比如，你有个算法要处理2000条元素。 O(1) 算法会消耗 1 次运算 O(log(n)) 算法会消耗 7 次运算 O(n) 算法会消耗 2000 次运算 O(n*log(n)) 算法会消耗 14,000 次运算 O(n^2) 算法会消耗 4,000,000 次运算 O(1) 和 O(n^2) 的区别似乎很大（4百万）,但你最多损失 2 毫秒，只是一眨眼的功夫。确实，当今处理器每秒可处理上亿次的运算。这就是为什么性能和优化在很多IT项目中不是问题。 我说过，面临海量数据的时候，了解这个概念依然很重要。如果这一次算法需要处理 1,000,000 条元素

1、冒泡排序 算法思想简单描述： 在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上 而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较 小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要 求相反时，就将它们互换。 冒泡排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方] main() {int a[10],i,j,k; printf("This is a maopao sort\n"); printf("Please input 10 numbers for sort:"); for(i=0;i<10;i++) scanf("%d",&a[i]); for(i=0;i<9;i++) for(j=0;j<10-i;j++)if(a[j]>a[j+1]) {k=a[j];a[j]=a[j+1];a[j+1]=k;} printf("The corret sort of those numbers is:"); for(i=0;i<10;i++) printf(" %d",a[i]); printf("\n"); } 2、选择排序 算法思想简单描述： 在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换； 然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环 到倒数第二个数和最后一个数比较为止。 选择排序是不稳定的。算法复杂度O(n2)--[n的平方

python列表排序 简单记一下python中List的sort方法（或者sorted内建函数）的用法。 关键字： python列表排序 python字典排序 sorted List的元素可以是各种东西，字符串，字典，自己定义的类等。 sorted函数用法如下： Python代码 sorted(data, cmp= None, key= None, reverse= False) 其中，data是待排序数据，可以使List或者iterator, cmp和key都是函数，这两个函数作用与data的元素上产生一个结果，sorted方法根据这个结果来排序。 cmp(e1, e2) 是带两个参数的比较函数, 返回值: 负数: e1 < e2, 0: e1 == e2, 正数: e1 > e2. 默认为 None, 即用内建的比较函数. key 是带一个参数的函数, 用来为每个元素提取比较值. 默认为 None, 即直接比较每个元素. 通常, key 和 reverse 比 cmp 快很多, 因为对每个元素它们只处理一次; 而 cmp 会处理多次. 通过例子来说明sorted的用法： 1. 对由tuple组成的List排序 Python代码 >>> students = [( 'john', 'A', 15), ( 'jane', 'B', 12), ( 'dave', 'B', 10),]

<?php $arr = array('A','B','C'); echo 'init $arr <br/>'; var_dump($arr);//array(3) { [0]=> string(1) "A" [1]=> string(1) "B" [2]=> string(1) "C" } echo '</br>'; echo 'unshift after <br/>'; array_unshift($arr,'E','F');//array(5) { [0]=> string(1) "E" [1]=> string(1) "F" [2]=> string(1) "A" [3]=> string(1) "B" [4]=> string(1) "C" } var_dump($arr);// echo '</br>'; echo 'push after <br/>'; array_push($arr,'G','H');//array(7) { [0]=> string(1) "E" [1]=> string(1) "F" [2]=> string(1) "A" [3]=> string(1) "B" [4]=> string(1) "C" [5]=> string(1) "G" [6]=> string(1) "H" } var_dump($arr); echo '</br>';

我对java的八大排序算法进行了总结，以此文展示Java八大算法 常见排序算法如下： 1.直接插入排序 2.希尔排序 3.简单选择排序 4.堆排序 5.冒泡排序 6.快速排序 7.归并排序 8.基数排序 排序方法示例简介 直接插入排序 基本思想 通常人们整理桥牌的方法是一张一张的来，将每一张牌插入到其他已经有序的牌中的适当位置。在计算机的实现中，为了要给插入的元素腾出空间，我们需要将其余所有元素在插入之前都向右移动一位。 算法描述 一般来说，插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下： 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置 将新元素插入到该位置后 重复步骤2~5 注意： 如果 比较操作 的代价比 交换操作 大的话，可以采用二分查找法来减少 比较操作 的数目。该算法可以认为是 插入排序 的一个变种，称为二分查找插入排序。 代码实现 /** * 通过交换进行插入排序，借鉴冒泡排序 * * @param a */ public static void sort ( int [ ] a ) { for ( int i = 0 ; i < a . length - 1 ; i ++ ) { for (

由一道排序算法题引起的思考。 一开始在找关于sort排序方法是怎么用的，过程中发现的一些关于sort的知识： 语法 arrayObject.sort(sortby) 说明 如果调用该方法时没有使用参数，将按字母顺序对数组中的元素进行排序，说得更精确点，是按照字符编码的顺序进行排序。要实现这一点，首先应把数组的元素都转换成字符串（如有必要），以便进行比较。 如果想按照其他标准进行排序，就需要提供比较函数，该函数要比较两个值，然后返回一个用于说明这两个值的相对顺序的数字。比较函数应该具有两个参数 a 和 b，其返回值如下： 若 a 小于 b，在排序后的数组中 a 应该出现在 b 之前，则返回一个小于 0 的值。 若 a 等于 b，则返回 0。 若 a 大于 b，则返回一个大于 0 的值。 所以说，sort() 方法用于对数组的元素进行排序,并返回数组。默认排序顺序是根据字符串Unicode码点。如果对数字从小到大或者从大到小排序，要实现这一点，就必须使用一个排序函数。 下面是我从网上找到的一个例子 < script type = "text/javascript" > function sortNumber ( a , b ) { return a - b } var arr = new Array ( 6 ) arr [ 0 ] = "10" arr [ 1 ] = "5" arr

高级操作 2.1. 聚合 aggregate 2.1.1. $group 2.1.2. $match 2.1.3. $project 2.1.4. $sort 2.1.5. l i m i t 、 limit、 l i m i t 、 skip 2.1.6. $unwind 2.2. 安全 2.3. 复制（副本集） 2.4. 备份与恢复 2.5. 与python交互 2.6. 总结 高级操作 讲解关于mongodb的高级操作，包括聚合、主从复制、分片、备份与恢复、MR 完成python与mongodb的交互 聚合 aggregate 聚合(aggregate)主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg() 语法 db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}]) 管道 管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的输入 ps ajx | grep mongo 在mongodb中，管道具有同样的作用，文档处理完毕后，通过管道进行下一次处理 常用管道 $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果 $match：过滤数据，只输出符合条件的文档 $project：修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果 $sort：将输入文档排序后输出 $limit：限制聚合管道返回的文档数 $skip：跳过指定数量的文档