排序算法

索引的概念 索引的用途：我们对数据查询及处理速度已成为衡量应用系统成败的标准，而采用索引来加快数据处理速度通常是最普遍采用的优化方法。 索引是什么：数据库中的索引类似于一本书的目录，在一本书中使用目录可以快速找到你想要的信息，而不需要读完全书。在数据库中，数据库程序使用索 引可以重啊到表中的数据，而不必扫描整个表。书中的目录是一个字词以及各字词所在的页码列表，数据库中的索引是表中的值以及各值存储位置的列表。 索引的利弊：查询执行的大部分开销是I/O，使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读取表的每一个数据页，如果有 索引指向数据值，则查询只需要读少数次的磁盘就行啦。所以合理的使用索引能加速数据的查询。但是索引并不总是提高系统的性能，带索引的表需要在数 据库中占用更多的存储空间，同样用来增删数据的命令运行时间以及维护索引所需的处理时间会更长。所以我们要合理使用索引，及时更新去除次优索引。 数据表的基本结构 一个新表被创建之时，系统将在磁盘中分配一段以8K为单位的连续空间，当字段的值从内存写入磁盘时，就在这一既定空间随机保存，当一个 8K用完的时候，数据库指针会自动分配一个8K的空间。这里，每个8K空间被称为一个数据页（Page），又名页面或数据页面，并分配从0-7的页号, 每个文件的第0页记录引导信息，叫文件头（File header）；每8个数据页

索引的概念 索引的用途：我们对数据查询及处理速度已成为衡量应用系统成败的标准，而采用索引来加快数据处理速度通常是最普遍采用的优化方法。 索引是什么：数据库中的索引类似于一本书的目录，在一本书中使用目录可以快速找到你想要的信息，而不需要读完全书。在数据库中，数据库程序使用索 引可以重啊到表中的数据，而不必扫描整个表。书中的目录是一个字词以及各字词所在的页码列表，数据库中的索引是表中的值以及各值存储位置的列表。 索引的利弊：查询执行的大部分开销是I/O，使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读取表的每一个数据页，如果有 索引指向数据值，则查询只需要读少数次的磁盘就行啦。所以合理的使用索引能加速数据的查询。但是索引并不总是提高系统的性能，带索引的表需要在数 据库中占用更多的存储空间，同样用来增删数据的命令运行时间以及维护索引所需的处理时间会更长。所以我们要合理使用索引，及时更新去除次优索引。 数据表的基本结构 一个新表被创建之时，系统将在磁盘中分配一段以8K为单位的连续空间，当字段的值从内存写入磁盘时，就在这一既定空间随机保存，当一个 8K用完的时候，数据库指针会自动分配一个8K的空间。这里，每个8K空间被称为一个数据页（Page），又名页面或数据页面，并分配从0-7的页号, 每个文件的第0页记录引导信息，叫文件头（File header）；每8个数据页

3 月，跳不动了？>>> 排序 冒泡排序 排序过程 1、已知数组的长度为n，假定排序的总趟数为t，则t=n-1 2、第i趟(i取值范围[1,n-1])从第0个元素开始直到第n-i个元素，逐一向后每两个相邻的元素相互比较交换，保证最大(或者最小)值在后面 3、i++之后重复第二步 时间复杂度 最坏：n(n^2) 最好：n(n) 空间复杂度 一次基础临时变量赋值，所以空间复杂度为O(1) 稳定性 相邻数据之间的交换，所以是【稳定排序】 代码实现 public List<Integer> sort(List<Integer> list) { int size = 0; if(list == null || (size = list.size()) <= 1){ return list; } //总趟数 int t = size - 1; for (int i = 1; i <= t; i++) { boolean sorted = true; for (int j = 0; j < size - i; j++) { if (list.get(j) <= list.get(j + 1)) { continue; } //前面的比后面的大，需要交换 Integer temp = list.get(j); list.set(j, list.get(j + 1)); list.set(j + 1

总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 假设这里有36张扑克牌，分别为A1~A9,B1~B9,C1~C9,D1~D9，其中A代表方片，B代表草花，C代表红桃，D代表黑桃，那么，设定如下的排序规则： 1.对于两张卡牌，X1Y1与X2Y2，X1与X2表示A～D，Y1与Y2表示1～9，如果X1与X2不同，那么依照D>C>B>A的方式进行排序 2.假如有X1与X2相同时，那么就比较Y1与Y2的大小。 例如，对于如下的四张牌，有如下的升序排序结果： D3，C4，A4，C1 升序排序的结果为A4，C1，C4，D3 有人提出了如下的排序策略： 先建立9个队列，用于存放点数的大小，将卡牌依点数存放入各自的队列之中，然后再按队列1到队列9依次出队。 例如，对于上面的结果，依次进队后，结果如下： 队列1：C1；队列3：D3，队列4：C4，A4 将其依次出队后，结果为C1，D3，C4，A4 然后，再建立4个队列，用于存放花色。将卡牌依花色A～D存放入队列1～4中，然后再按队列1到队列4依次出队。 例如，对于上面刚刚出队的序列C1，D3，C4，A4，将其依次进队，结果如下： 队列1：A4；队列3：C1，C4；队列4：D3 将其依次出队后，结果为A4，C1，C4，D3，排序结束。 请根据上面的算法，编写一个用队列对扑克牌排序的程序，要求依照上面的排序规则，根据先花色后点数的方法进行排序

一、SQL执行顺序以及常见SQL的join查询 sql执行顺序 ： 手写 SELECT DISTINCT <select_list> FROM <left table> <join type> JOIN <right_table> ON <join_codition> WHERE <where_condition> HAVING <having_condition> ORDER BY < order_by_condition> LIMIT < limit number> 机读顺序 1 FROM <left_table> 2 ON <join_condition> 3 <join_type> JOIN <right_table> 4 WHERE <where_condition> 5 GROUP BY <group by_list> 6 HAVING <having_condition> 7 SELECT 8 DISTINCT <select_list> 9 ORDER BY <order_by_condition> 10 LIMIT <limit_number> sql机器执行顺序 七种join关系 二、索引 1、什么是索引 索引是帮助MYSQL高效获取数据的数据结构-->排好序的快速查找数据结构 我们平时所说的索引，没有特别指明，都是指B树（多路搜索树，不一定是二叉）

来源于百度百科解释： 冒泡排序（Bubble Sort），是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。 它重复地走访过要排序的元素列，依次比较两个相邻的元素，如果顺序（如从大到小、首字母从Z到A）错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换，也就是说该元素列已经排序完成。 //冒泡排序法中是将数组中的最大值排序到最后 import java . util . Arrays ; //引入java中的关于数组的库 public class BubbleSort { public static void main ( String [ ] args ) { //java冒泡排序法--升序 //定义一个数组 int [ ] ns = { 2 , 15 , 3 , 20 , 1 , 36 , 13 , 45 , 42 , 56 , 5 } ; //循环遍历 for ( int i = 0 ; i < ns . length - 1 ; i ++ ) { //因为将最大值排序到最后，所以每次循环的时候就不会在对排序好的 //数进行循环，因此j<ns.length-i-1 for ( int j = 0 ; j < ns . length - i - 1 ; j ++ ) { if ( ns [ j ] > ns [ j + 1 ] ) { int info ; /

本篇文章讲解冒泡、插入、选择排序。 1.衡量排序算法执行效率（不太用的到） 时间复杂度 时间复杂度的系数、常数、低阶 比较次数和交换(或移动)次数 2.一些前提概念 上述使用稳定排序算法的例子蛮实用的。 3.冒泡排序 平均时间复杂度呢？—— 使用有序度、逆序度 满有序度 = n*(n-1)/2 逆序度 = 满有序度 - 有序度 最坏情况的逆序度是 n*(n-1)/2，所以算平均是 n*(n-1)/4，所以平均时间复杂度为O(n^2)。 4.插入排序（就是打扑克牌，所以很常用） 上述关于逆序度的trick，了解一下即可。 5.选择排序（就是选苹果） 6.为什么插入排序更受欢迎 7.小结 8.扩展 冒泡排序 动图：https://pic1.zhimg.com/v2-1543c0b97237bb55063e033959706ca0_b.webp 插入排序 动图：https://pic2.zhimg.com/v2-f87ad7d8ad54379dd81f02fcf9b91f49_b.webp 选择排序 动图：https://pic1.zhimg.com/v2-f20b8898585b3ca03843d93ce2c35a68_b.webp 来源： CSDN 作者： Xu_Wave 链接： https://blog.csdn.net/qq_22795223/article/details

100个不同类型的python语言趣味编程题 实例005：三数排序 题目 输入三个整数x,y,z，请把这三个数由小到大输出。 程序分析 练练手就随便找个排序算法实现一下，偷懒就直接调函数。 raw=[] for i in range(3): x=int(input('int%d: '%(i))) raw.append(x) for i in range(len(raw)): for j in range(i,len(raw)): if raw[i]>raw[j]: raw[i],raw[j]=raw[j],raw[i] print(raw) #调用函数 raw2=[] for i in range(3): x=int(input('int%d: '%(i))) raw2.append(x) print(sorted(raw2)) #解本问题有多种方法，此方法并不是标准答案，读者可以自己尝试各种方法。 如果你喜欢我的文章,请滑到下方点个推荐再走. ，以给我动力哦；转载请注名出处。然后..请多来做客鸭。 来源： https://www.cnblogs.com/wby-110/p/12512560.html

插入排序 它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。 插入排序在实现上，通常采用in-place排序（原地排序,即只需用到O(1)的额外空间的排序）， 因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。 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 如有这么一个数列 int[] arrs=new int[]{1,3,4,5,2}; 先取出2并临时存储,与它前一位对比 arrs[3]=5和2比较,5大于2,5后移到arrs[4],此时arrs[3]和arrs[4]都是5 从后往前移动到arrs[2] arrs[2]=4和2比较,4大于2,4后移到arrs[3],此时arrs[2]和arrs[3]都是4 从后往前移动到arrs[1] arrs[1]=3和2比较,3大于2,3后移到arrs[2],此时arrs[1]和arrs[2]都是3 从后往前移动到arrs[0] arrs[0]=1和2比较,1小于2

一、插入排序介绍 　　插入排序（Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。 时间复杂度:O(n^2); 　　算法描述： 　　1.排序从第二个元素开始，第一个元素默认为有序的。 　　2.取出下一个元素（第一次取第二个，后面依次类推），在已经排序的元素序列（默认的是第一个元素）中从后向前扫描 　　3.如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置 　　4.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 　　5.将新元素插入到该位置后 　　6.重复步骤2~5 二、插入排序实现 package com.roc.insertsort; /** * 直接插入排序 * @author liaowp * */ public class InsertSort { public static void main(String[] args) { int[] arr={5,7,3,9,1}; InsertSort.sort(arr); System.out.print("排序结果："); for (int i =