Python实现十大经典排序算法--python3实现（以及全部的排序积分交易所源码排序算法分类）
我简单的绘制了一下排序算法的分类，蓝色字体的源码排序算法是我们用python3实现的，也是按某比较常用的排序算法。
一、个条常用排序算法
1、序源冒泡排序——交换类排序
1.1 简介
冒泡排序（Bubble Sort）是码按某一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的条件数列，一次比较两个元素，排序如果他们的源码顺序错误就把他们交换过来。最快：当输入的按某数据已经是正序时；最慢：当输入的数据是反序时。
1.2 源码
1.3 效果
2、快速排序——交换类排序
2.1 简介
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。特点是选基准、分治、递归。
2.2 源码
2.3 快排简写
2.4 效果
3、androidpn 源码选择排序——选择类排序
3.1 简介
选择排序是一种简单直观的排序算法。无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。
3.2 源码
3.3 效果
4、堆排序——选择类排序
4.1 简介
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。分为两种方法：大顶堆、小顶堆。平均时间复杂度为 Ο(nlogn)。
4.2 源码
4.3 效果
5、插入排序——插入类排序
5.1 简介
插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但它的原理应该是最容易理解的了。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。
5.2 源码
5.3 效果
6、希尔排序——插入类排序
6.1 简介
希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。基于插入排序的原理改进方法。
6.2 源码
6.3 效果
7、归并排序——归并类排序
7.1 简介
归并排序（Merge sort）采用分治法（Divide and Conquer）策略，是canopen 源码一种典型的分而治之思想的算法应用。
7.2 源码
7.3 效果
8、计数排序——分布类排序
8.1 简介
计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外的数组空间中。要求输入的数据必须是有确定范围的整数，运行时间是 Θ(n + k)，不是比较排序，性能快于比较排序算法。
8.2 源码
8.3 效果
9、基数排序——分布类排序
9.1 简介
基数排序是一种非比较型整数排序算法，可以用来排序字符串或特定格式的浮点数。
9.2 源码
9.3 效果
、桶排序——分布类排序
.1 简介
桶排序是计数排序的升级版，它利用了函数的映射关系，高效与否的关键在于映射函数的确定。桶排序关键在于均匀分配桶中的元素。
.2 源码
.3 效果
三、Github源码分享
写作不易，分享的代码在 github.com/ShaShiDiZhua...
请点个关注，点个赞吧！！！
Scroll源码解析
1. Scroll查询在指定_doc排序时相较于不指定排序或指定某个字段排序能明显更快，这是activemq 源码由于Scroll查询的机制及底层实现所致。
首先查看Elasticsearch的Collector，其主要功能是收集文档并按照特定规则排序。其中，TopDocsCollector类在收集文档后会返回一个有序的TopDocs对象，该对象是搜索结果的返回值。TopDocsCollector有三个子类：SimpleFieldCollector、PagingFieldCollector、SimpleTopScoreDocCollector 和PagingTopScoreDocCollector。这些子类根据排序规则（如字段排序、简单排序等）进行文档排序。
2. 对于TopScoreDocCollector，其排序规则是先执行打分，分数相同的文档按文档号排序。TopFieldCollector则是先按照指定字段排序，值相同的文档再按文档号排序。
3. TopScoreDocsCollector的两个子类（SimpleTopScoreDocCollector和PagingTopScoreDocCollector）在功能上区别在于PagingTopScoreDocCollector针对翻页请求，代码上增加了对after的判断。对于使用TopScoreDocsCollector无论是否为翻页请求，每次请求都会扫描全部命中文档并计算分值。使用SimpleTopScoreDocCollector还是PagingTopScoreDocCollector取决于after是否为null。
4. 对于scroll请求，after参数等于scrollContext.lastEmittedDoc，ejb 源码即上次翻页最大的ScoreDoc。TopFieldCollector同样有两个子类（SimpleFieldCollector和PagingFieldCollector），其判断逻辑与TopScoreDocsCollector类似，也是根据searchContext.sort()是否为null来决定使用哪类Collector。
5. 在lucene6.4.1版本中，无论是SimpleFieldCollector和PagingFieldCollector都无法提前终止收集过程。然而，从更高版本的lucene开始，具备了提前结束收集的功能，判断依据是search sort=index sort一致时，通过抛出CollectionTerminatedException异常提前结束收集。Elasticsearch从6.x版本开始也支持了自定义写入顺序，可以不是_doc而是某个字段值。
6. 通过Elasticsearch的代码分析，我们确认scroll请求在指定_doc排序并从第二页开始时，只会收集指定数量的doc，性能表现更优。对于scroll请求，包装了一层MinDocQuery，用于过滤掉已经翻页过的数据，大大减少文档命中数，避免收集无用的doc，这对于深度翻页性能提升明显。
7. 对于scroll请求，由于不支持向前翻页，每次查询对于已查过的数据无需收集。Elasticsearch通过MinDocQuery实现跳跃功能，将doc跳到segmentMinDoc（lastEmittedDoc+1），在合并倒排表之后，实际上就不会再命中上一页的内容。触发提前终止后，后续倒排表合并也不再必要，性能提升显著。
8. Scroll与search_after查询实际上走的是相同的逻辑，都是通过一个after变量进行翻页。scroll的after参数为scrollContext.lastEmittedDoc（ScoreDoc），search_after的after参数为包含sort字段信息的FieldDoc，都是ScoreDoc。最终都会收集全部命中文档才能得到排序结果，但scroll对于_doc排序做了优化，性能表现更佳。
9. 对于search_after查询，即使指定_doc排序，仍然需要收集全部命中文档，因为search_after是动态的，MinDocQuery跳跃功能不适用。然而，search_after在lucene后续版本中支持了提前终止功能，当查询时指定sort为index sort，可以触发提前终止，不再收集全部命中文档。
. Scroll请求保存的上下文信息主要是maxScore和lastEmittedDoc用于翻页，但实际保存的不仅仅是ScrollContext，而是SearchContext，其中包含了更多关键信息，如searcher和IndexReader，后者对于后续索引更新是感知不到的，除非重新打开reader或使用DirectoryReader.openIfChanged(oldreader)。这是Scroll查询无法感知索引更新的原因。
. 经过测试，即使在scroll过程中触发了merge，被merge的segment文件也不会立即被删除，新的segment文件也不会被发现。这表明Scroll查询无法感知数据更新，其本质是快照了LeafReaderContext，并非检索命中的结果。
总结而言，Scroll查询在指定_doc排序时，通过优化收集过程和使用MinDocQuery实现跳跃功能，能显著提升性能，尤其是在翻页操作中。同时，Scroll请求的机制及底层实现使得其在查询处理上与search_after查询存在显著差异，但在Elasticsearch6.x版本中引入了索引预排序和提前终止功能，进一步优化了查询性能。
求C语言直接插入排序，选择排序，冒泡排序的源代码，能直接运行的最好，谢谢
插入排序：用指针和插入排序法对数组中个整数按由小到大排序。
#include"stdio.h"
#include"conio.h"
main()
{
inta[],r[];
int *p;
int i,j;
for(i=0;i<;i++)
{
p=&a[i];
printf("pleasescan the NO: %d\n",i);
scanf("%d",p); /*因为p是指针变量，本身代表地址，所以不需加&符号*/
r[i+1]=a[i];
} /*以上for循环是将从键盘输入的个数依次放到a[0..9]和r[1..]中*/
r[0]=1;
for(i=2;i<=;i++)
{
r[0]=r[i];
j=i-1;
while(r[j]>r[0])
{
r[j+1]=r[j];
j--;
}
r[j+1]=r[0];
} /*以上for循环是将数组r[1..]中的数用插入法进行从小到大的顺序排序*/
for(i=1;i<=;i++) /*将排好序后的数组中的元素依次输出*/
{
p=&r[i];
printf("frommin to max the NO: %d value=%d\n",i,*p);
}
}
给分的话，剩下的在答
通讯录按姓名进行排序源代码排序后只显示排序成功,没有排序内容？
可能是因为在排序过程中出现了错误，导致没有正确地更新排序后的内容。以下是一个示例代码，用于对一个字符串数组进行按姓名排序：
import java.util.Arrays;
public class通讯录 {
public static void main(String[] args) {
String[] names = { "Tom", "Jack", "Mary", "Lucy"};
Arrays.sort(names); // 按姓名排序
System.out.println("排序成功！");
for (int i = 0; i < names.length; i++) {
System.out.println(names[i]); // 输出排序后的内容
}
}
}
在这个示例中，我们首先定义了一个字符串数组 names其中包含了一些人的姓名。然后使用 Arrays.sort() 方法对这个数组进行按姓名排序。最后，我们输出排序结果并遍历整个数组来显示排序后的内容。
如果运行这个程序，应该会先输出“排序成功！”的提示信息，然后按照姓名从小到大的顺序依次输出每个人的姓名。如果只输出了“排序成功！”，而没有输出任何内容，那么很可能是排序过程中出现了问题。你可以检查一下代码中的语法错误、逻辑错误以及数据类型等问题，看看是否能够找出问题所在。
VB 快速排序法 源代码
是这样的：
假设有 2 3 5 1 0 8 7 -6 9
dim a(9) as integer //全局变量
function position(byval i as integer,byval j as integer)as integer
dim temp as integer
flag=a(0);
while i<j
while i<j and flag<a(j)
j--
end while
temp=flag
flag=a(j)
a(j)=temp
while i<j and a(i)<a(j)
i++
end while
temp=a(i)
a(i)=a(j)
a(j)=temp
end while
return i
end function//这是一个分段函数 将数列 分为两段//
sub quick_sort(byval i as integer,byval j as integer)
dim t as integer
t=position(i,j)
quick_sort(i,t-1)
quick_sort(t+1,j)
end sub
接下来在文本框或列表框中
输出a（9）就可以了;
可能有点c 的风格
你原样照应即可啦！
px竞价排序指标源码！最新排序出炉
{ PX排序公式}
连板指标：BARSLASTCOUNT(C>=REF(C,1)*1. AND C=H)
竞价额1：DYNAINFO()/
流通市值：FINANCE()/
竞价手数：DYNAINFO()/DYNAINFO(4)/
万手指标：竞价手数/
竞流比：(竞价手数/FINANCE())
*涨停系数：(FINANCE()/)*O
竞5指标：竞价手数/涨停系数
比值指标：竞价额1/流通市值/#DAY
强度指标：竞5/比值
基本量指标：REF(V,1)#DAY*0./
力度指标：万手/基本量
*时间指标：IF(基本量/万手<=,基本量/万手,0){ 分钟}
高开指标：(O/REF(C,1)-1)*,NODRAW,COLORYELLOW
强度指标：REF(V,1)#DAY/FINANCE()*,COLORYELLOW
{ 取范围}
过滤条件：去低值 AND 去ST AND 去星星 AND 去特殊 AND 去新股 AND 去次新股 AND NOT(REF(ZT,1))
{ 取股票范围}
评分：F1+F2+F3+F4
观察强度：竞价额1/时间,NODRAW
涨幅指标：C/REF(C,1)*-
昨涨幅指标：REF(涨幅,1)
TJ1指标：SQRT(REF(H,1)*REF(L,1))
ZGJ指标：REF(HHV(H,2),1)#DAY
竞价量指标：GPJYVALUE(,1,0)
开盘金额A：竞价量*O/
竞换手指标：开盘金额A/O/FINANCE()
*今竞额指标：IF(CURRBARSCOUNT=1 AND PERIOD=5,DYNAINFO()/,竞金额)COLORGREEN,NODRAW
换手Z指标：今竞额*/O/FINANCE()* COLORGREEN,NODRAW
BL指标：今竞额*/REF(HHV(AMOUNT,5),1)* COLORGREEN,NODRAW
☆爆☆指标：IF(FINANCE(7)*O/< AND REF(ZT,1) AND 观察强度> AND 观察强度<,BL*换手Z*(O-REF(O,1))/REF(O,1)*,0)
c语言编程： 将一组数按从大到小的顺序排序
#include <stdio.h>main()
{
int x;
printf("请输入要排序数字个数:");
scanf("%d",&x);
int i,j,k,a,b,num[x];
printf("输入数据:");
for(i=0;i<x;i++)
scanf("%d",&num[i]);
for(j=0;j<x;j++)
{
for(k=j+1;k<x;k++)
if(num[k]>num[j])
{
a=num[j];
num[j]=num[k];
num[k]=a;
}
}
for(b=0;b<x;b++)
printf("%d ",num[b]);
return 0;
}
扩展资料：
include用法：#include命令预处理命令的一种，预处理命令可以将别的源代码内容插入到所指定的位置；可以标识出只有在特定条件下才会被编译的某一段程序代码；可以定义类似标识符功能的宏，在编译时，预处理器会用别的文本取代该宏。
插入头文件的内容
#include命令告诉预处理器将指定头文件的内容插入到预处理器命令的相应位置。有两种方式可以指定插入头文件：
1、#include<文件名>
2、#include"文件名"
如果需要包含标准库头文件或者实现版本所提供的头文件，应该使用第一种格式。如下例所示：
#include<math.h>//一些数学函数的原型，以及相关的类型和宏
如果需要包含针对程序所开发的源文件，则应该使用第二种格式。
采用#include命令所插入的文件，通常文件扩展名是.h，文件包括函数原型、宏定义和类型定义。只要使用#include命令，这些定义就可被任何源文件使用。
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