排序函数相关知识
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数据结构与算法学习笔记之编程语言中的排序函数是怎么实现的前言 在开发过程中,人人都会用到排序,每种编程语言也会提供排序函数,可是编程语言的排序函数运用环境复杂,必须得达到最大程度的兼容。我们得怎么实现一种通用的,高效的排序函数呢?正文 1.最通用的排序算法 如下图所示:在我们选取的排序函数中,O(n2)时间复杂度适合小规模的排序,O(nlogn)时间复杂度适合大规模的排序,为了兼顾任意规模,我们选取时间复杂为O(nlogn)的算法,如:归并,快排,堆排序。 归并排序,时间复杂度符合要求,可是他不属于原地排序算法,空间复杂度太大,排序1G的数据就需要占用2G的空间 2.怎么优化快速排序? 快速排序的时间复杂度为O(nlogn),但是在最坏的情况时,我们每次选取的分区结点都选择最后一个数据时,时间复杂都会变为0(n2),那么最好的分区点就是:被分区点分开的两个分区中,数据数量差不多。刚好有两种简单常用的分区算法来优化:1.三数取中法 我们从区间的首尾中,分别取出一个数据,然后对比大小,取中间值作为分区点。 但是这里有个弊端:当数据规模太大时,
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javascript数组排序函数代码:/*@desc:表格排序类@param data 待排序数组*/function tablesort(data){this.data = datathis.sortby = true/* @desc:主方法,排序 @param item 排序字段 @return ret 排序后的数据 */this.sort = function(item){ if(this.sortby){ var ret = this.data.sort(function(a,b){  
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js数组排序函数sort()arrayobject.sort(sortby); 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。 //by函数接受一个成员名字符串做为参数 //并返回一个可以用来对包含该成员的对象数组进行排序的比较函数 var by = function(name){ return function(o, p){ var a, b; if (typeof o === "object" && typeof p === "object" && o && p) { a = o[name]; b = p[name]
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PHP二维数组排序函数function array_sort($arr,$keys,$type='asc'){ $keysvalue = $new_array = array(); foreach ($arr as $k=>$v){ $keysvalue[$k] = $v[$keys]; } if($type == 'asc'){ asort($keysvalue); }else{ arsort($keysvalue); } reset($keysvalue);  
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- 5.3 排序 关于排序中间操作,有下面几个常用方法:sorted():产生一个新流,其中按照自然顺序排序;sorted(Comparator com):产生一个新流,其中按照比较器顺序排序。请查看如下实例:1258运行结果:1 8 9 10 12 20上面实例中,我们调用sorted()方法对集合元素进行了从小到大的自然排序,那么如果想要实现从大到小排序,任何实现呢?此时就要用到sorted(Comparator com)方法定制排序,查看如下实例:1259运行结果:201210981实例中,sorted()方法接收的参数是一个函数式接口Comparator,因此使用Lambda表达式创建函数式接口实例即可,Lambda体调用整型的比较方法,对返回的整型值做一个取反即可。
- 2. Pandas 排序操作 Pandas 对于排序的操作分为按索引排序和按数据值排序,分别通过函数 sort_index () 和 sort_values () 进行实现,接下来我们详细学习每个函数的使用方式。首先我们通过 Excel 进行数据的解析。Pandas 解析的数据对象 data 具体内容如下:# 导入pandas包import pandas as pddata_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第15小节/execl数据demo.xlsx"# 解析数据data = pd.read_excel(data_path)print(data)# --- 输出结果 data 数据对象 --- BB AA CC EE DD0 11 3 3230.0 45.6 20.01 4 2 2124.0 67.0 NaN2 7 23 345.0 33.9 23.03 5 11 2361.0 59.5 4.04 10 45 326.0 69.9 55.05 33 33 NaN 75.0 67.0
- 1.3 排序 现在出来的结果已经大体符合我们的要求了,那么如何筛选出最优的结果呢?就需要用到排序功能了,排序方式有很多种,但是用到最多的还是默认的 Best match 或者 Most stars 这两项,由于现在搜索出的结果就是 Best match 来排序的,所以我们不妨点击 Most stars 试试看:可以看到这两种排序,那第一个项目的排名都没变化,说明这个很可能就是我们要找的项目,可以点进去看看它的说明文档,是否满足我们的需求,然后决定是否用它。如果不符合要求,就按着排序的结果依次点进去看看,绝大多数情况下,我们都可以在排名靠前的几个搜索结果里面找到我们想要的项目。
- 希尔排序 今天我们来介绍一个比经典的排序算法:希尔排序。该算法时以它的发明者 Donald Shell 名字命名的,改进自插入排序算法,实现简单,在中等规模的数据上性能表现不错。我们同样从算法的思路、Python 实现以及复杂度分析三个方面学习希尔排序算法。
- 2.1 sort_index () 函数 该函数是对数据集进行按索引进行排序时使用的,里面提供了丰富的函数,下面我将列举几个常用的参数。df.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None)参数名说明 axis 排序的索引轴,axis=0 行索引(默认),axis=1 列索引 ascendingascending=True 升序或是 ascending=False 降序排序下面我们将通过上面从 Excel 解析的数据集 data 进行该函数这个参数的代码演示:# data 为上面从 Excel 中解析出来的数据# 1.按行索引进行降序排列 axis=0,ascending=Falsedata_res=data.sort_index(axis=0,ascending=False)print(data_res)# --- 输出结果 --- BB AA CC EE DD5 33 33 NaN 75.0 67.04 10 45 326.0 69.9 55.03 5 11 2361.0 59.5 4.02 7 23 345.0 33.9 23.01 4 2 2124.0 67.0 NaN0 11 3 3230.0 45.6 20.0# 结果解析:通过对这两个参数的设置,我们按照行索引进行了降序排列。# 2.按列索引进行降序排列 axis=1,ascending=Falsedata_res=data.sort_index(axis=1,ascending=False)print(data_res)# --- 输出结果 --- EE DD CC BB AA0 45.6 20.0 3230.0 11 31 67.0 NaN 2124.0 4 22 33.9 23.0 345.0 7 233 59.5 4.0 2361.0 5 114 69.9 55.0 326.0 10 455 75.0 67.0 NaN 33 33# 结果解析:通过设置按照列索引,进行降序排列数据,可以看到输出结果。# 3.按列索引进行降序排列 axis=1,ascending=Truedata_res=data.sort_index(axis=1,ascending=True)print(data_res)# --- 输出结果 --- AA BB CC DD EE0 3 11 3230.0 20.0 45.61 2 4 2124.0 NaN 67.02 23 7 345.0 23.0 33.93 11 5 2361.0 4.0 59.54 45 10 326.0 55.0 69.95 33 33 NaN 67.0 75.0# 结果解析:通过设置按照列索引进行升序排列数据,可以看到列数据的索引顺序变为了从 AA 到 EE 。
- 插入排序 上节课我们学习了一个经典的排序算法—冒泡排序,本节我们来聊一下基础排序中的插入排序算法。
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