access排序字段排序

一、access排序字段排序

在网站优化的过程中，access 排序字段排序是一个关键的步骤。通过正确地优化排序字段，可以提高网站在搜索引擎结果页上的排名，并增加网站的流量和曝光度。在本文中，我们将讨论如何通过优化排序字段来提升网站的SEO效果。

什么是排序字段排序？

排序字段排序 是指根据特定的字段对网站的内容进行排序，以满足用户的需求并提高网站的可发现性。在 SEO 中，通过对关键字、页面标题、meta 描述等字段进行排序，可以使网站在搜索结果中更容易被检索到。

为什么重要？

优化 排序字段排序 可以帮助搜索引擎更好地理解和解析网站的内容。搜索引擎会根据排序字段的相关性和重要性来决定网站在搜索结果中的排名。通过合理优化排序字段，可以提高网站的排名，并吸引更多的用户访问。

如何进行排序字段排序优化？

以下是几种优化排序字段的方法：

• 选择合适的排序字段： 根据网站的内容和用户需求，选择适合的排序字段进行优化。
• 关键字优化： 在排序字段中使用正确的关键字，提高内容的相关性和可搜索性。
• 页面标题优化： 编写吸引人眼球的页面标题，增加点击率和浏览量。
• meta 描述优化： 编写简洁明了的 meta 描述，吸引用户点击并提高排名。

排序字段排序优化的注意事项

在进行 排序字段排序 优化时，需要注意以下几点：

1. 避免堆砌关键字，保持内容自然流畅。
2. 定期更新排序字段，保持内容的新鲜度。
3. 遵循搜索引擎的指导方针，避免使用违规手段进行优化。

排序字段排序优化的效果

通过优化 排序字段排序 ，网站可以获得以下几方面的效果：

1. 提高搜索引擎排名，增加流量和曝光度。
2. 提升用户体验，提高页面点击率。
3. 增加网站的权威性和可信度。

综上所述，排序字段排序 优化是网站 SEO 中不可或缺的一环。通过合理优化排序字段，可以帮助网站获得更好的排名和流量，提升用户体验，增加网站的可见度和影响力。

二、堆排序，希尔排序，冒泡排序，快速排序，哪个最费时？

冒泡最费时间，o(n^2), 快速排序和堆排序都是比较好的排序，o(nlogn)

三、Java排序算法详解：快速排序、归并排序、冒泡排序等

Java排序算法详解

在Java编程中，排序是一项常用的操作。无论是对数组还是对集合进行排序，掌握各种排序算法都是非常重要的。本文将详细介绍Java中常用的几种排序算法，包括快速排序、归并排序、冒泡排序等。

快速排序

快速排序是一种分治策略的排序算法，它通过将大问题分解为小问题，然后再将小问题的解组合起来得到整个问题的解。实现快速排序的关键在于选取一个基准元素，将数组分为比基准元素小和比基准元素大的两个部分，然后对这两个部分递归地进行排序，最后将排序好的部分合并起来。快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。

归并排序

归并排序也是一种分治策略的排序算法，它将数组不断划分为更小的单元，然后对这些单元进行排序，最后再将排序好的单元归并起来。归并排序的时间复杂度同样为O(nlogn)。相对于快速排序，归并排序具有稳定性，适用于对大规模数据进行排序。

冒泡排序

冒泡排序是一种简单但低效的排序算法，它通过不断交换相邻的元素将最大的元素逐步“冒泡”到最后。这个过程类似于水中的气泡不断上升的过程，因此得名冒泡排序。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，在实际应用中较少使用。

其他排序算法

除了快速排序、归并排序和冒泡排序，Java中还有许多其他常用的排序算法，例如插入排序、选择排序和堆排序等。每种排序算法都有自己的特点和适用场景，根据实际需求选择合适的排序算法可以提高代码的效率。

总之，掌握Java中的各种排序算法对于编程人员来说是非常重要的。通过本文的介绍，希望读者能够对Java中的排序算法有更深入的理解，从而在实际开发中能够选择合适的排序算法来解决问题。

感谢您阅读本文，希望能够帮助您更好地理解和应用Java中的排序算法。

四、排序算法?

各种排序算法的分析及java实现

　　排序一直以来都是让我很头疼的事，以前上《数据结构》打酱油去了，整个学期下来才勉强能写出个冒泡排序。由于下半年要准备工作了，也知道排序算法的重要性（据说是面试必问的知识点），所以又花了点时间重新研究了一下。

　　排序大的分类可以分为两种：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内排序，如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序。下面讲的排序都是属于内排序。

　　内排序有可以分为以下几类：

　　(1)、插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。

　　(2)、选择排序：简单选择排序、堆排序。

　　(3)、交换排序：冒泡排序、快速排序。

　　(4)、归并排序

　　(5)、基数排序

一、插入排序

•思想：每步将一个待排序的记录，按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置，直到全部插入排序完为止。

•关键问题：在前面已经排好序的序列中找到合适的插入位置。

•方法：

–直接插入排序

–二分插入排序

–希尔排序

①直接插入排序（从后向前找到合适位置后插入）

　　1、基本思想：每步将一个待排序的记录，按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置（从后向前找到合适位置后），直到全部插入排序完为止。

2、实例

3、java实现

1 package com.sort;

2

3 public class 直接插入排序 {

4

5 public static void main(String[] args) {

6 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1};

7 System.out.println("排序之前：");

8 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

9 System.out.print(a[i]+" ");

10 }

11 //直接插入排序

12 for (int i = 1; i < a.length; i++) {

13 //待插入元素

14 int temp = a[i];

15 int j;

16 /*for (j = i-1; j>=0 && a[j]>temp; j--) {

17 //将大于temp的往后移动一位

18 a[j+1] = a[j];

19 }*/

20 for (j = i-1; j>=0; j--) {

21 //将大于temp的往后移动一位

22 if(a[j]>temp){

23 a[j+1] = a[j];

24 }else{

25 break;

26 }

27 }

28 a[j+1] = temp;

29 }

30 System.out.println();

31 System.out.println("排序之后：");

32 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

33 System.out.print(a[i]+" ");

34 }

35 }

36

37 }

4、分析

　　直接插入排序是稳定的排序。

　　文件初态不同时，直接插入排序所耗费的时间有很大差异。若文件初态为正序，则每个待插入的记录只需要比较一次就能够找到合适的位置插入，故算法的时间复杂度为O(n)，这时最好的情况。若初态为反序，则第i个待插入记录需要比较i+1次才能找到合适位置插入，故时间复杂度为O(n2)，这时最坏的情况。

　　直接插入排序的平均时间复杂度为O(n2)。

②二分法插入排序（按二分法找到合适位置插入）

　　1、基本思想：二分法插入排序的思想和直接插入一样，只是找合适的插入位置的方式不同，这里是按二分法找到合适的位置，可以减少比较的次数。

　　2、实例

3、java实现

1 package com.sort;

2

3 public class 二分插入排序 {

4 public static void main(String[] args) {

5 int[] a={49,38,65,97,176,213,227,49,78,34,12,164,11,18,1};

6 System.out.println("排序之前：");

7 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

8 System.out.print(a[i]+" ");

9 }

10 //二分插入排序

11 sort(a);

12 System.out.println();

13 System.out.println("排序之后：");

14 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

15 System.out.print(a[i]+" ");

16 }

17 }

18

19 private static void sort(int[] a) {

20 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

21 int temp = a[i];

22 int left = 0;

23 int right = i-1;

24 int mid = 0;

25 while(left<=right){

26 mid = (left+right)/2;

27 if(temp<a[mid]){

28 right = mid-1;

29 }else{

30 left = mid+1;

31 }

32 }

33 for (int j = i-1; j >= left; j--) {

34 a[j+1] = a[j];

35 }

36 if(left != i){

37 a[left] = temp;

38 }

39 }

40 }

41 }

4、分析

　　当然，二分法插入排序也是稳定的。

　　二分插入排序的比较次数与待排序记录的初始状态无关，仅依赖于记录的个数。当n较大时，比直接插入排序的最大比较次数少得多。但大于直接插入排序的最小比较次数。算法的移动次数与直接插入排序算法的相同，最坏的情况为n2/2，最好的情况为n，平均移动次数为O(n2)。

③希尔排序

　　1、基本思想：先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分成d1个组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序；然后，取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序，直至所取的增量dt=1(dt<dt-l<…<d2<d1)，即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止。该方法实质上是一种分组插入方法。

　　2、实例

3、java实现

1 package com.sort;

2

3 //不稳定

4 public class 希尔排序 {

5

6

7 public static void main(String[] args) {

8 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1};

9 System.out.println("排序之前：");

10 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

11 System.out.print(a[i]+" ");

12 }

13 //希尔排序

14 int d = a.length;

15 while(true){

16 d = d / 2;

17 for(int x=0;x<d;x++){

18 for(int i=x+d;i<a.length;i=i+d){

19 int temp = a[i];

20 int j;

21 for(j=i-d;j>=0&&a[j]>temp;j=j-d){

22 a[j+d] = a[j];

23 }

24 a[j+d] = temp;

25 }

26 }

27 if(d == 1){

28 break;

29 }

30 }

31 System.out.println();

32 System.out.println("排序之后：");

33 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

34 System.out.print(a[i]+" ");

35 }

36 }

37

38 }

4、分析

　　我们知道一次插入排序是稳定的，但在不同的插入排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，最后其稳定性就会被打乱，所以希尔排序是不稳定的。

　　希尔排序的时间性能优于直接插入排序，原因如下：

　　（1）当文件初态基本有序时直接插入排序所需的比较和移动次数均较少。

　　（2）当n值较小时，n和n2的差别也较小，即直接插入排序的最好时间复杂度O(n)和最坏时间复杂度0(n2)差别不大。

　　（3）在希尔排序开始时增量较大，分组较多，每组的记录数目少，故各组内直接插入较快，后来增量di逐渐缩小，分组数逐渐减少，而各组的记录数目逐渐增多，但由于已经按di-1作为距离排过序，使文件较接近于有序状态，所以新的一趟排序过程也较快。

　　因此，希尔排序在效率上较直接插人排序有较大的改进。

　　希尔排序的平均时间复杂度为O(nlogn)。

二、选择排序

•思想：每趟从待排序的记录序列中选择关键字最小的记录放置到已排序表的最前位置，直到全部排完。

•关键问题：在剩余的待排序记录序列中找到最小关键码记录。

•方法：

–直接选择排序

–堆排序

①简单的选择排序

　　1、基本思想：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。

　2、实例

3、java实现

1 package com.sort;

2

3 //不稳定

4 public class 简单的选择排序 {

5

6 public static void main(String[] args) {

7 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8};

8 System.out.println("排序之前：");

9 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

10 System.out.print(a[i]+" ");

11 }

12 //简单的选择排序

13 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

14 int min = a[i];

15 int n=i; //最小数的索引

16 for(int j=i+1;j<a.length;j++){

17 if(a[j]<min){ //找出最小的数

18 min = a[j];

19 n = j;

20 }

21 }

22 a[n] = a[i];

23 a[i] = min;

24

25 }

26 System.out.println();

27 System.out.println("排序之后：");

28 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

29 System.out.print(a[i]+" ");

30 }

31 }

32

33 }

4、分析

　　简单选择排序是不稳定的排序。

　　时间复杂度：T(n)=O(n2)。

②堆排序

　　1、基本思想：

　　堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。

　　堆的定义下：具有n个元素的序列 （h1,h2,...,hn),当且仅当满足（hi>=h2i,hi>=2i+1）或（hi<=h2i,hi<=2i+1） (i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最大项（大顶堆）。完全二 叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。

　　思想:初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个 堆，这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推，直到只有两个节点的堆，并对 它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。

　　2、实例

初始序列：46,79,56,38,40,84

　　建堆：

　交换，从堆中踢出最大数

依次类推：最后堆中剩余的最后两个结点交换，踢出一个，排序完成。

3、java实现

1 package com.sort;

2 //不稳定

3 import java.util.Arrays;

4

5 public class HeapSort {

6 public static void main(String[] args) {

7 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64};

8 int arrayLength=a.length;

9 //循环建堆

10 for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){

11 //建堆

12 buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);

13 //交换堆顶和最后一个元素

14 swap(a,0,arrayLength-1-i);

15 System.out.println(Arrays.toString(a));

16 }

17 }

18 //对data数组从0到lastIndex建大顶堆

19 public static void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex){

20 //从lastIndex处节点（最后一个节点）的父节点开始

21 for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){

22 //k保存正在判断的节点

23 int k=i;

24 //如果当前k节点的子节点存在

25 while(k*2+1<=lastIndex){

26 //k节点的左子节点的索引

27 int biggerIndex=2*k+1;

28 //如果biggerIndex小于lastIndex，即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在

29 if(biggerIndex<lastIndex){

30 //若果右子节点的值较大

31 if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){

32 //biggerIndex总是记录较大子节点的索引

33 biggerIndex++;

34 }

35 }

36 //如果k节点的值小于其较大的子节点的值

37 if(data[k]<data[biggerIndex]){

38 //交换他们

39 swap(data,k,biggerIndex);

40 //将biggerIndex赋予k，开始while循环的下一次循环，重新保证k节点的值大于其左右子节点的值

41 k=biggerIndex;

42 }else{

43 break;

44 }

45 }

46 }

47 }

48 //交换

49 private static void swap(int[] data, int i, int j) {

50 int tmp=data[i];

51 data[i]=data[j];

52 data[j]=tmp;

53 }

54 }

4、分析

　　堆排序也是一种不稳定的排序算法。

　　堆排序优于简单选择排序的原因：

　　直接选择排序中，为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录，必须进行n-1次比较，然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录，又需要做n-2次比较。事实上，后面的n-2次比较中，有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过，但由于前一趟排序时未保留这些比较结果，所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。

　　堆排序可通过树形结构保存部分比较结果，可减少比较次数。

　　堆排序的最坏时间复杂度为O(nlogn)。堆序的平均性能较接近于最坏性能。由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。

三、交换排序

①冒泡排序

　　1、基本思想：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。

　　2、实例

3、java实现

1 package com.sort;

2

3 //稳定

4 public class 冒泡排序 {

5 public static void main(String[] args) {

6 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8};

7 System.out.println("排序之前：");

8 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

9 System.out.print(a[i]+" ");

10 }

11 //冒泡排序

12 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

13 for(int j = 0; j<a.length-i-1; j++){

14 //这里-i主要是每遍历一次都把最大的i个数沉到最底下去了，没有必要再替换了

15 if(a[j]>a[j+1]){

16 int temp = a[j];

17 a[j] = a[j+1];

18 a[j+1] = temp;

19 }

20 }

21 }

22 System.out.println();

23 System.out.println("排序之后：");

24 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

25 System.out.print(a[i]+" ");

26 }

27 }

28 }

4、分析

　　冒泡排序是一种稳定的排序方法。　

•若文件初状为正序，则一趟起泡就可完成排序，排序码的比较次数为n-1，且没有记录移动，时间复杂度是O(n)

•若文件初态为逆序，则需要n-1趟起泡，每趟进行n-i次排序码的比较，且每次比较都移动三次，比较和移动次数均达到最大值∶O(n2)

•起泡排序平均时间复杂度为O(n2)

②快速排序

　　1、基本思想：选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。　

　　2、实例

3、java实现

package com.sort;

//不稳定public class 快速排序 {

public static void main(String[] args) {

int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8};

System.out.println("排序之前：");

for (int i = 0; i < a.length; i++) {

System.out.print(a[i]+" ");

}

//快速排序 quick(a);

System.out.println();

System.out.println("排序之后：");

for (int i = 0; i < a.length; i++) {

System.out.print(a[i]+" ");

}

}

private static void quick(int[] a) {

if(a.length>0){

quickSort(a,0,a.length-1);

}

}

private static void quickSort(int[] a, int low, int high) {

if(low<high){ //如果不加这个判断递归会无法退出导致堆栈溢出异常

int middle = getMiddle(a,low,high);

quickSort(a, 0, middle-1);

quickSort(a, middle+1, high);

}

}

private static int getMiddle(int[] a, int low, int high) {

int temp = a[low];//基准元素

while(low<high){

//找到比基准元素小的元素位置

while(low<high && a[high]>=temp){

high--;

}

a[low] = a[high];

while(low<high && a[low]<=temp){

low++;

}

a[high] = a[low];

}

a[low] = temp;

return low;

}

}

　4、分析

　　快速排序是不稳定的排序。

　　快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。

　　当n较大时使用快排比较好，当序列基本有序时用快排反而不好。

四、归并排序

　　1、基本思想:归并（Merge）排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。

　　2、实例

3、java实现

1 package com.sort;

2

3 //稳定

4 public class 归并排序 {

5 public static void main(String[] args) {

6 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8};

7 System.out.println("排序之前：");

8 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

9 System.out.print(a[i]+" ");

10 }

11 //归并排序

12 mergeSort(a,0,a.length-1);

13 System.out.println();

14 System.out.println("排序之后：");

15 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

16 System.out.print(a[i]+" ");

17 }

18 }

19

20 private static void mergeSort(int[] a, int left, int right) {

21 if(left<right){

22 int middle = (left+right)/2;

23 //对左边进行递归

24 mergeSort(a, left, middle);

25 //对右边进行递归

26 mergeSort(a, middle+1, right);

27 //合并

28 merge(a,left,middle,right);

29 }

30 }

31

32 private static void merge(int[] a, int left, int middle, int right) {

33 int[] tmpArr = new int[a.length];

34 int mid = middle+1; //右边的起始位置

35 int tmp = left;

36 int third = left;

37 while(left<=middle && mid<=right){

38 //从两个数组中选取较小的数放入中间数组

39 if(a[left]<=a[mid]){

40 tmpArr[third++] = a[left++];

41 }else{

42 tmpArr[third++] = a[mid++];

43 }

44 }

45 //将剩余的部分放入中间数组

46 while(left<=middle){

47 tmpArr[third++] = a[left++];

48 }

49 while(mid<=right){

50 tmpArr[third++] = a[mid++];

51 }

52 //将中间数组复制回原数组

53 while(tmp<=right){

54 a[tmp] = tmpArr[tmp++];

55 }

56 }

57 }

4、分析

　　归并排序是稳定的排序方法。

　　归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。

　　速度仅次于快速排序，为稳定排序算法，一般用于对总体无序，但是各子项相对有序的数列。

五、基数排序

　　1、基本思想：将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后,数列就变成一个有序序列。

　　2、实例

3、java实现

1 package com.sort;

2

3 import java.util.ArrayList;

4 import java.util.List;

5 //稳定

6 public class 基数排序 {

7 public static void main(String[] args) {

8 int[] a={49,38,65,97,176,213,227,49,78,34,12,164,11,18,1};

9 System.out.println("排序之前：");

10 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

11 System.out.print(a[i]+" ");

12 }

13 //基数排序

14 sort(a);

15 System.out.println();

16 System.out.println("排序之后：");

17 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

18 System.out.print(a[i]+" ");

19 }

20 }

21

22 private static void sort(int[] array) {

23 //找到最大数，确定要排序几趟

24 int max = 0;

25 for (int i = 0; i < array.length; i++) {

26 if(max<array[i]){

27 max = array[i];

28 }

29 }

30 //判断位数

31 int times = 0;

32 while(max>0){

33 max = max/10;

34 times++;

35 }

36 //建立十个队列

37 List<ArrayList> queue = new ArrayList<ArrayList>();

38 for (int i = 0; i < 10; i++) {

39 ArrayList queue1 = new ArrayList();

40 queue.add(queue1);

41 }

42 //进行times次分配和收集

43 for (int i = 0; i < times; i++) {

44 //分配

45 for (int j = 0; j < array.length; j++) {

46 int x = array[j]%(int)Math.pow(10, i+1)/(int)Math.pow(10, i);

47 ArrayList queue2 = queue.get(x);

48 queue2.add(array[j]);

49 queue.set(x,queue2);

50 }

51 //收集

52 int count = 0;

53 for (int j = 0; j < 10; j++) {

54 while(queue.get(j).size()>0){

55 ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(j);

56 array[count] = queue3.get(0);

57 queue3.remove(0);

58 count++;

59 }

60 }

61 }

62 }

63 }

4、分析

　　基数排序是稳定的排序算法。

　　基数排序的时间复杂度为O(d(n+r)),d为位数，r为基数。

总结：

一、稳定性:

　 稳定：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序

　　不稳定：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序

二、平均时间复杂度

　　O(n^2):直接插入排序，简单选择排序，冒泡排序。

　　在数据规模较小时（9W内），直接插入排序，简单选择排序差不多。当数据较大时，冒泡排序算法的时间代价最高。性能为O(n^2)的算法基本上是相邻元素进行比较，基本上都是稳定的。

　　O(nlogn):快速排序，归并排序，希尔排序，堆排序。

　　其中，快排是最好的， 其次是归并和希尔，堆排序在数据量很大时效果明显。

三、排序算法的选择

　　1.数据规模较小

　　（1）待排序列基本序的情况下，可以选择直接插入排序；

　　（2）对稳定性不作要求宜用简单选择排序，对稳定性有要求宜用插入或冒泡

　　2.数据规模不是很大

　　（1）完全可以用内存空间，序列杂乱无序，对稳定性没有要求，快速排序，此时要付出log（N）的额外空间。

　　（2）序列本身可能有序，对稳定性有要求，空间允许下，宜用归并排序

　　3.数据规模很大

　　（1）对稳定性有求，则可考虑归并排序。

　　（2）对稳定性没要求，宜用堆排序

　　4.序列初始基本有序（正序），宜用直接插入，冒泡

五、快速排序属于什么排序？

快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

六、EXCEL如何排序；文字排序？

1、打开需要排序的excel表格，然后选中要进行排序的文字。

2、选中要进行排序的文字，然后点击”菜单“中的”数据“，点击排序。

3、进入排序页面后，主要关键词默认是选中的列，这个不用更改，排序依据中默认单元格值也不需要更改，次序默认是升序，如果要降序可以在这里选择，设置好之后，点击确定。

4、点击确定排序之后，文字就可以按照第一个字的首字母进行排序了。

5、如果觉得上述步骤麻烦，可以直接选中数据列，点击开始页面排序中的升序和降序，效果是一样的。

七、Excel按时间排序排序？

1、首先在excel单元格内输入一组数据，该组数据由日期和时间一起排列，需要按照时间顺序排序。

2、选中单元格后点击“数据”中的“分列”选项。

3、选择固定宽度后进行分列处理，将单元格内的一组数据分成日期一列和时间一列。

4、然后选中两列单元格按下“数据”中的“排序”按钮。

5、在打开的排序对话框中将主要关键字更改为“时间列”，点击确定按钮。

6、即可将选中的单元格按照时间的顺序进行排序了。

八、汉字的七种字体怎么排序顺序排序！顺序排序！顺序排序？

汉字经过了6000多年的变化，其演变过程是：

甲骨文 → 金文 → 小篆 → 隶书 → 楷书 → 行书

（商） （周） （秦） （汉） （魏晋） 草书

以上的“甲金篆隶草楷行”七种字体称为 “汉 字七体”

转自：梨花落_sunny

九、在快速排序、堆排序、归并排序中，什么排序是稳定的？

归并排序是稳定的“快速排序和堆排序都不稳定.不稳定：就是大小相同的两个数，经过排序后，最终位置与初始位置交换了。

快速排序：27 23 27 3以第一个27作为pivot中心点，则27与后面那个3交换，形成3 23 27 27，排序经过一次结束，但最后那个27在排序之初先于初始位置3那个27，所以不稳定。

堆排序：比如：3 27 36 27，如果堆顶3先输出，则，第三层的27（最后一个27）跑到堆顶，然后堆稳定，继续输出堆顶，是刚才那个27，这样说明后面的27先于第二个位置的27输出，不稳定。”“2 归并排序（MergeSort）

归并排序先分解要排序的序列，从1分成2，2分成4，依次分解，当分解到只有1个一组的时候，就可以排序这些分组，然后依次合并回原来的序列中，这样就可以排序所有数据。合并排序比堆排序稍微快一点，但是需要比堆排序多一倍的内存空间，因为它需要一个额外的数组。”

以Ai与Aj为例子快速排序有两个方向，左边的i下标一直往右走，当a[i] <= a[center_index]，其中center_index枢元素的数组下标，一般取为数组第0个元素。而右边的j下标一直往左走，当a[j] > a[center_indexij都走不动了，i <= j, 交换a[i]和a[j],重复上面的过程，直到i>j。

交换a[j]和a[center_index]，完成一趟快速排序。在中枢元素和a[j]交换的时候，很有可能把前面的元素的稳定性打乱，比如序列5 3 3 4 3 8 9 10 11，现在中枢元素5和3(第5个元素，下标从1开始计)交换就会把元素3的稳定性打乱，所以快速排序是一个不稳定的排序算法，不稳定发生在中枢元素和a[j]交换的时刻。

十、冒泡和插入排序是比较排序算法吗？

这个问题我现在想明白了。

其实这个比较排序的下界（注意下界就是说的最好情况）肯定是对的。

但是有一个条件，就是在排序过程中不能利用额外信息或者条件的比较排序的下界。

1.冒泡排序，利用了上一次扫描没有发生交换的额外条件。

2.插入排序，利用了有大量已经排好序的元素的额外信息。

3.快速排序，如果采用3向切分，分为与pivot相等的、比pivot大的、比pivot小的，

然后利用有大量重复元素的额外信息一样能突破NlogN。

所以这里所说的比较排序的最好情况或者说是下界为NlogN，是不考虑任何的附加条件和额外信息的，如果对数据做出额外的假设，当然是可以突破这个下界的。