一 简介 偏向于业务的(MySQL)DBA或者业务的开发者来说，order by 排序是一个常见的业务功能，将结果根据指定的字段排序，满足前端展示的需求。然而排序操作也是经常出现慢查询排行榜的座上宾。本文将从原理和实际案例优化，order by 使用限制等几个方面来逐步了解order by 排序。
一、实验目的 掌握多种排序方法的基本思想，包括直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、简单选择排序、堆排序、归并排序等，并能够用高级语言实现。通过对这些算法效率的比较，加深对算法的理解。 二、实验原理
我们日常工作中写 SQL 语句，经常会使用 order by 对记录进行排序。如果 order by 能够使用索引中记录已经排好序的特性，就不需要再借助内存或磁盘空间进行排序，这无疑是效率最高的。然而，还是有各种情况导致 order by 不能够使用索引，而是要进行额外的排序操作。MySQL 把需要借助内存或磁盘空间进行的排序操作统称为文件排序，而没有在概念上进一步分为文件排序和内存排序。
我们知道Python的内置dictionary数据类型是无序的，通过key来获取对应的value。可是有时我们需要对dictionary中 的item进行排序输出，可能根据key，也可能根据value来排。到底有多少种方法可以实现对dictionary的内容进行排序输出呢？下面摘取了 一些精彩的解决办法。
冒泡排序如同泡泡上升一样，逐个逐个向上冒，一个接一个的冒上去。两两比较，较大者（较小者）向后挪动。全部遍历一遍即可完成排序。
转载自http://hi.baidu.com/jackleehit/blog/item/53da32a72207bafa9052eea1.html
1.ORDER BY的优化 某些情况下，MySQL使用索引排序，尽量避免使用 filesort 即使ORDER BY与索引不完全匹配，也可以使用索引，只要索引的未使用部分和额外的ORDER BY列都是WHERE子句中的常量 constants 。如果索引不包含查询访问的 列，则仅当索引访问比其他访问方法有效时才使用索引，使用索引是否比扫描全表更有效。 SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1, key_part2; 在key_part1,key_part2 建立索引 查询使用SELECT*，它可以选择比key_part1和key_part2更多的列。在这种情况下，扫描整个索引并查找表行以查找不在索引中的列可能比扫描表和对结果排序更昂贵。如果是这样，优化器可能不使用索引。如果SELECT*只选择索引列，则使用索引并避免排序。
摘要：排序是个古老的话题，不过对于字典的排序，常常会让 小白手足无措。好像没有找到可以排序字典的函数呢！到底是按key排序，还是按value排序呢？字典到底可不可以按value排序呢？排完序后，还可以通过key检索吗？当然，还会抛出很多问题，而本文将完美地给出了这些问题的答案！
快速排序是（Quick sort）是对冒泡排序的一种改进，是非常重要且应用比较广泛的一种高效率排序算法。
前面我们学习过五种排序——直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序和冒泡排序，今天我们就来学习交换排序的第二种——快速排序。
1，sort(cmp = None ,key = None, reverse = False)，没有返回值，函数用于对原列表进行排序，如果指定参数，则使用比较函数指定的比较函数。会修改list本身,不会返回新list。
一 前言 为什么是再说呢？因为前面已经写过 《order by 原理以及优化》 ，介绍order by 的基本原理以及优化。如果觉得对order by原理了解不透彻可以参考其他同行的文章《MySQL排序内部原理探秘》.本文是基于官网文档的二刷(基本翻译+测试验证),看完本文可以了解到什么样的select + order by 语句可以使用索引，什么样的不能利用到索引排序。 二 分析 2.1 官方标准介绍 对于select order by语句如何能够利用到索引，官方表述如下:
在之前的博客 【Python】数据容器总结 ② ( 数据容器元素排序 | 字符串大小比较 | 字符大小比较 | 长短一样的字符串大小比较 | 长短不一样的字符串大小比较 ) 中 , 介绍了使用 sorted 函数 对容器中的元素进行排序 ;
进行一个简单的升序排列直接调用sorted()函数，函数将会返回一个排序后的列表：
对字典进行排序？这其实是一个伪命题，搞清楚python字典的定义---字典本身默认以key的字符顺序输出显示---就像我们用的真实的字典一样，按照abcd字母的顺序排列，并且本质上各自没有先后关系，是一个哈希表的结构：
本文是《Elasticsearch聚合学习》系列的第四篇，在前面的实战中，聚合的结果以桶(bucket)为单位，放在JSON数组中返回，这些数据是没有排序的，今天来学习如何给这些数据进行排序；
python内置排序函数sorted，可以适用于所有可迭代的对象。而类型自有的sort函数只适用于类型本身。例如list.sort()，只适用于列表类型。另外，sort函数是在原来列表上直接进行排序，而sorted函数则是返回一个排序之后的列表。
其实lambda表达式本质上就是函数体只有一句话的匿名函数， 我们完全可以使用lambda表达式去代替上面那个计算面积的函数，python中的函数是一种对象，如下：
Help on built-in function sorted in module builtins:
今天刚准备更新一道习题的，结果发现有些知识点生疏了不少，今天就更新2个知识点吧。 可以说是非常好的算法 快速排序 简介 快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。 快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。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。 原理图 在快速排序算法中，使用了分治策略。首先把序列分成两个
在元素一排序的基础上再进行元素二的排序，然后再进行元素三的排序。 排序后效果图：
– iterable — 可迭代对象。 – key –主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。 – reverse — 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。
快速排序是一种基于分治思想的高效排序算法，由Tony Hoare于1960年提出。它的核心思想是通过选择一个基准元素，将数组划分成两个子数组，使得左边的子数组元素都小于基准，右边的子数组元素都大于基准，然后对这两个子数组分别进行递归排序。
了解一个知识，必须要从其含义开始。 什么是选择排序呢，用一个例子来解释：仍然是同学排队问题 假设有A、B、C、D四位同学，该四位同学是身高大小情况为【B>A>D>C】，且目前的顺序为【A、B、C、D】 接下来用选择排序的思维为他们设计排序方法。 首先，在四位同学中挑选一位最低的同学将其和第一位同学交换位置，也就是C同学和A同学交换位置。此时的排序占位为【C、B、A、D】。接下来，不在管理第一位同学，将B同学，位于第二位的同学，和剩下的A和D同学中选择一个最小的同学，和B同学比较，发现其中的D同学身高最低，那么就将D同学和B同学调换位置。此时的位置顺序为【C、D、A、B】。接着，再看第三位A同学，在后几位同学中选择最低的同学。也就是B同学，与A同学比较身高。发现A同学为最低的同学，那么将不交换位置。此时的位置顺序仍为【C、D、A、B】。此时剩余最后一个元素(同学B)，为最高同学，不进行比较。 通过这一个小例子可以大概了解到选择排序的含义。
排序在我们生活中处处可见，所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。
插入排序（Insertion Sort）是一种简单但有效的排序算法，它的基本思想是将数组分成已排序和未排序两部分，然后逐一将未排序部分的元素插入到已排序部分的正确位置。插入排序通常比冒泡排序和选择排序更高效，特别适用于对部分有序的数组进行排序。本文将详细介绍插入排序的工作原理和Python实现。
面试官最爱考察的是一个被试者对知识掌握的灵活程度和熟练程度，当一道题目可以同时考察到被试者多个知识点的掌握程度和思考能力时，面试官最爱这样的题目，而且对于插入排序这样被大家耳熟能详的知识点，常常成为考点。
快速排序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。
python中列表的内置函数sort（）可以对列表中的元素进行排序，而全局性的sorted（）函数则对所有可迭代的序列都是适用的；
插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。在数据规模较小或基本有序的情况下，插入排序的性能较好。但对于大规模数据，其效率可能较低。
异常统一说明： error（out of range）导图简写@EOOR； 负数偏移量表示倒数第几，导图简写@LBN（last but number）；
为什么是再说呢？因为前面已经写过 《order by 原理以及优化》 ，介绍 order by 的基本原理以及优化。如果觉得对 order by 原理了解不透彻可以参考其他同行的文章《MySQL排序内部原理探秘》.本文是基于官网文档的二刷(基本翻译+测试验证),看完本文大部分开发同学可以了解到什么样的select + order by 语句可以使用索引，什么样的不能利用到索引排序。
排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢？直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。
我们知道 Python 的内置 dictionary 数据类型是无序的，通过 key 来获取对应的 value。可是有时我们需要对 dictionary 中的 item 进行排序输出，可能根据 key，也可能根据 value 来排。到底有多少种方法可以实现对 dictionary 的内容进行排序输出呢？下面摘取了使用 sorted 函数实现对 dictionary 的内容进行排序输出一些精彩的解决办法。
python 列表list中内置了一个十分有用的排序函数sort,sorted，它可以用于列表的排序，以下是例子。
排序（Sort）是初阶数据结构中的最后一块内容，所谓排序，就是通过某种手段，使目标数据变为递增或递减，排序有很多种方式：插入、选择、交换、归并、映射 等等，本文会介绍这些方式下的详细实现方法，因篇幅较长，故分为上下文的形式介绍，本文是下半部分。
当我们进行数据处理的时候，往往需要对数据进行查找操作，一个有序的数据集往往能够在高效的查找算法下快速得到结果。所以排序的效率就会显的十分重要，本篇我们将着重的介绍几个常见的排序算法，涉及如下
插入排序，又叫直接插入排序。实际中，我们玩扑克牌的时候，就用了插入排序的思想。 基本思想： 在待排序的元素中，假设前n-1个元素已有序，现将第n个元素插入到前面已经排好的序列中，使得前n个元素有序。按照此法对所有元素进行插入，直到整个序列有序。
在之前的博客中介绍了插入排序，有需要的可以点这个链接: link，这次来介绍交换排序，包括冒泡和快排。 话不多说，正文开始。
http://blog.csdn.net/qtyl1988/article/details/39545531
排序，是许多编程语言中经常出现的问题。同样的，在Python中，如何是实现排序呢？（以下排序都是基于列表来实现）
1.从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序 2.取下一个元素tem，从已排序的元素序列从后往前扫描 3.如果该元素大于tem，则将该元素移到下一位 4.重复步骤3，直到找到已排序元素中小于等于tem的元素 5.tem插入到该元素的后面，如果已排序所有元素都大于tem，则将tem插入到下标为0的位置 6.重复步骤2~5
这个我也不知道能写多少，只是最近快放假了实在懒得看DSP了,而且卡在一个地方了，什么都不干又感觉心慌的很，所以又回头看看算法的东西。一些测试程序放在这里
原始的冒泡排序是稳定排序。由于该排序的每一轮要遍历所以元素，轮转的次数和元素数量相当，所以时间复杂度是 O(N^2)。
我花了一些精力来创作本文，以及熬夜编写本文的示例程序，以便您能在阅读之后可以实践参考，阅读后如果觉得对您有帮助，可以关注作者、收藏和点赞本文，这是对作者写出优质文章最大的鼓励了。
二叉树排序是构建在二叉排序树（Binary Sort Tree）上的算法，二叉排序树或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树。二叉树排序需要先生成一个二叉排序树，再使用中序遍历输出所有数据。
最近做了一个项目，需要对一个2维数组的值进行排序然后再取出对应的Key值。开始是用HashTable做的，不过HashTable中的排序只是对Key进行排序，如果想对值进行排序得用其它办法。下面我就把这种方法说下：
为什么是再说呢？因为前面已经写过 《order by 原理以及优化》 ，介绍order by 的基本原理以及优化。如果觉得对order by原理了解不透彻可以参考其他同行的文章《MySQL排序内部原理探秘》.本文是基于官网文档的二刷(基本翻译+测试验证),看完本文大部分开发同学可以了解到什么样的select + order by 语句可以使用索引，什么样的不能利用到索引排序。
将数字列表，转为字符串 # (low， height， 多少位) # 随机生成3个元素的1~10的列表 a = np.random.randint(1, 10, 3) # [1 7 1] arr = map(str, a) # <class 'map'> 可遍历, 但只能使用一次 # 将字符列表 拼接为字符串 b = ''.join(arr) # 171 print(b) 列表排序 my_list = [[1, 4, 8], [1, 3, 6], [6, 4, 9]] # 按下标位置排序 my_l
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