sort函数

Table of Contents 1. 探究装饰器参数 1.1. 编写传参的装饰器 1.2. 理解传参的装饰器 1.3. 传参和不传参的兼容 2. 参考资料 探究装饰器参数 编写传参的装饰器 通常我们见到的简单装饰器这样的： import json import functools def json_output(func): @functools.wraps(decorated) def inner(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) return json.dumps(result) return inner @json_output def f(): return {'status': 'done'} 当装饰器应用于函数 f 上时，它接受 f 作为其参数，返回一个函数 inner ，且将他绑定到变量f上。 示例中我们编写的装饰器 json_output 只接受一个隐式参数——即被装饰的方法，在使用此装饰器时本身看上去是并没有参数的。然而有时候需要让装饰器自身带有一些需要的信息，从而使装饰器可以使用恰当的方式装饰方法。比如上面的例子中，我们想通过向装饰器传入不同的参数来控制输出结果的缩进(indent)和排序(sort)。我们可以这么做: import json import functools def json

选择排序 时间复杂度 二、计算方法 1.一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。 一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。 2.一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f（n），因此，算法的时间复杂度记做：T（n）=O（f（n））。随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和f（n）的增长率成正比，所以f（n）越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。 在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出T（n）的同数量级（它的同数量级有以下：1，Log2n ，n ，nLog2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！），找出后，f（n）=该数量级，若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c，则时间复杂度T（n）=O（f（n））。 3.常见的时间复杂度 按数量级递增排列，常见的时间复杂度有： 常数阶O(1), 对数阶O(log2n), 线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n), 平方阶O(n^2)， 立方阶O(n^3),...， k次方阶O(n^k), 指数阶O(2

1、将乱序数组按序排列 —— sort 因为只用到1维，就写1维的情况，剩下等用到后再摸索。 代码如下， 输入数组 A ，得到的数组 B 为排序后数组，数组 I 为数组 B 中数据在原数组 A 中的位置。 % ================================================================================= % sort 使用 % ================================================================================= A = randi(10,1,10) % 随机生成10个整数，可以用自己需要的数据 [B,I] = sort(A) % 对数据 A 进行排序，得到排好序的数组 B 及B中数据原位置编号数组 I . % ================================================================================= % 结果 % ================================================================================= A = 10 1 8 9 9 1 4 3 9 5 B = 1 1 3 4 5 8 9 9 9

Age Sort Input: Standard Input Output: Standard Output You are given the ages (in years) of all people of a country with at least 1 year of age. You know that no individual in that country lives for 100 or more years. Now, you are given a very simple task of sorting all the ages in ascending order. Input There are multiple test cases in the input file. Each case starts with an integer n (0< n <=2000000), the total number of people. In the next line, there are n integers indicating the ages. Input is terminated with a case where n = 0. This case should not be processed. Output For each case,

　　这是海量数据的时代！互联网每天产生的数据量远远超出了我们所能想象的范围，无论是国外的Facebook、Twitter,还是国内的微博、人人，还有各种电商们，这些互联网企业在数据上是富有的，它们掌握着海量的用户数据，同时它们也需要对这些海量数据进行分析和处理。我们以前的串行化算法似乎显得力不从心，一个是计算机本身就设计为多核的，它们存在并行化问题；另一方面，更多的计算机加入到并行的行列，并行化正成为一种潮流和趋势，因为它们能用空间换取时间和性能，或者说用更多的机器来进行分析计算。 　　我知道的常用的并行计算工具大致有三种：MapReduce、MPI，还有就是本文讨论的Erlang。MapReduce最早是google设计并实施的，现在已经成为云计算中的一个火热的技术，它通过一个映射（Map)和规约（Reduce）来进行并行数据处理，实际上它是一个实时批处理再加上一些容错处理机制来保证系统的性能和可靠性；MPI我不太熟悉，它是一个库，不是一门语言，一般与C/FORTRAN结合使用；Erlang是一个基于消息传递的并发编程语言，正因为它是基于消息的，因此没有共享内存和锁机制，因此Erlang比较简单，它是函数型编程语言，我们在编写程序时写的都是函数。 　　下面我将通过一个排序实例：枚举排序来讲述Erlang并行编程！ 　　实战：并行枚举排序 　　我们先来看看其概念：枚举排序也叫秩排序

1、使用sort()对数组进行排序 sort()函数可以对字母进行排序，如: $products=array('Tires','Oil','Spark Plugs'); sort($products); 现在，该数组所包含元素的顺序是：Oil、Spark Plugs、Tires。 还可以按数字顺序进行排序。如果具有一个包含了Bob产品价格的数组，就可以按数字升序进行排序，如下所示： $prices=array(100,10,4); sort($prices); 现在，产品价格的顺序将变成：4、10、100。 请注意，sort()函数是区分字母大小写的。所有大写字母都在小写字母的前面。所以A小于Z，而Z小于a。 该函数的第二个参数是可选的。这个可选参数可以传递SORT_REGULAR（默认值）、SORT_NUMERIC或SORT_STRING。指定排序类型的功能是非常有用的，例如，当要比较可能包含有数字2和12的字符串时。从数字角度看，2要小于12，但是作为字符串，'12'却要小于'2'。 2、使用asort()与ksort()对关联数组排序 如果用关联数组存储各个项目和它们的价格，就需要用不同的排序函数使关键字和值在排序时仍然保持一致。 如下所示的代码将创建一个包含3个产品及价格的数组，然后将它们按价格的升序进行排序： $prices=array('Tires'=＞100,'Oil

> 本文由 JavaGuide 翻译，原文地址：https://www.baeldung.com/foreach-java ## 1 概述 在Java 8中引入的*forEach*循环为程序员提供了一种新的，简洁而有趣的迭代集合的方式。 在本文中，我们将看到如何将*forEach*与集合*一起*使用，它采用何种参数以及此循环与增强的*for*循环的不同之处。 ## 2 基础知识 ```Java public interface Collection<E> extends Iterable<E> ``` Collection 接口实现了 Iterable 接口，而 Iterable 接口在 Java 8开始具有一个新的 API： ```java void forEach(Consumer<? super T> action)//对 Iterable的每个元素执行给定的操作，直到所有元素都被处理或动作引发异常。 ``` 使用*forEach*，我们可以迭代一个集合并对每个元素执行给定的操作，就像任何其他*迭代器一样。* 例如，迭代和打印字符串集合*的*for循环版本： ```java for (String name : names) { System.out.println(name); } ``` 我们可以使用*forEach*写这个 ： ```java names.forEach

一、结构体的定义与使用： 1.定义 在主函数内也可以在主函数外定义，下面是习惯用法： struct student //定义一个叫做“student”的结构体； { //以下是其中各种元素； char name [ 22 ] ; char xuehao ; int age ; double mark ; } p [ 1001 ] ; //给该结构体一个别名“p”，便于使用，且定义为一个结构体数组； 也可以这样： # include <bits/stdc++.h> using namespace std ; struct student { char name [ 22 ] ; char xuehao ; int age ; double mark ; } ; //此处不写； int main ( ) { struct student p [ 1001 ] ; //在主函数内进行声明，效果相同； return 0 ; } 2.使用 *先补充一点sort函数的使用基础： *再补充一点关于 正则表达式“%[^\n]” :可用于需要输入带有空格的字符型数组（如英文名），这个表达式用于输入语句，如： scanf ( "%[^\n]" , & stu [ i ] . name ) ; //意为输入直到键入回车(也就是\n)时停止输入； 还有一点很重要，不能在结构体声明中初始化结构体成员

设计概述： 算法总体如上图。但实现起来有点略微调整，不细述。 C++如何设计一条流水线来进行归并排序？当我第一次看到流水线算法的时候，我认为 这是一个硬件算法，因为有时钟，有输入输出。很容易理解每个处理器应该是一个组合逻辑 电路，然后彼此通过触发器来连接，然后有一个系统时钟来进行同步。那如何用 C++来描述 这个算法呢。（ 我认为 用 模拟 比较好 ， 因为 这算法 肯定 是 放在 硬件上面 比较 实用 ， 流水线 与 一个重要的 资源 （ D 触发器 ） 是 密切 相关的， 而且 对 编程 来说， 流水线 导致 进程 之间的 通信 开销 往往 比较大，还需要 同 步 ，（ 流水线的 下一级 要用到 上一级 上一时刻 的 输出 ），软件 语言 描述 可以做一个 逻辑 级别 验证 ） 那么需要 解决 时钟，输入 输出 ，每个处理器 内部 资源 三 个问 题。 时钟 时钟是每个集成电路模块内部的指挥官，如何模拟时钟呢？我采用了一个循环。 将每个 future 看成是一个处理器，每次循环调用每个 future。然后再循环结尾将它们.get()。 （ 同步 ）。 这里需要注意的是触发器如何模拟。 如图我用了二维数组，第一个下标代表是第几个处理器。第二个下标代表它在 CLK 时刻的 输出。 注意的是第 0 个处理器（缓冲区大小为 0），它的输出一开始就是可以知道的，所以我 用了 O（n

<!-- TOC --> - [Collections 工具类和 Arrays 工具类常见方法](#collections-工具类和-arrays-工具类常见方法) - [Collections](#collections) - [排序操作](#排序操作) - [查找,替换操作](#查找替换操作) - [同步控制](#同步控制) - [Arrays类的常见操作](#arrays类的常见操作) - [排序 : `sort()`](#排序--sort) - [查找 : `binarySearch()`](#查找--binarysearch) - [比较: `equals()`](#比较-equals) - [填充 : `fill()`](#填充--fill) - [转列表 `asList()`](#转列表-aslist) - [转字符串 `toString()`](#转字符串-tostring) - [复制 `copyOf()`](#复制-copyof) <!-- /TOC --> # Collections 工具类和 Arrays 工具类常见方法 ## Collections Collections 工具类常用方法: 1. 排序 2. 查找,替换操作 3. 同步控制(不推荐，需要线程安全的集合类型时请考虑使用 JUC 包下的并发集合) ### 排序操作 ```java void