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【MySQL】DQL-排序查询-语法＆排序方式＆注意事项＆可cv例题语句

如下所示创建表，并批量插入数据 批量插入数据见DML语句操作（下方有传送门） 【MySQL】DML的表操作详解：添加数据＆修改数据＆删除数据（可cv例题语句） create table emp(...语法＆排序方式＆注意事项＆可cv例题语句 语法＆排序方式如下所示： 注意事项： 如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序。...--1.根据年龄对公司的员工进行升序排序 select * from emp order by age asc; -- 默认是升序 select * from emp order by age; -...-2.根据年龄对公司的员工进行降序排序 select * fron emp order by age desc; --3.根据年龄对公司的员工进行升序排序，年龄相同，再按照入职时间进行降序排序 --（...如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序） select * fron emp order by age asc , entrydate desc;

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开源TF-Ranking可扩展库，支持多种排序学习

最近，谷歌新开源了可扩展的TensorFlow库TF-Ranking，可用于学习排序。所谓学习排序，也就是对项目列表进行排序，从而将整个功能最大化的过程。...TF-Ranking中有一套完整的学习排序的算法，包含成对或列表损失函数、多项目评分、排名度量优化和无偏见的学习排名。...支持现有算法和衡量标准 TF-Ranking的适用性很广，既可支持目前广泛使用的排序学习算法，还能通过嵌入和扩展到数亿个训练示例来处理稀疏特征。...多项评分 TF-Ranking支持与以往不同的评分机制，比如，可以挑战一把多项目评分。这是此前的一个难以进行推理的行业瓶颈。...除了上述特征外，研究人员最后再次强调， TF-Ranking也是一个无偏见的排序学习库。

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堆排序与快速排序

前言　 　前面差不多学习了插入排序、选择排序、冒泡排序、归并排序。这些排序除了归并排序在时间上消耗为：θ(nlgn)外，其余排序时间消耗都为:θ(n2). ...接下来要讲的就是两种比较优雅的比较排序算法：堆排序和快速排序。 堆排序最坏情况下可以达到上界：ο(nlgn).快速排序平均情况下可以达到：θ(nlgn)。 堆排序 堆排序的关键在于完全二叉树。...rightChildIndex arr[maxIndex]) 43 { 44 // 如果右子结点的值大于与左子结点比较之后得到的最大的结点的值...只不过归并排序先是将数组均分排序，然后再进行归并整理。快速排序是先得到分开点，然后再对分出来的两个数组进行分别快速排序。 　　...先要找一个对比的元素，这里取终止元素作为对比的元素 32 int compareValue = arr[end]; 33 34 // 从起始元素到比较元素前一个元素循环与终止元素进行比对

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希尔排序与堆排序

希尔排序        待排序区间划分成若干个有跨度的子区间，然后进行插入排序，当最后跨度缩小到1的时候来一次完整的插入排序。  ...第一次排序：length = 10; gap = a.length / 2 = 5; 将待排序的区间分成五个相同跨度的子区间。...得到{49,13} {38,27} {65,49*} {97,55} {76,4}五个子区间,进行插入排序，得到排序后的区间为：{13,49} {27,38} {49*,65} {97,55} {4,76...*,65,97,76} 第三次排序：gap = gap / 2 = 1; 所以直接对{4,27,13,49,38,55,49*,65,97,76}进插入排序，就可以得到排序后的区间为{4,13,27,38,49,49...用数组存储，第i个节点的叶子分别是2i+1和2i+2 （2）根的值小于(或者大于)左右子树，子树也需要满足这个定义 （3）堆看起来是一棵完全二叉树，存储却只需要用到数组即可 （4）开始建堆的时候数组顺序与二叉树层次遍历对应

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【排序】插入排序与选择排序详解

直接选择排序 例如：定义一个数组 int a[6] = { 9,5,7,2,3,6 }; 首先：遍历第一趟数组，找出数组的最小值，与第一个数据交换 然后遍历第二趟数组，继续找出最小值，与第二个数据交换...然后遍历第三趟数组，继续找出最小值，与第三个数据交换 如此重复，然后当i等于n-1次选择时排完序，最后一个也有序，排序完成。...先交换min与begin位置的数值，再交换max与end位置的数值 begin右移，end左移，继续找大找小，继续交换 重复上述操作，直到遍历完所有数组 排序优化后问题 若是max的位置与...当max与begin重合时，min在最小值位置 begin先与min的位置交换数据，此时max位置的已经不是最大值了 当max再与end位置交换数据，排序就会出错 解决方法： 当max与...插入排序实现 思路：第一个数天然有序，第二个数与代排有序序列第一个比较，小与插入，第三个数与前面两个元素比较，依次比较前面元素，然后比较完依次将后面元素依次插入到前面有序序列中，直到序列停止。

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谷歌开源TF-Ranking可扩展库，支持多种排序学习

铜灵 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 最近，谷歌新开源了可扩展的TensorFlow库TF-Ranking，可用于学习排序。...所谓学习排序，也就是对项目列表进行排序，从而将整个功能最大化的过程。 TF-Ranking中有一套完整的学习排序的算法，包含成对或列表损失函数、多项目评分、排名度量优化和无偏见的学习排名。...支持现有算法和衡量标准 TF-Ranking的适用性很广，既可支持目前广泛使用的排序学习算法，还能通过嵌入和扩展到数亿个训练示例来处理稀疏特征。...多项目评分 TF-Ranking支持与以往不同的评分机制，比如，可以挑战一把多项目评分。这是此前的一个难以进行推理的行业瓶颈。...除了上述特征外，研究人员最后再次强调， TF-Ranking也是一个无偏见的排序学习库。

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Python之排序算法：快速排序与冒泡排序

Python之排序算法：快速排序与冒泡排序 转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/7828610.html 入坑(简称IT)这一行也有些年头了，但自老师讲课提过排序算法后几乎再也没写过排序算法...，当然这也没有什么问题，实际的排序大多是将数据从数据库取出来前在数据库中就已经做好排序了，当然这个排序是SQL范畴的，如果真的需要在代码中排序也有对应的工具类来处理，就比如有Java中有Array.sort...（上图是从维基百科中抓取的，包括本节所讲所的冒泡排序也是维基百科的） 　　嗯，酷酷的时间到了 ，先我大概讲下快速排序： A>先取一个数(一般是第一个数)作为参照的基准值 　　　　B>将待排序的数组分两边...结合着图，冒泡排序的过程大致是这样子的： 　　A>取待排序数组中的一个值(一般是第一个值)作为基准值依次与其它所有数值比较 　　B>大于基准值的直接略过，小于基准值的与基准值交换位置 额~，还是用代码说话还是比较好一些吧...临时值,用于交换 7 for j in range(k+1,len(arr)): 8 ''' 9 若值比基准值小则将基准值与当前值交换位置

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Python之排序算法：快速排序与冒泡排序

Python之排序算法：快速排序与冒泡排序 转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/7828610.html 入坑(简称IT)这一行也有些年头了，但自老师讲课提过排序算法后几乎再也没写过排序算法...，当然这也没有什么问题，实际的排序大多是将数据从数据库取出来前在数据库中就已经做好排序了，当然这个排序是SQL范畴的，如果真的需要在代码中排序也有对应的工具类来处理，就比如有Java中有Array.sort...(如果是右边所指的值就挪动指向的位置，值不动)，左边也一样 　　　　D>将基准位置两边的值分别排序(一般是递归调用) 好了，以上大概就是快速排序的的一半步骤，如有不懂之处，建议顺着代码来推测快速排序的整个过程...结合着图，冒泡排序的过程大致是这样子的： 　　A>取待排序数组中的一个值(一般是第一个值)作为基准值依次与其它所有数值比较 　　B>大于基准值的直接略过，小于基准值的与基准值交换位置 额~，还是用代码说话还是比较好一些吧...临时值,用于交换 7 for j in range(k+1,len(arr)): 8 ''' 9 若值比基准值小则将基准值与当前值交换位置

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插入排序算法：直接排序与折半排序

排序算法大概可以分为五种：插入排序，交换排序，选择排序，归并排序和计数排序。 这篇文章讨论一下，插入排序中的直接插入和折半插入。 排序，归根结底它的作用是对表中的记录进行一个有序的归纳。...一个排序，基本上都需要两个步骤：一是找到要插入的位置，二是移动记录。...先来看一下插入排序的算法： /直接插入排序/ void Straight_Insert_Sort(Sqlist &L) { int j; for (int i = 2; i <= L.length...这里利用到i之前的记录一定是有序的，所以循环比较哨兵与前面记录的值，从第i-1个数开始，依次往后移动。 直到哨兵与所比较的值相等时，终止，这是一个稳定排序。...-) { L.R[j + 1] = L.R[j]; } L.R[high + 1] = L.R[0]; } } 与上述同理

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基数排序与桶排序，计数排序【详解】

桶排序简单入门篇^-^ 在我们生活的这个世界中到处都是被排序过的东东。...站队的时候会按照身高排序，考试的名次需要按照分数排序，网上购物的时候会按照价格排序，电子邮箱中的邮件按照时间排序……总之很多东东都需要排序，可以说排序是无处不在。...桶排序（bucket sort） 基本思想 桶排序的基本思想是将一个数据表分割成许多buckets，然后每个bucket各自排序，或用不同的排序算法，或者递归的使用bucket sort算法。...它是一个分布式的排序，介于MSD基数排序和LSD基数排序之间。...因为这种排序没有采用比较，所以突破了时间复杂度O(nlogn)的上限，但是counting sort又不像是一种排序，因为在复杂数据结构中，它不能实现同结构体中排序码的排序来对结构体进行排序。

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Python之排序算法：快速排序与冒泡排序

Python之排序算法：快速排序与冒泡排序 转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/7828610.html 入坑(简称IT)这一行也有些年头了，但自老师讲课提过排序算法后几乎再也没写过排序算法...，当然这也没有什么问题，实际的排序大多是将数据从数据库取出来前在数据库中就已经做好排序了，当然这个排序是SQL范畴的，如果真的需要在代码中排序也有对应的工具类来处理，就比如有Java中有Array.sort...（上图是从维基百科中抓取的，包括本节所讲所的冒泡排序也是维基百科的） 　　嗯，酷酷的时间到了 ，先我大概讲下快速排序： A>先取一个数(一般是第一个数)作为参照的基准值 　　　　B>将待排序的数组分两边...结合着图，冒泡排序的过程大致是这样子的： 　　A>取待排序数组中的一个值(一般是第一个值)作为基准值依次与其它所有数值比较 　　B>大于基准值的直接略过，小于基准值的与基准值交换位置 额~，还是用代码说话还是比较好一些吧...临时值,用于交换 7 for j in range(k+1,len(arr)): 8 ''' 9 若值比基准值小则将基准值与当前值交换位置

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算法排序之冒泡排序与插入排序

冒泡排序 代码 #include #define N 10 void Bubble_sort(int *a,int n); void Swap(int *p1,int *p2);...} } void Swap(int *p1,int *p2) { int temp; temp = *p1; *p1 = *p2; *p2 =temp; } 插入排序...} for(i=0;i<6;i++) { printf("%d",a[i]); } return 0; } ---- 算法分析 这两种算法排序都稳定...时间复杂度为O(n*n) 由这两种排序引出的快速排序与希尔排序在时间复杂度上有较大改进 小编后期将会推出 本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦...目录 用 [TOC]来生成目录： 冒泡排序 代码 插入排序 代码 算法分析 快捷键 Markdown及扩展 表格 定义列表 代码块 脚注 目录 数学公式 UML 图 离线写博客 浏览器兼容 数学公式

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11.2 外部排序与选择排序

01外部排序的方法 1、外部排序基本上由两个相对独立的阶段组成。...2、首先，按可用内存大小，将外存上含n个记录的文件分成若干长度为l的子文件或段（segment），依次读入内存并利用有效的内部排序方法对它们进行排序，并将排序后得到到有序子文件重新写入外存，通常称这些有序子文件为归并段或顺串...4、一般情况下，外部排序所需总的时间=内部排序（产生初始归并段）所需的时间+外存信息读写的时间+内部归并所需的时间。...3、置换-选择排序（Replacement-Selection Sorting）是在树形选择排序的基础上得来的，它的特点是：在整个排序（得到所有初始归并段）的过程中，选择最小（或最大）关键字和输入、输出交叉或平行进行...4、置换-选择排序所得初始归并段的长度不等。且当输入文件中记录的关键字为随机数时，所得初始归并段的平均长度为内存工作区大小的两倍。

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pandas VS Excel排序-单排序与多重排序

pandas VS Excel排序-单排序与多重排序 【要求】 1.以总分排序 2.以“部门”+“总分”排序 3.分别输入排序后的名次 【知识点】 pandas.sort_values 与pandas.rank...() [sort_values] #表示pd按照by=xxx这个字段排序，inplace默认为False,如果该值为False，那么原来的pd顺序没变，只是返回的是排序的, 如果用 d.sort_values...-单排序与多重排序.xlsx') print(d) #d.sort_values(by='总分',inplace=True,ascending= False)#inplace=True, #表示pd按照...d.sort_values(by='总分',ascending= False))#这样打印才能看出来是排序了的数据 #print(d['总分'].rank())这样的排序是所有的列都排序并打印出排序后的...-单排序与多重排序_out.xlsx",index=False) print("成功") 【效果图】 ====今天就学习到此====

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