㈠ excel怎么做排序，RANK函数快速排序技巧
本文介绍 Microsoft Excel 中 RANK 函数的公式语法和用法。 说明 返回一列数字的数字排位。 数字的排位是相对于列表中的其他值的大小。 （如果要对列表进行排序，则数字的秩将是其位置。） 重要:此函数已被替换为一个或多个新函数，这些函数可提供更高的精确度，其名称更好地反映其用法。 虽然此函数仍可向后兼容，但您应该考虑从现在开始使用新函数，因为此函数在 Excel 的将来版本中可能不再可用。 语法 RANK(number,ref,[order]) RANK 函数语法具有下列参数： Number 必需。 要找到其排位的数字。 Ref 必需。 数字列表的数组，对数字列表的引用。 Ref 中的非数字值会被忽略。 Order 可选。 一个指定数字排位方式的数字。 如果 order 为 0（零）或省略，Microsoft Excel 对数字的排位是基于 ref 为按照降序排列的列表。 如果 order 不为零，Microsoft Excel 对数字的排位是基于 ref 为按照升序排列的列表。 说明 Rank 赋予重复数相同的排位。 但重复数的存在将影响后续数值的排位。 例如，在按升序排序的整数列表中，如果数字 10 出现两次，且其排位为 5，则 11 的排位为 7（没有排位为 6 的数值）。
㈡ 快速排序算法和线性时间选择算法的随机化版本是什么算法
分治算法（二分法） 他先把数据二分 然后排序两个区间 然后合并 在二分
㈢ 快速排序算法的示例代码
usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;namespacetest{classQuickSort{staticvoidMain(string[]args){int[]array={49,38,65,97,76,13,27};sort(array,0,array.Length-1);Console.ReadLine();}/**一次排序单元，完成此方法，key左边都比key小，key右边都比key大。**@paramarray排序数组**@paramlow排序起始位置**@paramhigh排序结束位置**@return单元排序后的数组*/privatestaticintsortUnit(int[]array,intlow,inthigh){intkey=array[low];while(low<high){/*从后向前搜索比key小的值*/while(array[high]>=key&&high>low)–high;/*比key小的放左边*/array[low]=array[high];/*从前向后搜索比key大的值，比key大的放右边*/while(array[low]<=key&&high>low)++low;/*比key大的放右边*/array[high]=array[low];}/*左边都比key小，右边都比key大。//将key放在游标当前位置。//此时low等于high*/array[low]=key;foreach(intiinarray){Console.Write({0},i);}Console.WriteLine();returnhigh;}/**快速排序*@paramarry*@return*/publicstaticvoidsort(int[]array,intlow,inthigh){if(low>=high)return;/*完成一次单元排序*/intindex=sortUnit(array,low,high);/*对左边单元进行排序*/sort(array,low,index-1);/*对右边单元进行排序*/sort(array,index+1,high);}}}运行结果：27 38 13 49 76 97 6513 27 38 49 76 97 6513 27 38 49 65 76 97快速排序就是递归调用此过程——在以49为中点分割这个数据序列，分别对前面一部分和后面一部分进行类似的快速排序，从而完成全部数据序列的快速排序，最后把此数据序列变成一个有序的序列，根据这种思想对于上述数组A的快速排序的全过程如图6所示：初始状态 {49 38 65 97 76 13 27} 进行一次快速排序之后划分为 {27 38 13} 49 {76 97 65} 分别对前后两部分进行快速排序{27 38 13} 经第三步和第四步交换后变成 {13 27 38} 完成排序。{76 97 65} 经第三步和第四步交换后变成 {65 76 97} 完成排序。图示 快速排序的最坏情况基于每次划分对主元的选择。基本的快速排序选取第一个元素作为主元。这样在数组已经有序的情况下，每次划分将得到最坏的结果。一种比较常见的优化方法是随机化算法，即随机选取一个元素作为主元。这种情况下虽然最坏情况仍然是O(n^2)，但最坏情况不再依赖于输入数据，而是由于随机函数取值不佳。实际上，随机化快速排序得到理论最坏情况的可能性仅为1/(2^n)。所以随机化快速排序可以对于绝大多数输入数据达到O(nlogn)的期望时间复杂度。一位前辈做出了一个精辟的总结：“随机化快速排序可以满足一个人一辈子的人品需求。”随机化快速排序的唯一缺点在于，一旦输入数据中有很多的相同数据，随机化的效果将直接减弱。对于极限情况，即对于n个相同的数排序，随机化快速排序的时间复杂度将毫无疑问的降低到O(n^2)。解决方法是用一种方法进行扫描，使没有交换的情况下主元保留在原位置。 QUICKSORT(A，p，r)1if p<r2then q ←PARTITION(A，p，r)3QUICKSORT(A，p，q-1)4QUICKSORT(A，q+1，r)为排序一个完整的数组A，最初的调用是QUICKSORT(A，1，length[A]）。快速排序算法的关键是PARTITION过程，它对子数组A[p..r]进行就地重排：PARTITION(A，p，r)1x←A[r]2i←p-13for j←p to r-14do if A[j]≤x5then i←i+16exchange A[i]←→A[j]7exchange A[i+1]←→A[r]8return i+1 对PARTITION和QUICKSORT所作的改动比较小。在新的划分过程中，我们在真正进行划分之前实现交换：（其中PARTITION过程同快速排序伪代码（非随机））RANDOMIZED-PARTITION(A，p，r)1i← RANDOM(p，r)2exchange A[r]←→A[i]3return PARTITION(A，p，r)新的快速排序过程不再调用PARTITION，而是调用RANDOMIZED-PARTITION。RANDOMIZED-QUICKSORT(A，p，r)1if p<r2then q← RANDOMIZED-PARTITION(A，p，r)3RANDOMIZED-QUICKSORT(A，p，q-1)4RANDOMIZED-QUICKSORT(A，q+1，r) 这里为方便起见，我们假设算法Quick_Sort的范围阈值为1（即一直将线性表分解到只剩一个元素），这对该算法复杂性的分析没有本质的影响。我们先分析函数partition的性能，该函数对于确定的输入复杂性是确定的。观察该函数，我们发现，对于有n个元素的确定输入L[p..r]，该函数运行时间显然为θ（n）。最坏情况无论适用哪一种方法来选择pivot，由于我们不知道各个元素间的相对大小关系（若知道就已经排好序了），所以我们无法确定pivot的选择对划分造成的影响。因此对各种pivot选择法而言，最坏情况和最好情况都是相同的。我们从直觉上可以判断出最坏情况发生在每次划分过程产生的两个区间分别包含n-1个元素和1个元素的时候（设输入的表有n个元素）。下面我们暂时认为该猜测正确，在后文我们再详细证明该猜测。对于有n个元素的表L[p..r]，由于函数Partition的计算时间为θ（n），所以快速排序在序坏情况下的复杂性有递归式如下：T(1)=θ(1),T(n)=T(n-1)+T(1)+θ(n) (1)用迭代法可以解出上式的解为T(n)=θ（n2）。这个最坏情况运行时间与插入排序是一样的。下面我们来证明这种每次划分过程产生的两个区间分别包含n-1个元素和1个元素的情况就是最坏情况。设T(n）是过程Quick_Sort作用于规模为n的输入上的最坏情况的时间，则T(n)=max(T(q)+T(n-q))+θ（n)，其中1≤q≤n-1 (2)我们假设对于任何k<n，总有T(k）≤ck，其中c为常数；显然当k=1时是成立的。将归纳假设代入（2），得到：T(n）≤max(cq2+c(n-q)2)+θ（n)=c*max(q2+(n-q)2)+θ（n)因为在[1,n-1]上q2+(n-q)2关于q递减，所以当q=1时q2+(n-q)2有最大值n2-2(n-1）。于是有：T(n）≤cn2-2c(n-1)+θ（n）≤cn2只要c足够大，上面的第二个小于等于号就可以成立。于是对于所有的n都有T(n）≤cn。这样，排序算法的最坏情况运行时间为θ（n2），且最坏情况发生在每次划分过程产生的两个区间分别包含n-1个元素和1个元素的时候。时间复杂度为o（n2）。最好情况如果每次划分过程产生的区间大小都为n/2，则快速排序法运行就快得多了。这时有：T(n)=2T(n/2)+θ（n),T(1)=θ（1) (3)解得：T(n)=θ（nlogn)快速排序法最佳情况下执行过程的递归树如下图所示，图中lgn表示以10为底的对数，而本文中用logn表示以2为底的对数.由于快速排序法也是基于比较的排序法，其运行时间为Ω（nlogn)，所以如果每次划分过程产生的区间大小都为n/2，则运行时间θ（nlogn）就是最好情况运行时间。但是，是否一定要每次平均划分才能达到最好情况呢？要理解这一点就必须理解对称性是如何在描述运行时间的递归式中反映的。我们假设每次划分过程都产生9:1的划分，乍一看该划分很不对称。我们可以得到递归式：T(n)=T(n/10)+T(9n/10)+θ（n),T(1)=θ（1) (4)请注意树的每一层都有代价n，直到在深度log10n=θ（logn）处达到边界条件，以后各层代价至多为n。递归于深度log10/9n=θ（logn）处结束。这样，快速排序的总时间代价为T(n)=θ（nlogn），从渐进意义上看就和划分是在中间进行的一样。事实上，即使是99:1的划分时间代价也为θ（nlogn）。其原因在于，任何一种按常数比例进行划分所产生的递归树的深度都为θ（nlogn），其中每一层的代价为O(n），因而不管常数比例是什么，总的运行时间都为θ（nlogn），只不过其中隐含的常数因子有所不同。（关于算法复杂性的渐进阶，请参阅算法的复杂性)平均情况快速排序的平均运行时间为θ(nlogn)。我们对平均情况下的性能作直觉上的分析。要想对快速排序的平均情况有个较为清楚的概念，我们就要对遇到的各种输入作个假设。通常都假设输入数据的所有排列都是等可能的。后文中我们要讨论这个假设。当我们对一个随机的输入数组应用快速排序时，要想在每一层上都有同样的划分是不太可能的。我们所能期望的是某些划分较对称，另一些则很不对称。事实上，我们可以证明，如果选择L[p..r]的第一个元素作为支点元素，Partition所产生的划分80%以上都比9:1更对称，而另20%则比9:1差，这里证明从略。平均情况下，Partition产生的划分中既有“好的”，又有“差的”。这时，与Partition执行过程对应的递归树中，好、差划分是随机地分布在树的各层上的。为与我们的直觉相一致，假设好、差划分交替出现在树的各层上，且好的划分是最佳情况划分，而差的划分是最坏情况下的划分。在根节点处，划分的代价为n，划分出来的两个子表的大小为n-1和1，即最坏情况。在根的下一层，大小为n-1的子表按最佳情况划分成大小各为（n-1)/2的两个子表。这儿我们假设含1个元素的子表的边界条件代价为1。在一个差的划分后接一个好的划分后，产生出三个子表，大小各为1，（n-1)/2和（n-1)/2，代价共为2n-1=θ（n）。一层划分就产生出大小为（n-1)/2+1和（n-1)/2的两个子表，代价为n=θ（n）。这种划分差不多是完全对称的，比9:1的划分要好。从直觉上看，差的划分的代价θ（n）可被吸收到好的划分的代价θ（n）中去，结果是一个好的划分。这样，当好、差划分交替分布划分都是好的一样：仍是θ（nlogn），但θ记号中隐含的常数因子要略大一些。关于平均情况的严格分析将在后文给出。在前文从直觉上探讨快速排序的平均性态过程中，我们已假定输入数据的所有排列都是等可能的。如果输入的分布满足这个假设时，快速排序是对足够大的输入的理想选择。但在实际应用中，这个假设就不会总是成立。解决的方法是，利用随机化策略，能够克服分布的等可能性假设所带来的问题。一种随机化策略是：与对输入的分布作“假设”不同的是对输入的分布作“规定”。具体地说，在排序输入的线性表前，对其元素加以随机排列，以强制的方法使每种排列满足等可能性。事实上，我们可以找到一个能在O(n）时间内对含n个元素的数组加以随机排列的算法。这种修改不改变算法的最坏情况运行时间，但它却使得运行时间能够独立于输入数据已排序的情况。另一种随机化策略是：利用前文介绍的选择支点元素pivot的第四种方法，即随机地在L[p..r]中选择一个元素作为支点元素pivot。实际应用中通常采用这种方法。快速排序的随机化版本有一个和其他随机化算法一样的有趣性质：没有一个特别的输入会导致最坏情况性态。这种算法的最坏情况性态是由随机数产生器决定的。你即使有意给出一个坏的输入也没用，因为随机化排列会使得输入数据的次序对算法不产生影响。只有在随机数产生器给出了一个很不巧的排列时，随机化算法的最坏情况性态才会出现。事实上可以证明几乎所有的排列都可使快速排序接近平均情况性态，只有非常少的几个排列才会导致算法的近最坏情况性态。一般来说，当一个算法可按多条路子做下去，但又很难决定哪一条保证是好的选择时，随机化策略是很有用的。如果大部分选择都是好的，则随机地选一个就行了。通常，一个算法在其执行过程中要做很多选择。如果一个好的选择的获益大于坏的选择的代价，那么随机地做一个选择就能得到一个很有效的算法。我们在前文已经了解到，对快速排序来说，一组好坏相杂的划分仍能产生很好的运行时间 。因此我们可以认为该算法的随机化版本也能具有较好的性态。
㈣ 快速排序特点
快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进，由东尼·霍尔在1960年提出。 快速排序是指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。分类排序算法数据结构不定最坏空间复杂度根据实现的方式不同而不同快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。步骤为：从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot），重新排序数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面（相同的数可以到任何一边）。在这个分区结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。递归地（recursively）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。递归到最底部时，数列的大小是零或一，也就是已经排序好了。这个算法一定会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。在简单的伪代码中，此算法可以被表示为：function quicksort(q) { var list less, pivotList, greater if length(q) ≤ 1 return q else { select a pivot value pivot from q for each x in q except the pivot element { if x<pivot then add x to less if x ≥ pivot then add x to greater } add pivot to pivotList return concatenate(quicksort(less), pivotList, quicksort(greater)) } }原地（in-place）分区的版本上面简单版本的缺点是，它需要的额外存储空间，也就跟归并排序一样不好。额外需要的存储器空间配置，在实际上的实现，也会极度影响速度和缓存的性能。有一个比较复杂使用原地（in-place）分区算法的版本，且在好的基准选择上，平均可以达到空间的使用复杂度。function partition(a, left, right, pivotIndex) { pivotValue = a[pivotIndex] swap(a[pivotIndex], a[right]) // 把pivot移到结尾 storeIndex = left for i from left to right-1 { if a[i]<= pivotValue { swap(a[storeIndex], a[i]) storeIndex = storeIndex + 1 } } swap(a[right], a[storeIndex]) // 把pivot移到它最後的地方 return storeIndex }这是原地分区算法，它分区了标示为"左边（left）"和"右边（right）"的序列部分，借由移动小于的所有元素到子序列的开头，留下所有大于或等于的元素接在他们后面。在这个过程它也为基准元素找寻最后摆放的位置，也就是它回传的值。它暂时地把基准元素移到子序列的结尾，而不会被前述方式影响到。由于算法只使用交换，因此最后的数列与原先的数列拥有一样的元素。要注意的是，一个元素在到达它的最后位置前，可能会被交换很多次。一旦我们有了这个分区算法，要写快速排列本身就很容易：procere quicksort(a, left, right) if right>left select a pivot value a[pivotIndex] pivotNewIndex := partition(a, left, right, pivotIndex) quicksort(a, left, pivotNewIndex-1) quicksort(a, pivotNewIndex+1, right)这个版本经常会被使用在命令式语言中，像是C语言。快速排序快速排序是二叉查找树（二叉搜索树）的一个空间最优化版本。不是循序地把数据项插入到一个明确的树中，而是由快速排序组织这些数据项到一个由递归调用所隐含的树中。这两个算法完全地产生相同的比较次数，但是顺序不同。对于排序算法的稳定性指标，原地分区版本的快速排序算法是不稳定的。其他变种是可以通过牺牲性能和空间来维护稳定性的。
㈤ 为什么在平均情况下，快速排序比堆排序要优秀
快速排序是二叉查找树（二叉查找树）的一个空间最优化版本。不是循序地把数据项插入到一个明确的树中，而是由快速排序组织这些数据项到一个由递归调用所隐含的树中。这两个算法完全地产生相同的比较次数，但是顺序不同。对于排序算法的稳定性指标，原地分区版本的快速排序算法是不稳定的。其他变种是可以通过牺牲性能和空间来维护稳定性的。快速排序的最直接竞争者是堆排序（Heapsort）。堆排序通常比快速排序稍微慢，但是最坏情况的运行时间总是O(nlogn)。快速排序是经常比较快，除了introsort变化版本外，仍然有最坏情况性能的机会。如果事先知道堆排序将会是需要使用的，那么直接地使用堆排序比等待introsort再切换到它还要快。堆排序也拥有重要的特点，仅使用固定额外的空间（堆排序是原地排序），而即使是最佳的快速排序变化版本也需要Θ(logn)的空间。然而，堆排序需要有效率的随机存取才能变成可行。快速排序也与归并排序（Mergesort）竞争，这是另外一种递归排序算法，但有坏情况O(nlogn)运行时间的优势。不像快速排序或堆排序，归并排序是一个稳定排序，且可以轻易地被采用在链表（linkedlist）和存储在慢速访问媒体上像是磁盘存储或网络连接存储的非常巨大数列。尽管快速排序可以被重新改写使用在炼串列上，但是它通常会因为无法随机存取而导致差的基准选择。归并排序的主要缺点，是在最佳情况下需要Ω(n)额外的空间。快速排序和堆排序不稳定，归并排序稳定。
㈥ 设计并实现一种快速排序（Quicksort）的优化版本
答案在摆渡上都有的
