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  • 当我们使用Excel表格录入大量数据时,为了方便查阅一般会根据某一数据进行排序,那么如何可以让数据自动排序呢?一起来学习一下吧!1、根据标题排序如下用极速表格打开一份宝宝健康记录表,比如用宝宝的体重来进行...

    当我们使用Excel表格录入大量数据时,为了方便查阅一般会根据某一数据进行排序,那么如何可以让数据自动排序呢?一起来学习一下吧!

    1、根据标题排序

    如下用极速表格打开一份宝宝健康记录表,比如用宝宝的体重来进行升序排列,首先选中所有标题及数据部分后,点击工具栏“数据”中的“排序”,在弹窗中的“选项”将方向勾选为“按列排序”后,在“添加条件”中的“列”下拉菜单选择“体重”,且排序选择“升序”并点击“确认”即可。

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    2、根据行列排序

    仅选择所有数据部分后(不含标题)点击工具栏“排序”,发现选中的数据从第二行开始,这是因为系统默认第一行为标题,这时只需要取消排序弹窗中左下角的“显示标题”即可。因为此时没有标题,我们在列的下拉菜单中可选择“体重”对应的“E列”进行排序即可。

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    3、根据筛选排序

    选中所有标题及数据后,点击工具栏“数据”中的“筛选”,这时所有的标题单元格出现下拉菜单。在“体重”的下拉菜单中选择“以升序排列数字”即可。

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  • 在Excel表格中自动排序是无处不在的,不管是日期排序,大小排序,姓名排序等,方法都是一样的,只要掌握了排序的方法,就能轻松的完成表格的自动排序。今天小Q给大家分享各种排序的方法。一、常用的升序、降序这是...

    在Excel表格中自动排序是无处不在的,不管是日期排序,大小排序,姓名排序等,方法都是一样的,只要掌握了排序的方法,就能轻松的完成表格的自动排序。今天小Q给大家分享各种排序的方法。

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    一、常用的升序、降序

    这是比较简单的排序方法,只要选择数据,点击【排序和筛选】,选择【升序】、【降序】就可以将数据由高到低或者是由低到高排列。

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    二、自定义排序

    这个是按照自己设定的数据顺序进行排序,点击【排序】,弹出的页面上,选择【关键字】内容后,选择【次序】-【自定义排序】,然后输入要排列的内容顺序即可。

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    三、按照笔画排序

    在Excel中笔划排序有固定的规则。比如第一个字都是相同的,则按第二,三个字进行排序。笔画排序操作步骤:同样进入排序页面上,选择要排序的关键字,升序或者降序。然后点击【选项】,在方法那点击【笔画顺序】即可。

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    四、按字母排序

    按字母排序的方法和笔画排序是一样的,只要在【选项】那选择【字母排序】的方式就可以。注意:字母排序是按照中文的开头字母,也就是26个英文字母的顺序进行排序的。

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    五、多列不同排序

    我们要对每列数据进行不一样的排序怎么做呢?点击【排序】,点击【添加条件】,然后就可以选择要排序的列进行设置升序降序等操作。

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    六、随机排序

    随机排序可能在实际操作中用的比较少,但是我们也可以了解一下,使用辅助列来完成,在辅助列输入函数【=rand()】,随机生成一个数字,每次点击升序或者是降序的时候,辅助列的数据也会一直在变化,这就是随机排序。

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    七、字体颜色进行排序

    字体颜色排序的方法,只需要修改排序的依据,选择【字体颜色】,在次序那边设置对应的字体颜色在顶端或者底端就可以。

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    八、字符数长短排序

    这个方法也是需要借助辅助列来完成,在辅助列上输入函数【=len(A2)】,计算出第一个单元格的字符串长度后,填充以下单元格,就计算出其它单元格上的字符长度,再选择升序/降序排列就可以。

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    掌握了以上的八个方法,就能轻松对数据进行多种方式排序!

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  • 如果不想DataGridView自动生成与数据源对应的列,只需要把属性AutoGenerateColumns设为false即可。 需要注意的是在界面设计的属性窗口中是看不到AutoGenerateColumns属性的,需要在代码中设定,比如在窗口的构造...
    如果不想让DataGridView自动生成与数据源对应的列,只需要把属性AutoGenerateColumns设为false即可。
    需要注意的是在界面设计的属性窗口中是看不到AutoGenerateColumns属性的,需要在代码中设定,比如在窗口的构造函数中设定:dataGridView1.AutoGenerateColumns = false;

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  • 1、插入排序描述插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的、个数加一的有序数据,算法适用于少量数据排序,时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。插入算法把要排序的...

    本文用Python实现了插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、堆排序、归并排序、基数排序。

    1、插入排序

    描述

    插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的、个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待插入元素)。在第一部分排序完成后,再将这个最后元素插入到已排好序的第一部分中。

    代码实现

    Pythondef insert_sort(lists):

    # 插入排序

    count = len(lists)

    for i in range(1, count):

    key = lists[i]

    j = i - 1

    while j >= 0:

    if lists[j] > key:

    lists[j + 1] = lists[j]

    lists[j] = key

    j -= 1

    return lists

    2、希尔排序

    描述

    希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序,是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。该方法因DL.Shell于1959年提出而得名。 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序;随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止。

    代码实现

    Pythondef shell_sort(lists):

    # 希尔排序

    count = len(lists)

    step = 2

    group = count / step

    while group > 0:

    for i in range(0, group):

    j = i + group

    while j 

    k = j - group

    key = lists[j]

    while k >= 0:

    if lists[k] > key:

    lists[k + group] = lists[k]

    lists[k] = key

    k -= group

    j += group

    group /= step

    return lists

    3、冒泡排序

    描述

    它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。

    代码实现

    Pythondef bubble_sort(lists):

    # 冒泡排序

    count = len(lists)

    for i in range(0, count):

    for j in range(i + 1, count):

    if lists[i] > lists[j]:

    lists[i], lists[j] = lists[j], lists[i]

    return lists

    4、快速排序

    描述

    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。

    代码实现

    Pythondef quick_sort(lists, left, right):

    # 快速排序

    if left >= right:

    return lists

    key = lists[left]

    low = left

    high = right

    while left 

    while left = key:

    right -= 1

    lists[left] = lists[right]

    while left 

    left += 1

    lists[right] = lists[left]

    lists[right] = key

    quick_sort(lists, low, left - 1)

    quick_sort(lists, left + 1, high)

    return lists

    5、直接选择排序

    描述

    基本思想:第1趟,在待排序记录r1 ~ r[n]中选出最小的记录,将它与r1交换;第2趟,在待排序记录r2 ~ r[n]中选出最小的记录,将它与r2交换;以此类推,第i趟在待排序记录r[i] ~ r[n]中选出最小的记录,将它与r[i]交换,使有序序列不断增长直到全部排序完毕。

    代码实现

    Pythondef select_sort(lists):

    # 选择排序

    count = len(lists)

    for i in range(0, count):

    min = i

    for j in range(i + 1, count):

    if lists[min] > lists[j]:

    min = j

    lists[min], lists[i] = lists[i], lists[min]

    return lists

    6、堆排序

    描述

    堆排序(Heapsort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的一种。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆,是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值,即A[PARENT[i]] >= A[i]。在数组的非降序排序中,需要使用的就是大根堆,因为根据大根堆的要求可知,最大的值一定在堆顶。

    代码实现

    Pythondef adjust_heap(lists, i, size):

    lchild = 2 * i + 1

    rchild = 2 * i + 2

    max = i

    if i 

    if lchild  lists[max]:

    max = lchild

    if rchild  lists[max]:

    max = rchild

    if max != i:

    lists[max], lists[i] = lists[i], lists[max]

    adjust_heap(lists, max, size)

    def build_heap(lists, size):

    for i in range(0, (size/2))[::-1]:

    adjust_heap(lists, i, size)

    def heap_sort(lists):

    size = len(lists)

    build_heap(lists, size)

    for i in range(0, size)[::-1]:

    lists[0], lists[i] = lists[i], lists[0]

    adjust_heap(lists, 0, i)

    7、归并排序

    描述

    归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。

    归并过程为:比较a[i]和a[j]的大小,若a[i]≤a[j],则将第一个有序表中的元素a[i]复制到r[k]中,并令i和k分别加上1;否则将第二个有序表中的元素a[j]复制到r[k]中,并令j和k分别加上1,如此循环下去,直到其中一个有序表取完,然后再将另一个有序表中剩余的元素复制到r中从下标k到下标t的单元。归并排序的算法我们通常用递归实现,先把待排序区间[s,t]以中点二分,接着把左边子区间排序,再把右边子区间排序,最后把左区间和右区间用一次归并操作合并成有序的区间[s,t]。

    代码实现

    Pythondef merge(left, right):

    i, j = 0, 0

    result = []

    while i 

    if left[i] <= right[j]:

    result.append(left[i])

    i += 1

    else:

    result.append(right[j])

    j += 1

    result += left[i:]

    result += right[j:]

    return result

    def merge_sort(lists):

    # 归并排序

    if len(lists) <= 1:

    return lists

    num = len(lists) / 2

    left = merge_sort(lists[:num])

    right = merge_sort(lists[num:])

    return merge(left, right)

    8、基数排序

    描述

    基数排序(radix sort)属于“分配式排序”(distribution sort),又称“桶子法”(bucket sort)或bin sort,顾名思义,它是透过键值的部份资讯,将要排序的元素分配至某些“桶”中,藉以达到排序的作用,基数排序法是属于稳定性的排序,其时间复杂度为O (nlog(r)m),其中r为所采取的基数,而m为堆数,在某些时候,基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法。

    代码实现

    Pythonimport math

    def radix_sort(lists, radix=10):

    k = int(math.ceil(math.log(max(lists), radix)))

    bucket = [[] for i in range(radix)]

    for i in range(1, k+1):

    for j in lists:

    bucket[j/(radix**(i-1)) % (radix**i)].append(j)

    del lists[:]

    for z in bucket:

    lists += z

    del z[:]

    return lists

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