1.px30竞价排序指标源码！系统最新排序出炉
2.STL 源码剖析：sort
3.求C语言直接插入排序，源码选择排序，排序冒泡排序的系统源代码，能直接运行的源码最好，谢谢
4.通讯录按姓名进行排序源代码排序后只显示排序成功,排序源码这么变程序没有排序内容？
5.Python实现十大经典排序算法--python3实现（以及全部的排序算法分类）
6.MySQL：排序（filesort）详细解析（8000字长文）
px30竞价排序指标源码！最新排序出炉
{ PX排序公式}
连板指标：BARSLASTCOUNT(C>=REF(C,系统1)*1. AND C=H)
竞价额1：DYNAINFO()/
流通市值：FINANCE()/
竞价手数：DYNAINFO()/DYNAINFO(4)/
万手指标：竞价手数/
竞流比：(竞价手数/FINANCE())
*涨停系数：(FINANCE()/)*O
竞5指标：竞价手数/涨停系数
比值指标：竞价额1/流通市值/#DAY
强度指标：竞5/比值
基本量指标：REF(V,1)#DAY*0./
力度指标：万手/基本量
*时间指标：IF(基本量/万手<=,基本量/万手,0){ 分钟}
高开指标：(O/REF(C,1)-1)*,NODRAW,COLORYELLOW
强度指标：REF(V,1)#DAY/FINANCE()*,COLORYELLOW
{ 取范围}
过滤条件：去低值 AND 去ST AND 去星星 AND 去特殊 AND 去新股 AND 去次新股 AND NOT(REF(ZT,1))
{ 取股票范围}
评分：F1+F2+F3+F4
观察强度：竞价额1/时间,NODRAW
涨幅指标：C/REF(C,1)*-
昨涨幅指标：REF(涨幅,1)
TJ1指标：SQRT(REF(H,1)*REF(L,1))
ZGJ指标：REF(HHV(H,2),1)#DAY
竞价量指标：GPJYVALUE(,1,0)
开盘金额A：竞价量*O/
竞换手指标：开盘金额A/O/FINANCE()
*今竞额指标：IF(CURRBARSCOUNT=1 AND PERIOD=5,DYNAINFO()/,竞金额)COLORGREEN,NODRAW
换手Z指标：今竞额*/O/FINANCE()* COLORGREEN,NODRAW
BL指标：今竞额*/REF(HHV(AMOUNT,5),1)* COLORGREEN,NODRAW
☆爆☆指标：IF(FINANCE(7)*O/< AND REF(ZT,1) AND 观察强度> AND 观察强度<,BL*换手Z*(O-REF(O,1))/REF(O,1)*,0)
STL 源码剖析：sort
我大抵是太闲了。
更好的源码阅读体验。
sort 作为最常用的排序 STL 之一，大多数人对于其了解仅限于快速排序。系统
听说其内部实现还包括插入排序和堆排序，源码于是排序很好奇，决定通过源代码一探究竟。系统
个人习惯使用 DEV-C++，源码不知道其他的排序编译器会不会有所不同，现阶段也不是很关心。
这个文章并不是析完之后的总结，而是边剖边写。不免有个人的猜测。而且由于本人英语极其差劲，大抵会犯一些憨憨错误。
源码部分sort
首先，在 Dev 中输入以下代码：
然后按住 ctrl，鼠标左键sort，就可以跳转到头文件 stl_algo.h，并可以看到这个：
注释、模板和函数参数不再解释，我们需要关注的是函数体。
但是，中间那一段没看懂……
点进去，是一堆看不懂的#define。
查了一下，食盐溯源码怎么查询感觉这东西不是我这个菜鸡能掌握的。
有兴趣的 戳这里。
那么接下来，就应该去到函数__sort 来一探究竟了。
__sort
通过同样的方法，继续在stl_algo.h 里找到 __sort 的源代码。
同样，只看函数体部分。
一般来说，sort(a,a+n) 是对于区间 [公式] 进行排序，所以排序的前提是 __first != __last。
如果能排序，那么通过两种方式：
一部分一部分的看。
__introsort_loop
最上边注释的翻译：这是排序例程的帮助程序函数。
在传参时，除了首尾迭代器和排序方式，还传了一个std::__lg(__last - __first) * 2，对应 __depth_limit。
while 表示，当区间长度太小时，不进行排序。
_S_threshold 是一个由 enum 定义的数，好像是叫枚举类型。
当__depth_limit 为 [公式] 时，也就是迭代次数较多时，不使用 __introsort_loop，而是使用 __partial_sort（部分排序）。
然后通过__unguarded_partition_pivot，得到一个奇怪的位置（这个函数的翻译是无防护分区枢轴）。
然后递归处理这个奇怪的位置到末位置，再更新末位置，客户端源码泄露继续循环。
鉴于本人比较好奇无防护分区枢轴是什么，于是先看的__unguarded_partition_pivot。
__unguarded_partition_pivot
首先，找到了中间点。
然后__move_median_to_first（把中间的数移到第一位）。
最后返回__unguarded_partition。
__move_median_to_first
这里的中间数，并不是数列的中间数，而是三个迭代器的中间值。
这三个迭代器分别指向：第二个数，中间的数，最后一个数。
至于为什么取中间的数，暂时还不是很清楚。
`__unguarded_partition`
传参传来的序列第二位到最后。
看着看着，我好像悟了。
这里应该就是实现快速排序的部分。
上边的__move_median_to_first 是为了防止特殊数据卡 [公式] 。经过移动的话，第一个位置就不会是最小值，放在左半序列的数也就不会为 [公式] 。
这样的话，__unguarded_partition 就是快排的主体。
那么，接下来该去看部分排序了。
__partial_sort
这里浅显的理解为堆排序，至于具体实现，在stl_heap.h 里，不属于我们的仿夸克导航html源码讨论范围。
（绝对不是因为我懒。）
这样的话，__introsort_loop 就结束了。下一步就要回到 __sort。
__final_insertion_sort
其中某常量为enum { _S_threshold = };。
其中实现的函数有两个：
__insertion_sort
其中的__comp 依然按照默认排序方式 < 来理解。
_GLIBCXX_MOVE_BACKWARD3
进入到_GLIBCXX_MOVE_BACKWARD3，是一个神奇的 #define：
其上就是move_backward：
上边的注释翻译为：
__unguarded_linear_insert
翻译为“无防护线性插入”，应该是指直接插入吧。
当__last 的值比前边元素的值小的时候，就一直进行交换，最后把 __last 放到对应的位置。
__unguarded_insertion_sort
就是直接对区间的每个元素进行插入。
总结
到这里，sort 的源代码就剖完了（除了堆的那部分）。
虽然没怎么看懂，但也理解了，sort 的源码是在快排的基础上，通过堆排序和插入排序来维护时间复杂度的稳定，不至于退化为 [公式] 。
鬼知道我写这么多是为了干嘛……
求C语言直接插入排序，选择排序，冒泡排序的源代码，能直接运行的最好，谢谢
插入排序：用指针和插入排序法对数组中个整数按由小到大排序。
#include"stdio.h"
#include"conio.h"
main()
{
inta[],r[];
int *p;
int i,j;
for(i=0;i<;i++)
{
p=&a[i];
printf("pleasescan the NO: %d\n",i);
scanf("%d",p); /*因为p是指针变量，本身代表地址，所以不需加&符号*/
r[i+1]=a[i];
} /*以上for循环是将从键盘输入的个数依次放到a[0..9]和r[1..]中*/
r[0]=1;
for(i=2;i<=;i++)
{
r[0]=r[i];
j=i-1;
while(r[j]>r[0])
{
r[j+1]=r[j];
j--;
}
r[j+1]=r[0];
} /*以上for循环是将数组r[1..]中的数用插入法进行从小到大的顺序排序*/
for(i=1;i<=;i++) /*将排好序后的数组中的元素依次输出*/
{
p=&r[i];
printf("frommin to max the NO: %d value=%d\n",i,*p);
}
}
给分的话，剩下的在答
通讯录按姓名进行排序源代码排序后只显示排序成功,没有排序内容？
可能是因为在排序过程中出现了错误，导致没有正确地更新排序后的内容。以下是爱心代码源码怎么复制一个示例代码，用于对一个字符串数组进行按姓名排序：
import java.util.Arrays;
public class通讯录 {
public static void main(String[] args) {
String[] names = { "Tom", "Jack", "Mary", "Lucy"};
Arrays.sort(names); // 按姓名排序
System.out.println("排序成功！");
for (int i = 0; i < names.length; i++) {
System.out.println(names[i]); // 输出排序后的内容
}
}
}
在这个示例中，我们首先定义了一个字符串数组 names其中包含了一些人的姓名。然后使用 Arrays.sort() 方法对这个数组进行按姓名排序。最后，我们输出排序结果并遍历整个数组来显示排序后的内容。
如果运行这个程序，应该会先输出“排序成功！”的提示信息，然后按照姓名从小到大的顺序依次输出每个人的姓名。如果只输出了“排序成功！”，而没有输出任何内容，那么很可能是排序过程中出现了问题。你可以检查一下代码中的语法错误、逻辑错误以及数据类型等问题，看看是否能够找出问题所在。
Python实现十大经典排序算法--python3实现（以及全部的排序算法分类）
我简单的绘制了一下排序算法的分类，蓝色字体的排序算法是我们用python3实现的，也是比较常用的排序算法。
一、常用排序算法
1、冒泡排序——交换类排序
1.1 简介
冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单直观的排序算法。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。最快：当输入的数据已经是正序时；最慢：当输入的数据是反序时。
1.2 源码
1.3 效果
2、快速排序——交换类排序
2.1 简介
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。特点是选基准、分治、递归。
2.2 源码
2.3 快排简写
2.4 效果
3、选择排序——选择类排序
3.1 简介
选择排序是一种简单直观的排序算法。无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。
3.2 源码
3.3 效果
4、堆排序——选择类排序
4.1 简介
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。分为两种方法：大顶堆、小顶堆。平均时间复杂度为 Ο(nlogn)。
4.2 源码
4.3 效果
5、插入排序——插入类排序
5.1 简介
插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但它的原理应该是最容易理解的了。工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
5.2 源码
5.3 效果
6、希尔排序——插入类排序
6.1 简介
希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。基于插入排序的原理改进方法。
6.2 源码
6.3 效果
7、归并排序——归并类排序
7.1 简介
归并排序（Merge sort）采用分治法（Divide and Conquer）策略，是一种典型的分而治之思想的算法应用。
7.2 源码
7.3 效果
8、计数排序——分布类排序
8.1 简介
计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外的数组空间中。要求输入的数据必须是有确定范围的整数，运行时间是 Θ(n + k)，不是比较排序，性能快于比较排序算法。
8.2 源码
8.3 效果
9、基数排序——分布类排序
9.1 简介
基数排序是一种非比较型整数排序算法，可以用来排序字符串或特定格式的浮点数。
9.2 源码
9.3 效果
、桶排序——分布类排序
.1 简介
桶排序是计数排序的升级版，它利用了函数的映射关系，高效与否的关键在于映射函数的确定。桶排序关键在于均匀分配桶中的元素。
.2 源码
.3 效果
三、Github源码分享
写作不易，分享的代码在 github.com/ShaShiDiZhua...
请点个关注，点个赞吧！！！
MySQL：排序（filesort）详细解析（字长文）
MySQL排序详解：深入理解filesort过程（简化版）
MySQL中的排序（filesort）是DBA工作中常见的操作，本文主要针对Innodb引擎，使用5.7.源码版本，针对快速排序和归并排序进行详细解析。filesort在执行计划中表示排序操作，但执行计划本身并不揭示所有细节。
首先，我们从一个问题出发，介绍一个朋友遇到的案例，排序后临时文件意外达G。我们将通过实例逐步分析排序的流程。
1. 确认排序字段：从order by语句开始，如"a2,a3"，并存储在Filesort的sortorder中，涉及原始和修改的filesort算法，但本文不涉及复杂算法分支。
2. 计算sort字段长度：通过sortlength函数，考虑每个字段的长度，如varchar()，长度计算为字符数量的两倍。超过max_sort_length设置的字段将导致排序精度下降。
3. 确定addon字段空间：根据max_length_for_sort_data，判断是否使用回表排序算法。如a1、a2、a3都是需要的字段，且总长度超过字节，会使用回表排序。
4. 计算每行数据长度：考虑sort字段和addon字段，包括可能的打包压缩。在内存排序阶段，将数据按照计算出的长度存储。
5. 分配内存：根据sort_buffer_size和表大小，计算实际需要的内存，并进行内存排序。
6. 内存排序与外部归并：如果数据量大，内存排序后会写入临时文件，进行外部归并排序。
7. 排序方式总结：文件sort函数会输出排序方式，如sort_key+packed_additional_fields（不回表排序，打包字段）或sort_key+additional_fields（固定长度字段）。
8. 最终排序：可能生成额外的临时文件，存储归并排序结果，文件数量根据排序量变化。
9. 问题：original filesort算法的回表和Rows_examined的计算。
. 使用OPTIMIZER_TRACE查看排序结果，理解排序过程和使用的内存。
案例中，通过group by操作的排序，如果sort字段过大，会使用回表排序，导致临时文件占用巨大。总结排序过程包括了组织排序数据的方式、排序方法的选择、内存分配策略以及临时文件的管理。
理解排序过程对优化查询性能和避免大文件临时文件至关重要。通过合理设计和使用索引，以及优化排序策略，可以有效控制临时文件的大小。
深入研究LinuxTop源码linuxtop源码
Linux Top源码是一款Linux系统的系统性能实时监控工具，能够实时显示机器各个进程的耗费情况，帮助开发者更加快速准确地定位性能问题。要对Linux Top源码进行深入研究，首先要明确源码的结构。它的源码大致分为如下几个部分：
（1）文件系统框架：主要完成Linux Top源码的架构，文件夹管理，内核操作，支持等功能，相当于源码的“能力支持”层；
（2）核心逻辑：主要负责Linux Top源码的运行逻辑，要对所有进程的状态和负载进行实时统计，并进行有效管理，完成Linux Top源码的基本功能；
（3）视图层：主要负责收集到的数据的展示和用户交互功能，比如分类显示，排序，设置，搜索以及警报等功能；
（4）其他工具:负责对Linux Top源码的其他辅助功能，比如日志记录，安全保护，文件系统维护等等。
接下来要进行深入的研究就需要着手梳理源码，主要从以下几个方面进行：
（1）源码功能分析：根据源码分析功能模块，明确模块之间的相互依赖和权限控制，充分利用模块划分，清晰表达源码整体逻辑；
（2）源码流程分析：梳理出源码中所有重要流程，比如获取运行状态流程，处理数据流程，显示数据流程等等，然后进行优化；
（3）源码语义分析：通过性能测试和弱当性分析，确定源码的执行有效性，可以在代码中加入合理的日志，错误检查和解除和文档等；
（4）兼容检测：在上一步确定有效性之后，需要对Linux Top源码进行兼容检测，并保证其在不同系统环境下的运行有效性。
以上就是本次对Linux Top源码的深入研究的介绍，仅通过以上步骤并不能深入了解Linux Top源码的精髓，所以在实践中，还需要根据实际需求结合代码编写优化源码，最终达到开发者的要求为止。