插入排序的優化，比較插入同步進行

插入排序的基本操作就是將乙個資料插入到已經排好序的有序資料,從而得到乙個新的、個數加一的有序資料

演算法適用於少量資料的排序，時間複雜度為o(n^2)。是穩定的排序方法。

網上找到的程式多是先比較找到插入的位置，再移動位置。還有文章說將查詢位置的過程用二分法進行優化，其實根本沒有，可以將比較插入同步進行，比較查詢的同時移動位置，效率高得多。

經測試，5000個隨機數，本法比傳統方法快3倍，難以置信。

'比較插入數字和挪位一起進行,無需二分法

sub insertsortn(lngarr() as long, _
optional lb as long, optional ub as long = -9, optional descending as long)
dim i as long, j as long, k as long
dim tmp as long, ltmp as long
if ub = -9 then ub = ubound(lngarr):   lb = lbound(lngarr)
for i = 1 to ub
tmp = lngarr(i):
for j = i - 1 to 0 step -1                           '     比較插入數字和挪位一起進行
if (descending = 0 and tmp >= lngarr(j)) or (descending = 1 and tmp <= lngarr(j)) then exit for
lngarr(j + 1) = lngarr(j):
next j
lngarr(j + 1) = tmp:
next i
end sub

插入排序的優化，比較插入同步進行

插入排序的基本操作就是將乙個資料插入到已經排好序的有序資料,從而得到乙個新的 個數加一的有序資料 演算法適用於少量資料的排序，時間複雜度為o n 2 是穩定的排序方法。網上找到的程式多是先比較找到插入的位置，再移動位置。還有文章說將查詢位置的過程用二分法進行優化，其實根本沒用，可以將比較插入同步進行...

插入排序優化

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R 中同步進行的多組比較的包 npmc

方差檢驗可以評估組間的差異。依據檢驗的結果，雖然你可以拒絕不存在差異的原假設，但方差檢驗並沒有告訴你哪些組顯著地與其他組有不同。robert 在 r in action 一書中推薦了乙個包 npmc 該包提供了一種非引數多組比較程式。在控制犯第一類錯誤的概率 發現乙個事實上並不存在的差異的概率 的前...