堆排序和快速排序的比較
堆排序是接近nlgn的下界，而快排有效能壞的情況，為何還是快排表現更優秀呢？
1.堆排序是處理陣列中相隔較遠的資料，快速排序是根據兩個 指標按序遍歷的，根據暫存器、快取記憶體的熱cache、 區域性性原理，快排更好
2.快排的極端情況太難復現，而且可以 用隨機基準數
3.快排還有各種優化的方案
基數排序的效能
在低資料量的時候，效能很不錯；但是非常佔記憶體。一般我們不會採取高記憶體換空間的演算法（資料量大的時候就太恐怖了）
綜合性能
資料多到記憶體裝不下怎麼辦？
（假設記憶體有100m容量）比如1g的資料，分10份，每份100m。先用快排讓每乙份各自排好序，然後寫到檔案中。這10份100m的 檔案這個時候已經有序了。這10份每份取9m，一共90m，使得他們合併。合併後的結果放到10m的快取區中，滿了就clear，io到 檔案中。
一百、一萬、一億選取什麼演算法最好？
100可以基數、桶，這些很佔記憶體，而且有一些限制條件，但是很快！
10000可以快排
一億只能快排（因為熱cache，所以比堆排序好）+歸併（資料太大裝不下）
大部分資料有序的情況下，用什麼 演算法比較好？
插入+二分。
從大量資料中取出前100個
第一反應是開始做題嗎？no，大量資料，記憶體肯定是裝不下的。那我們就假設所有資料被分成了n份吧。
先看第乙份，排序前100個，然後後面的數都插入+二分去修改前100個數。
乙份讀完，就clear後面的數， 載入新的檔案進來。
這樣一次遍歷就解決了。
這兩篇待學習
大資料量演算法
給40億個不重複的unsigned int的整數，沒排過序的，然後再給乙個數，如何快速判斷這個數是否在那40億個數當中 位圖思想解法 include stdio.h include stdlib.h include memory.h define max num 4294967295 int mai...
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2014 01 06 14 53 06 mergesorter排序40000個數1次所用平均時間為 19.0011 毫秒 2014 01 06 14 53 06 mergesorter排序60000個數1次所用平均時間為 26.0015 毫秒 2014 01 06 14 53 06 mergesor...
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看看這個，異曲同工，永遠不超時 該程式是針對非常龐大的資料庫開發的，沒有用迴圈 用途 對過萬條資料的資料庫字段內容批量替換 資料庫連線 dim beeyee dbname,connstr,conn,intsn1 dim content,num,intsn,intidno,strcodea,strco...