对于1000点脑电图阵列数据的排序,ts_sort比qsort()、mergesort()或heapsort()更快,能显著优化排序操作的效率。详细介绍了ts_sort在Matlab开发环境中的性能优势,包括就地和非就地排序的比较结果。此外,还讨论了Mex版本在实际应用中遇到的性能挑战。
ts_sort 提升编译时排序效率的新选择
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选择排序简单高效的排序算法
选择排序的思路蛮直接,没啥复杂逻辑。每次从还没排好的里面挑个最小的,放到前面去,直到全排好。代码不长,逻辑也清晰,适合刚开始摸排序算法的同学。
选择排序的核心点就在于“挑最小的”这个动作。不管你是用for循环还是配个minIndex,思路都挺清楚的。而且数据量不是大的时候,表现还不错。
像写课程设计或者整理代码库的时候,选它做示例挺合适。比如这篇代码优化的文章,就讲了怎么把选择排序搞得更干净点,适合参考参考。
哦对了,如果你还在理清楚各种排序算法的关系,推荐去看看这篇排序算法汇总,还有个脑图版的思维导图也蛮有用,方便你整体把握。
如果你是刚接触排序,想练练基本功,那就试试手撸一遍。写完之后记得
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为什么选择存储过程提升SQL执行效率的关键因素
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减少网络通信量:通过将业务逻辑封装在数据库端,存储过程减少了前端与数据库的交互次数,从而显著减少网络负荷。
执行速度更快:存储过程被预编译后存储在数据库中,运行时直接调用,避免了每次执行时的编译过程,提升整体查询效率。
更强的适应性:存储过程使得数据库操作更加灵活,并且在数据结构或业务逻辑调整时能快速更新,避免了在多个应用程序中重复更改代码。
支持分布式工作:存储过程能更好地支持分布式架构中的业务逻辑实现,确保多数据库间的协调与一致性。
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