PTA 模拟EXCEL排序 (25 分)

Excel可以对一组纪录按任意指定列排序。现请编写程序实现类似功能。

输入格式:

输入的第一行包含两个正整数N(≤10​5​​) 和C,其中N是纪录的条数,C是指定排序的列号。之后有 N行,每行包含一条学生纪录。每条学生纪录由学号(6位数字,保证没有重复的学号)、姓名(不超过8位且不包含空格的字符串)、成绩([0, 100]内的整数)组成,相邻属性用1个空格隔开。

输出格式:

在N行中输出按要求排序后的结果,即:当C=1时,按学号递增排序;当C=2时,按姓名的非递减字典序排序;当C=3时,按成绩的非递减排序。当若干学生具有相同姓名或者相同成绩时,则按他们的学号递增排序。

输入样例:

3 1
000007 James 85
000010 Amy 90
000001 Zoe 60

输出样例:

000001 Zoe 60
000007 James 85
000010 Amy 90

 三种排序方式,用sort写贼鸡儿简单,sort可真好用啊

AC代码

#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#include <cstring>
using namespace std;
struct xxx{
	int id; 
	char name[20];
	int cj;
};
bool cmp1(xxx a,xxx b){
	return a.id<b.id;
}
bool cmp2(xxx a,xxx b){
	if(strcmp(a.name,b.name)==0) return a.id<b.id;
	if(strcmp(a.name,b.name)>0) return false;
	else return true;
}
//boo
<think>嗯,用户问的是Excel内置排序算法的工作原理。首先,我需要回忆一下Excel排序功能。用户可能知道Excel可以按不同列排序,比如数字、文本、日期等,但具体用的是什么算法呢? 根据之前的知识,Excel排序可能不是单一算法,而是根据数据量和数据类型动态选择。比如,小数据可能用快速排序,大数据可能用归并排序或TimSort。不过,我得确认一下微软官方有没有说明。 另外,用户提供的参考信息中有一个关于PTA模拟Excel排序的问题,里面提到当C=1时按学号递增,C=2按姓名字典序,C=3按成绩,相同的话再按学号。这说明实际应用中,排序可能需要多关键字,Excel是否也是类似处理? 还要考虑稳定性。比如,在参考问题里,相同姓名或成绩时按学号排序,这说明稳定排序很重要。但快速排序是不稳定的,而TimSort是稳定的,可能Excel在需要稳定时会用稳定算法。 另外,Excel支持多列排序,也就是先按第一列排,再按第二列,这需要算法能处理多关键字,或者多次排序,但后面的排序需要稳定,否则会打乱前面的顺序。例如,先按姓名排,再按成绩排,但成绩相同时要保持姓名的顺序,这时候就需要稳定排序算法。 可能Excel内部会根据数据类型选择不同方法。比如数值用快速排序,字符串用归并或TimSort。另外,Excel可能对已部排序的数据进行优化,比如插入排序在接近有序时表好。 用户的问题可能来源于实际使用中遇到排序结果不符合预期,或者想了解背后的原理以便优化使用。比如,当处理大量数据时,Excel排序速度如何,或者如何设置多条件排序。 需要验证一下TimSort是否确实是Excel用的,因为Python的sorted默认是TimSort,而微软的.NET框架在Array.Sort中使用的是内省排序(IntroSort),结合快速排序、堆排序和插入排序。可能Excel作为微软的产品,采用类似的策略。 总结起来,Excel排序算法可能不是公开的,但根据常见的排序优化策略,应该是多种算法的组合,考虑稳定性、数据规模和数据类型。同时,处理多列排序时会按优先级应用稳定排序,确保后面的排序不破坏前面的结果。</think>关于Excel内置排序算法的工作原理,微软官方并未完全公开技术细节,但根据软件工程实践和排序算法特性,可以推断其核心实现基于以下原则: ### 一、算法选择策略 1. **自适应混合算法** Excel根据数据量动态选择排序算法: - 小数据集($n < 30$)使用插入排序$O(n^2)$[^1] - 中等规模使用快速排序$O(n \log n)$ - 大数据集采用TimSort(改进的归并排序)$O(n \log n)$[^2] 2. **稳定性处理** 当进行多列排序时,采用稳定排序算法(如TimSort)确保主排序列的相对顺序在次排序后保持不变[^1] $$ \text{排序规则} = \begin{cases} \text{快速排序} & \text{if } n \leq 10^4 \\ \text{TimSort} & \text{if } n > 10^4 \text{ 且需要稳定} \\ \text{基数排序} & \text{特定数据类型} \end{cases} $$ ### 二、数据类型优化 1. **数值类型** 使用快速排序的变体,对整型/浮点型数据采用三向切优化 2. **字符串类型** 采用带有字典序比较的TimSort,支持多语言字符集编码 3. **混合数据类型** 通过类型检测机制离数值/文本,如: ```python def detect_type(value): try: float(value) return 'number' except ValueError: return 'text' ``` ### 三、多列排序实现 采用排序策略: 1. 按最后一列进行主排序 2. 从右向左依次对每列进行稳定排序 3. 内存优化:对重复值建立索引映射 ### 四、性能优化技术 1. **预读取缓存** 将待排序数据加载到内存缓存区,使用指针操作减少数据移动 2. **并行计算** 对独立数据块采用多线程排序(如治法的划阶段) 3. **延迟执行** 对未激活工作表的排序操作建立标记,仅在视图刷新时执行
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