sort排序

// 获取后台数据
	success(res) {
		// 获取后台数据
		that.$data.chexing=res.data.data;
		 function sortprice(a,b){ 
			// a,b是这个后台的数据
			console.log(a,b)
		    //a-b为升序,b-a为降序
				// a.default是后台的数据
		     return a.default-b.default  
		  }
			// 排序渲染
		  that.$data.chexing.sort(sortprice);
	}
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
### Sort排序算法的时间复杂度分析 Sort通常指的是编程语言标准库中的内置排序函数,不同语言实现可能有所差异。大多数现代编程语言的标准库采用的是基于快速排序、堆排序或归并排序的混合策略来实现`sort`方法。 #### 快速排序的时间复杂度 快速排序是一种分治类排序算法,在理想情况下能够达到O(n log n)的时间复杂度[^3]。然而,其性能取决于分割过程中选取的基准值以及输入数据的特点。对于已经有序的数据集,如果总是选择第一个或最后一个元素作为基准,则可能导致最坏情况下的时间复杂度退化到O(n²)[^2]。 #### 归并排序的时间复杂度 另一种常见的高效排序方式是归并排序,它通过递归地将列表分为两半直到只剩下一个元素,再逐步合并这些已排序的小部分形成完整的有序序列。无论初始顺序如何,归并排序始终能保持稳定的O(n log n)时间复杂度[^1]。 #### 堆排序的时间复杂度 堆排序利用二叉堆结构来进行排序操作,构建最大/最小堆的过程需要O(n),而调整堆的操作则为O(log n),因此整体上也能保证O(n log n)的时间效率。 综合来看,多数高级程序设计语言所提供的默认`sort()`函数会根据实际情况自动切换不同的底层排序机制以优化执行速度,并且一般可以认为具有接近于O(n log n)的良好平均时间和最差时间表现。 ```python import random from time import perf_counter def test_sort_performance(sort_func, array_size=1000): data = [random.randint(0, 1e6) for _ in range(array_size)] start_time = perf_counter() sort_func(data) end_time = perf_counter() print(f"Sorting {array_size} items took {(end_time-start_time)*1000:.4f} ms") # Example usage with Python's built-in sorted function which uses Timsort algorithm. test_sort_performance(sorted) ```
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