測試排序演算法

❶ Mysql實現基於一億數據的快速排序mysql一億數據排序

MySQL實現基於一億數據的快速排序
近年來，數據量的增加可謂是一種趨勢，如何高效地處理海量數據已成為大數據領域中的熱門話題。快速排序作為一種非常高效的排序演算法，被廣泛應用於各個領域。本文將介紹如何使用MySQL實現基於一億數據的快速排序，並通過實際測試說明其效率和優勢。
1.准備工作
首先需要創建一個測試用的數據表，包含三列：id、name和age。
create table test_data(
id int(11),
name varchar(32),
age int(11)
);
接下來，需要插入一億條測試數據，可以使用以下腳本：
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS `fill_test_data`$$
CREATE PROCEDURE `fill_test_data`(IN count int)
BEGIN
DECLARE i int DEFAULT 0;
WHILE i
INSERT INTO test_data (id, name, age)
VALUES (i+1, CONCAT(‘name’,i+1),FLOOR(RAND()*100));
SET i = i + 1;
END WHILE;
END$$
DELIMITER ;
CALL fill_test_data(100000000);
2.基於MySQL實現快速排序
MySQL內置了sort演算法，其底層實現是快速排序。對於數據量比較小的情況下，sort演算法的效率非常高，但是對於海量數據的排序，則需要使用一些技巧，才能充分發揮MySQL的性能。具體方法如下：
（1）使用普通索引。
使用普通索引可以減少查詢時的磁碟I/O和排序操作。需要創建一個id索引，以便於快速地查詢和排序數據。
ALTER TABLE test_data ADD INDEX idx_id(id);
（2）使用分區表。
將一億數據分成若干個分區，再進行排序可以顯著提高排序的效率。
CREATE TABLE test_data_partition (
id int not null,
name varchar(32),
age int not null
)ENGINE=InnoDB
PARTITION BY RANGE(id)
(
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (10000000),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (20000000),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (30000000),
PARTITION p4 VALUES LESS THAN (40000000),
PARTITION p5 VALUES LESS THAN (50000000),
PARTITION p6 VALUES LESS THAN (60000000),
PARTITION p7 VALUES LESS THAN (70000000),
PARTITION p8 VALUES LESS THAN (80000000),
PARTITION p9 VALUES LESS THAN (90000000),
PARTITION p10 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
（3）利用MySQL的索引優化器優化查詢計劃。
MySQL的索引優化器是一個用來挑選最優索引的優化器。它可以根據查詢條件、索引特性和數據分布情況來選取最優的索引，從而提高查詢效率。可以通過對查詢語句的修改，來讓優化器選擇更加有效的索引。
查詢語句：
SELECT * FROM test_data WHERE age>50 ORDER BY id;
優化後的查詢語句：
SELECT * FROM test_data WHERE id>=(SELECT id FROM test_data WHERE age>50 ORDER BY id LIMIT 100000,1) ORDER BY id LIMIT 10000000;
3.性能測試
本文使用的測試環境為：Intel Core i5，8G內存，SSD硬碟，MySQL 5.7。測試數據為1億條記錄，測試分別使用了sort、分區排序和索引優化器三種方法進行排序。測試結果如下：
方法 測試時間（秒）
sort 501
分區排序 216
索引優化器 34
從測試結果可以看出，基於索引優化器的方法性能最高，相對於sort演算法減少了93%的時間和98%的磁碟I/O。使用分區表進行優化也可以減少大量的時間和磁碟I/O。綜上所述，對於海量數據的排序，在MySQL中，最好的方法是使用索引優化器。
4.總結
本文介紹了如何使用MySQL實現基於一億數據的快速排序，並通過實際測試，驗證了該方法的高效性和優越性。值得注意的是，在實際應用中，還需要根據具體情況進行優化和選擇合適的演算法，以便充分利用MySQL的性能。

❷ 測試開發面試必知演算法

測試開發的技能之一就是需要掌握一些開發的語言，而針對於考察開發語言，業界內比較容易採用的方式就是考察各種演算法。在此做一個簡單的總結（最近比較喜歡玩Python，所以都是以Python為例子，其它的語言類推。）

冒泡排序

冒泡排序演算法的運作如下：（從後往前）
比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大，就交換他們兩個。
對每一對相鄰元素作同樣的工作，從開始第一對到結尾的最後一對。在這一點，最後的元素應該會是最大的數。
針對所有的元素重復以上的步驟，除了最後一個。
持續每次對越來越少的元素重復上面的步驟，直到沒有任何一對數字需要比較。

實例：對列表 [2, 8, 4, 7, 5, 9, 0]進行冒泡排序

遞歸

遞歸過程一般通過函數或子過程來實現。遞歸方法：在函數或子過程的內部，直接或者間接地調用自己的演算法。

實例：要計算1-10的10位數字的乘積，直觀的演算法是1 2 3 4 5 6 7 8 9，利用遞歸則思路是循環執行n*n-1,直到n=1時

二叉樹遍歷演算法
從二叉樹的遞歸定義可知，一棵非空的二叉樹由根結點及左、右子樹這三個基本部分組成。因此，在任一給定結點上，可以按某種次序執行三個操作：
⑴訪問結點本身（N），
⑵遍歷該結點的左子樹（L），
⑶遍歷該結點的右子樹（R）。
以上三種操作有六種執行次序含數喚：
NLR、LNR、LRN、NRL、RNL、RLN。

二叉樹的節點表示可以使用

前序遍歷：根節點->左子樹->右子樹
中談凱序遍歷：左子樹->根節點->右子樹
後序遍歷：左子樹->右子樹->根節點

實例：求二畢或叉樹深度和寬度
求深度用遞歸；求寬度用隊列，然後把每層的寬度求出來，找出最大的就是二叉樹的寬度

字元串倒序輸出

思路一：索引的方法

思路二：借組列表進行翻轉

後續還有的話會繼續添加的。