测试排序算法

❶ Mysql实现基于一亿数据的快速排序mysql一亿数据排序

MySQL实现基于一亿数据的快速排序
近年来，数据量的增加可谓是一种趋势，如何高效地处理海量数据已成为大数据领域中的热门话题。快速排序作为一种非常高效的排序算法，被广泛应用于各个领域。本文将介绍如何使用MySQL实现基于一亿数据的快速排序，并通过实际测试说明其效率和优势。
1.准备工作
首先需要创建一个测试用的数据表，包含三列：id、name和age。
create table test_data(
id int(11),
name varchar(32),
age int(11)
);
接下来，需要插入一亿条测试数据，可以使用以下脚本：
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.基于MySQL实现快速排序
MySQL内置了sort算法，其底层实现是快速排序。对于数据量比较小的情况下，sort算法的效率非常高，但是对于海量数据的排序，则需要使用一些技巧，才能充分发挥MySQL的性能。具体方法如下：
（1）使用普通索引。
使用普通索引可以减少查询时的磁盘I/O和排序操作。需要创建一个id索引，以便于快速地查询和排序数据。
ALTER TABLE test_data ADD INDEX idx_id(id);
（2）使用分区表。
将一亿数据分成若干个分区，再进行排序可以显着提高排序的效率。
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的索引优化器优化查询计划。
MySQL的索引优化器是一个用来挑选最优索引的优化器。它可以根据查询条件、索引特性和数据分布情况来选取最优的索引，从而提高查询效率。可以通过对查询语句的修改，来让优化器选择更加有效的索引。
查询语句：
SELECT * FROM test_data WHERE age>50 ORDER BY id;
优化后的查询语句：
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.性能测试
本文使用的测试环境为：Intel Core i5，8G内存，SSD硬盘，MySQL 5.7。测试数据为1亿条记录，测试分别使用了sort、分区排序和索引优化器三种方法进行排序。测试结果如下：
方法 测试时间（秒）
sort 501
分区排序 216
索引优化器 34
从测试结果可以看出，基于索引优化器的方法性能最高，相对于sort算法减少了93%的时间和98%的磁盘I/O。使用分区表进行优化也可以减少大量的时间和磁盘I/O。综上所述，对于海量数据的排序，在MySQL中，最好的方法是使用索引优化器。
4.总结
本文介绍了如何使用MySQL实现基于一亿数据的快速排序，并通过实际测试，验证了该方法的高效性和优越性。值得注意的是，在实际应用中，还需要根据具体情况进行优化和选择合适的算法，以便充分利用MySQL的性能。

❷ 测试开发面试必知算法

测试开发的技能之一就是需要掌握一些开发的语言，而针对于考察开发语言，业界内比较容易采用的方式就是考察各种算法。在此做一个简单的总结（最近比较喜欢玩Python，所以都是以Python为例子，其它的语言类推。）

冒泡排序

冒泡排序算法的运作如下：（从后往前）
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

实例：对列表 [2, 8, 4, 7, 5, 9, 0]进行冒泡排序

递归

递归过程一般通过函数或子过程来实现。递归方法：在函数或子过程的内部，直接或者间接地调用自己的算法。

实例：要计算1-10的10位数字的乘积，直观的算法是1 2 3 4 5 6 7 8 9，利用递归则思路是循环执行n*n-1,直到n=1时

二叉树遍历算法
从二叉树的递归定义可知，一棵非空的二叉树由根结点及左、右子树这三个基本部分组成。因此，在任一给定结点上，可以按某种次序执行三个操作：
⑴访问结点本身（N），
⑵遍历该结点的左子树（L），
⑶遍历该结点的右子树（R）。
以上三种操作有六种执行次序含数唤：
NLR、LNR、LRN、NRL、RNL、RLN。

二叉树的节点表示可以使用

前序遍历：根节点->左子树->右子树
中谈凯序遍历：左子树->根节点->右子树
后序遍历：左子树->右子树->根节点

实例：求二毕或叉树深度和宽度
求深度用递归；求宽度用队列，然后把每层的宽度求出来，找出最大的就是二叉树的宽度

字符串倒序输出

思路一：索引的方法

思路二：借组列表进行翻转

后续还有的话会继续添加的。