1.通达信精选【早盘牛子竞价排序】排序选股指标
2.STL 源码剖析：sort
3.[stl 源码分析] std::sort
4.px30竞价排序指标源码！概念概念最新排序出炉
5.VB 快速排序法 源代码
6.Python实现十大经典排序算法--python3实现（以及全部的排序排序排序算法分类）

通达信精选【早盘牛子竞价排序】排序选股指标

       牛子竞价：该指标是用于早盘排序选股的工具。

       在使用该指标时，源码源码请结合实际情况进行判断，概念概念仅供参考。排序排序

       以下是源码源码音乐源码密码排序公式源码：

       开幅: (OPEN/REF(CLOSE,1)-1)*;

       X_1:=*DYNAINFO()/DYNAINFO(4)//FINANCE();

       X_2:=*DYNAINFO()/DYNAINFO(4)//REF(VOL,1);

       牛子排序: IF(BETWEEN(开幅,4,8) AND REF(CLOSE,1)/REF(CLOSE,2)>1., X_1/X_2*, 0);

       所属行业和概念: DRAWTEXT_FIX(CLOSE>0,0,0,0,STRCAT(STRCAT(HYBLOCK,2),GNBLOCK));

       选股公式源码如下：

       开幅:=(OPEN/REF(CLOSE,1)-1)*;

       X_1:=*DYNAINFO()/DYNAINFO(4)//FINANCE();

       X_2:=*DYNAINFO()/DYNAINFO(4)//REF(VOL,1);

       牛子: IF(BETWEEN(开幅,4,8) AND REF(CLOSE,1)/REF(CLOSE,2)>1., X_1/X_2*, 0);

       本文中提供的指标源码和测试截图都是本人亲测后发布的。部分指标源码支持手机使用，概念概念需要的排序排序朋友可以直接复制源码新建指标使用（手机版请复制源码自行测试）。

STL 源码剖析：sort

       我大抵是源码源码太闲了。

       更好的概念概念阅读体验。

       sort 作为最常用的排序排序 STL 之一，大多数人对于其了解仅限于快速排序。源码源码

       听说其内部实现还包括插入排序和堆排序，概念概念于是排序排序很好奇，决定通过源代码一探究竟。源码源码

       个人习惯使用 DEV-C++，不知道其他的编译器会不会有所不同，现阶段也不是很关心。

       这个文章并不是析完之后的总结，而是边剖边写。不免有个人的猜测。而且由于本人英语极其差劲，大抵会犯一些憨憨错误。

       源码部分sort

       首先，在 Dev 中输入以下代码：

       然后按住 ctrl，鼠标左键sort，就可以跳转到头文件 stl_algo.h，广告宝 源码并可以看到这个：

       注释、模板和函数参数不再解释，我们需要关注的是函数体。

       但是，中间那一段没看懂……

       点进去，是一堆看不懂的#define。

       查了一下，感觉这东西不是我这个菜鸡能掌握的。

       有兴趣的 戳这里。

       那么接下来，就应该去到函数__sort 来一探究竟了。

       __sort

       通过同样的方法，继续在stl_algo.h 里找到 __sort 的源代码。

       同样，只看函数体部分。

       一般来说，sort(a,a+n) 是对于区间 [公式] 进行排序，所以排序的前提是 __first != __last。

       如果能排序，那么通过两种方式：

       一部分一部分的看。

       __introsort_loop

       最上边注释的翻译：这是排序例程的帮助程序函数。

       在传参时，除了首尾迭代器和排序方式，还传了一个std::__lg(__last - __first) * 2，对应 __depth_limit。

       while 表示，XFAPI发卡源码当区间长度太小时，不进行排序。

       _S_threshold 是一个由 enum 定义的数，好像是叫枚举类型。

       当__depth_limit 为 [公式] 时，也就是迭代次数较多时，不使用 __introsort_loop，而是使用 __partial_sort（部分排序）。

       然后通过__unguarded_partition_pivot，得到一个奇怪的位置（这个函数的翻译是无防护分区枢轴）。

       然后递归处理这个奇怪的位置到末位置，再更新末位置，继续循环。

       鉴于本人比较好奇无防护分区枢轴是什么，于是先看的__unguarded_partition_pivot。

       __unguarded_partition_pivot

       首先，找到了中间点。

       然后__move_median_to_first（把中间的数移到第一位）。

       最后返回__unguarded_partition。

       __move_median_to_first

       这里的中间数，并不是数列的中间数，而是三个迭代器的中间值。

       这三个迭代器分别指向：第二个数，中间的数，最后一个数。

       至于为什么取中间的网页聚合源码数，暂时还不是很清楚。

       `__unguarded_partition`

       传参传来的序列第二位到最后。

       看着看着，我好像悟了。

       这里应该就是实现快速排序的部分。

       上边的__move_median_to_first 是为了防止特殊数据卡 [公式] 。经过移动的话，第一个位置就不会是最小值，放在左半序列的数也就不会为 [公式] 。

       这样的话，__unguarded_partition 就是快排的主体。

       那么，接下来该去看部分排序了。

       __partial_sort

       这里浅显的理解为堆排序，至于具体实现，在stl_heap.h 里，不属于我们的讨论范围。

       （绝对不是因为我懒。）

       这样的话，__introsort_loop 就结束了。下一步就要回到 __sort。

       __final_insertion_sort

       其中某常量为enum { _S_threshold = };。

       其中实现的函数有两个：

       __insertion_sort

       其中的__comp 依然按照默认排序方式 < 来理解。

       _GLIBCXX_MOVE_BACKWARD3

       进入到_GLIBCXX_MOVE_BACKWARD3，是一个神奇的 #define：

       其上就是move_backward：

       上边的注释翻译为：

       __unguarded_linear_insert

       翻译为“无防护线性插入”，应该是求职论坛源码指直接插入吧。

       当__last 的值比前边元素的值小的时候，就一直进行交换，最后把 __last 放到对应的位置。

       __unguarded_insertion_sort

       就是直接对区间的每个元素进行插入。

       总结

       到这里，sort 的源代码就剖完了（除了堆的那部分）。

       虽然没怎么看懂，但也理解了，sort 的源码是在快排的基础上，通过堆排序和插入排序来维护时间复杂度的稳定，不至于退化为 [公式] 。

       鬼知道我写这么多是为了干嘛……

[stl 源码分析] std::sort

       std::sort在标准库中是一个经典的复合排序算法，结合了插入排序、快速排序、堆排序的优点。该算法在排序时根据几种算法的优缺点进行整合，形成一种被称为内省排序的高效排序方法。

       内省排序结合了快速排序和堆排序的优点，快速排序在大部分情况下具有较高的效率，堆排序在最坏情况下仍能保持良好的性能。内省排序在排序过程中，先用快速排序进行大体排序，然后递归地对未排序部分进行更细粒度的排序，直至完成整个排序过程。在快速排序效率较低时，内省排序会自动切换至插入排序，以提高排序效率。

       在实现上，std::sort使用了内省排序算法，并在适当条件下切换至插入排序以优化性能。其源码包括排序逻辑的实现和测试案例。排序源码主要由内省排序和插入排序两部分组成。

       内省排序在排序过程中先快速排序，然后对未完全排序的元素进行递归快速排序。当子数组的长度小于某个阈值时，内省排序会自动切换至插入排序。插入排序在小规模数据中具有较高的效率，因此在内省排序中作为优化部分，提高了整个排序算法的性能。

       插入排序在排序过程中，将新元素插入已排序部分的正确位置。这种简单而直观的算法在小型数据集或接近排序状态的数据中表现出色。内省排序通过将插入排序应用于小规模数据，进一步优化了排序算法的性能。

       综上所述，std::sort通过结合内省排序和插入排序，实现了高效且稳定的数据排序。内省排序在大部分情况下提供高性能排序，而在数据规模较小或接近排序状态时，插入排序作为优化部分，进一步提高了排序效率。这种复合排序方法使得std::sort成为标准库中一个强大且灵活的排序工具。

px竞价排序指标源码！最新排序出炉

       { PX排序公式}

       连板指标：BARSLASTCOUNT(C>=REF(C,1)*1. AND C=H)

       竞价额1：DYNAINFO()/

       流通市值：FINANCE()/

       竞价手数：DYNAINFO()/DYNAINFO(4)/

       万手指标：竞价手数/

       竞流比：(竞价手数/FINANCE())

       涨停系数：(FINANCE()/)*O

       竞5指标：竞价手数/涨停系数

       比值指标：竞价额1/流通市值/#DAY

       强度指标：竞5/比值

       基本量指标：REF(V,1)#DAY*0./

       力度指标：万手/基本量

       时间指标：IF(基本量/万手<=,基本量/万手,0){ 分钟}

       高开指标：(O/REF(C,1)-1)*,NODRAW,COLORYELLOW

       强度指标：REF(V,1)#DAY/FINANCE()*,COLORYELLOW

       { 取范围}

       过滤条件：去低值 AND 去ST AND 去星星 AND 去特殊 AND 去新股 AND 去次新股 AND NOT(REF(ZT,1))

       { 取股票范围}

       评分：F1+F2+F3+F4

       观察强度：竞价额1/时间,NODRAW

       涨幅指标：C/REF(C,1)*-

       昨涨幅指标：REF(涨幅,1)

       TJ1指标：SQRT(REF(H,1)*REF(L,1))

       ZGJ指标：REF(HHV(H,2),1)#DAY

       竞价量指标：GPJYVALUE(,1,0)

       开盘金额A：竞价量*O/

       竞换手指标：开盘金额A/O/FINANCE()

       今竞额指标：IF(CURRBARSCOUNT=1 AND PERIOD=5,DYNAINFO()/,竞金额)COLORGREEN,NODRAW

       换手Z指标：今竞额*/O/FINANCE()* COLORGREEN,NODRAW

       BL指标：今竞额*/REF(HHV(AMOUNT,5),1)* COLORGREEN,NODRAW

       ☆爆☆指标：IF(FINANCE(7)*O/< AND REF(ZT,1) AND 观察强度> AND 观察强度<,BL*换手Z*(O-REF(O,1))/REF(O,1)*,0)

VB 快速排序法 源代码

       是这样的：

        假设有 2 3 5 1 0 8 7 -6 9

        dim a(9) as integer //全局变量

       function position(byval i as integer,byval j as integer)as integer

       dim temp as integer

       flag=a(0);

        while i<j

       while i<j and flag<a(j)

        j--

       end while

        temp=flag

        flag=a(j)

        a(j)=temp

       while i<j and a(i)<a(j)

        i++

       end while

        temp=a(i)

        a(i)=a(j)

        a(j)=temp

       end while

       return i

       end function//这是一个分段函数 将数列 分为两段//

       sub quick_sort(byval i as integer,byval j as integer)

        dim t as integer

        t=position(i,j)

        quick_sort(i,t-1)

        quick_sort(t+1,j)

       end sub

       接下来在文本框或列表框中

       输出a（9）就可以了;

       可能有点c 的风格

       你原样照应即可啦！

Python实现十大经典排序算法--python3实现（以及全部的排序算法分类）

       我简单的绘制了一下排序算法的分类，蓝色字体的排序算法是我们用python3实现的，也是比较常用的排序算法。

       一、常用排序算法

       1、冒泡排序——交换类排序

       1.1 简介

       冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。最快：当输入的数据已经是正序时；最慢：当输入的数据是反序时。

       1.2 源码

       1.3 效果

       2、快速排序——交换类排序

       2.1 简介

       快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。特点是选基准、分治、递归。

       2.2 源码

       2.3 快排简写

       2.4 效果

       3、选择排序——选择类排序

       3.1 简介

       选择排序是一种简单直观的排序算法。无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。

       3.2 源码

       3.3 效果

       4、堆排序——选择类排序

       4.1 简介

       堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。分为两种方法：大顶堆、小顶堆。平均时间复杂度为 Ο(nlogn)。

       4.2 源码

       4.3 效果

       5、插入排序——插入类排序

       5.1 简介

       插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但它的原理应该是最容易理解的了。工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。

       5.2 源码

       5.3 效果

       6、希尔排序——插入类排序

       6.1 简介

       希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。基于插入排序的原理改进方法。

       6.2 源码

       6.3 效果

       7、归并排序——归并类排序

       7.1 简介

       归并排序（Merge sort）采用分治法（Divide and Conquer）策略，是一种典型的分而治之思想的算法应用。

       7.2 源码

       7.3 效果

       8、计数排序——分布类排序

       8.1 简介

       计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外的数组空间中。要求输入的数据必须是有确定范围的整数，运行时间是 Θ(n + k)，不是比较排序，性能快于比较排序算法。

       8.2 源码

       8.3 效果

       9、基数排序——分布类排序

       9.1 简介

       基数排序是一种非比较型整数排序算法，可以用来排序字符串或特定格式的浮点数。

       9.2 源码

       9.3 效果

       、桶排序——分布类排序

       .1 简介

       桶排序是计数排序的升级版，它利用了函数的映射关系，高效与否的关键在于映射函数的确定。桶排序关键在于均匀分配桶中的元素。

       .2 源码

       .3 效果

       三、Github源码分享

       写作不易，分享的代码在 github.com/ShaShiDiZhua...

       请点个关注，点个赞吧！！！

通达信编程学习三：“板块龙头”排序指标源码解析及小结

       通达信编程学习中的一个重要环节是解析和理解指标源码，通过实战提升编程技能。今天要分享的是一个"板块龙头"排序指标的源码分析，尽管代码看似点赞量高，但其逻辑混乱，不适合直接实操。本文重点在于学习过程，而非优化指标。

       源码分析部分，代码共计行，涉及股票名称筛选、收盘价相对位置、行业涨幅排名、开盘涨幅判断等多个环节。例如，ABC1和ABC2用于筛选st股和*st股，ABC5和ABC6分别计算股票的相对位置和行业涨幅排名。在指标计算中，BAC1~BAC是一系列复杂的条件判断，用于确定个股的入选资格，如交易天数、市值、代码特征等。

       个人小结部分，这个指标存在逻辑不清晰、拼凑痕迹明显的问题，但它也提供了一种思路：通过行业中涨势最好的个股寻找短期热点。对于有特定交易策略的投资者，如短线交易者，可能会有所启发。但要明确，本文仅用于学习交流，不构成投资建议。

       投资决策应基于个人风险承受能力和专业评估，本文作者和发布者对此不承担任何责任。最后，再次强调，本文观点仅为学习资源，读者需谨慎对待，并在必要时咨询专业人士。