ソートを実装し、PHP 2次元アレイにランキングを追加する方法は?
PHP 2次元配列のソートとランキングアルゴリズムの詳細な説明
この記事では、PHP 2次元配列を効率的にソートし、各サブアレイにランキング情報を追加する方法について詳しく説明します。この例では、PHP 2次元配列には、2つのフィールド「シーケンス番号」(Xuhao)と「投票番号」(Piaoshu)が含まれています。降順で投票数に従って並べ替えます(投票数が少ない場合も、投票数は同じです)。
初期データ構造は次のとおりです。
1 2 3 4 5 |
|
私たちの目標は、 piaoshu
のことです。 piaoshu
値が同じ場合、 xuhao
フィールドの昇順でアレンジし、各サブアレイにpaiming
フィールドを追加してランキングを表示します。
コア関数はarray_multisort
で、多次元配列をソートできます。最初にpiaoshu
とxuhao
フィールドを抽出し、 array_multisort
で並べ替え、最後に元の配列にランキングを追加します。
コードの実装は次のとおりです。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 |
|
コードは最初にpiaoshu
とxuhao
を抽出し、次にarray_multisort
関数を使用して、投票の降順と数字の昇順でソートします。次に、コードはソートされた配列を横断し、投票数に基づいてランキングを計算し、各サブアレイに追加します。投票が同じ場合、ランキングが増加します。
最終結果:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 |
|
この方法は、2次元配列のソートとランキングを効率的に完了します。
以上がソートを実装し、PHP 2次元アレイにランキングを追加する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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CのABI互換性とは、異なるコンパイラまたはバージョンによって生成されたバイナリコードが再コンパイルなしで互換性があるかどうかを指します。 1。関数呼び出し規則、2。名前の変更、3。仮想関数テーブルレイアウト、4。構造とクラスのレイアウトが主な側面です。

Cは、リアルタイムオペレーティングシステム(RTOS)プログラミングでうまく機能し、効率的な実行効率と正確な時間管理を提供します。 1)Cハードウェアリソースの直接的な動作と効率的なメモリ管理を通じて、RTOのニーズを満たします。 2)オブジェクト指向の機能を使用して、Cは柔軟なタスクスケジューリングシステムを設計できます。 3)Cは効率的な割り込み処理をサポートしますが、リアルタイムを確保するには、動的メモリの割り当てと例外処理を避ける必要があります。 4)テンプレートプログラミングとインライン関数は、パフォーマンスの最適化に役立ちます。 5)実際のアプリケーションでは、Cを使用して効率的なロギングシステムを実装できます。

Cのスレッドパフォーマンスの測定は、標準ライブラリのタイミングツール、パフォーマンス分析ツール、およびカスタムタイマーを使用できます。 1.ライブラリを使用して、実行時間を測定します。 2。パフォーマンス分析にはGPROFを使用します。手順には、コンピレーション中に-pgオプションを追加し、プログラムを実行してGmon.outファイルを生成し、パフォーマンスレポートの生成が含まれます。 3. ValgrindのCallGrindモジュールを使用して、より詳細な分析を実行します。手順には、プログラムを実行してCallGrind.outファイルを生成し、Kcachegrindを使用して結果を表示することが含まれます。 4.カスタムタイマーは、特定のコードセグメントの実行時間を柔軟に測定できます。これらの方法は、スレッドのパフォーマンスを完全に理解し、コードを最適化するのに役立ちます。

MySQLでは、AlterTabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar(255)afterexisting_columnを使用してフィールドを追加し、andtabletable_namedopcolumncolumn_to_dropを使用してフィールドを削除します。フィールドを追加するときは、クエリのパフォーマンスとデータ構造を最適化する場所を指定する必要があります。フィールドを削除する前に、操作が不可逆的であることを確認する必要があります。オンラインDDL、バックアップデータ、テスト環境、および低負荷期間を使用したテーブル構造の変更は、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスです。
