PHP သည် Algorithms အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကိုထောက်ပံ့ပေးသည်။ developer များက data scale နှင့်စွမ်းဆောင်ရည်လိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ. မှန်ကန်သော algorithm ကိုရွေးချယ်နိုင်သည်။ အများအားဖြင့်အသုံးပြုသော sorting algorithms တွင်ပူဖောင်းအမျိုးအစားခွဲခြင်း, ရွေးချယ်ခြင်း sorting, inserct sorting, sorting sorting, sorting, deap sorting နှင့် bucket sorting ။
Bubble Sorting ဆိုသည်မှာရိုးရှင်းသော sorting method တစ်ခုဖြစ်သည်။ အဆိုးဆုံးအမှုအချိန်ရှုပ်ထွေး o (n ^ 2) ဖြစ်ပါတယ်။
Sort Sort Sort Sort Sort Sort Sort Sort Sort Sort Sort Sort Sort Sort Sort Sort Sort တစ်ခုလုံးကိုကြိုတင်တွက်ချက်မှုအသေးငယ်တဲ့အပိုင်းကိုရှာဖွေပြီး၎င်းကိုအရင်ရာထူးကိုလဲလှယ်ခြင်းဖြင့် sort လုပ်ပါ။ ၎င်း၏အချိန်ရှုပ်ထွေး o (n ^ 2) ဖြစ်ပါတယ်။
sort ကိုဖြတ်သန်းခြင်းအားဖြင့် sort ကိုထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် element တစ်ခုစီသင့်တော်သောနေရာတွင်ထည့်ပါ။ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအမိန့်ရေးရန်ပြင်ဆင်မှုများအတွက်ထိရောက်မှုမြင့်မားပြီးရှုပ်ထွေးသောအချိန်သည်အို (n ^ 2) အတွက်မြင့်မားသည်။
လျင်မြန်သော sort သည်ကွဲပြားခြင်းနှင့်အောင်အောင်မြင်မြင်အောင်နိုင်သောနည်းဗျူဟာကိုမွေးစားပြီးမဏ် sepudse ဒြပ်စင်ကိုရွေးချယ်ခြင်းအားဖြင့်နှစ်ခုအပိုင်းပိုင်း ခွဲ. ၎င်းကိုပြန်လည်ထူထောင်ခြင်းဖြင့်အပိုင်းနှစ်ပိုင်းခွဲပါ။ ပျမ်းမျှအချိန်ရှုပ်ထွေးမှုသည် Big Data Sorting တွင်အလွန်ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်သည်။
ပေါင်းစည်းခြင်းပေါင်းစည်းခြင်းသည်ကွဲပြားမှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး algorithm ကိုအောင်နိုင်သည်။ ခင်းကျင်းမှုကိုစည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကိုအပိုင်းနှစ်ပိုင်းခွဲထားသည်။ ရှုပ်ထွေးသောအချိန်သည်အမြဲတမ်းတည်ငြိမ်သော sorting လိုအပ်ချက်များအတွက်သင့်တော်သော (n log n) သည်အမြဲတမ်းဖြစ်သည်။
အမှိုက်ပုံ sorting သည် data data struction အပေါ်အခြေခံသည်။ အချိန်ရှုပ်ထွေးမှုသည်အကြီးစားဒေတာအမျိုးအစားများအတွက်သင့်လျော်သော o (n log n) ဖြစ်သည်။
Bucket Sorting သည် Element တန်ဖိုးများကိုအကန့်အသတ်ဖြင့်သာလူသိများသောဖြစ်ရပ်များအတွက်သင့်တော်သည်။ တစ် ဦး ချင်းစီရေပုံးများမှ element တွေကိုသတ်မှတ်ပြီးသူတို့ကိုပေါင်းပါ။ အချိန်ရှုပ်ထွေးမှုသည် O (N + K) သည် () သည်စည်အရေအတွက်ဖြစ်သည်။
သင့်လျော်သော sorting sorting algorithm ကိုရွေးချယ်ခြင်း algorithm သည်ဒေတာအရွယ်အစား, အမျိုးအစားနှင့်စွမ်းဆောင်ရည်လိုအပ်ချက်များကိုစဉ်းစားသင့်သည်။ အသေးစားဒေတာကို Bubble ကို သုံး. sort sort sort ကိုရွေးချယ်နိုင်သည်။ အများအားဖြင့်အချက်အလက်များကိုအမြန်စီရန်သို့မဟုတ်ပေါင်းစည်းရန်အကြံပြုသည်။ အမျိုးမျိုးသော algorithms ၏ဝိသေသလက္ခဏာများကိုနားလည်ခြင်းသည် developer များကိုမတူညီသောအခြေအနေများတွင်အချက်အလက်များကိုထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်ရန်ကူညီနိုင်သည်။