這篇文章主要介紹了php排序演算法,結合實例形式分析了php資料查詢、排序、陣列去重、遍歷與排序的相關操作技巧與注意事項,需要的朋友可以參考下
用PHP寫排序,雖然PHP自動了很多排序方式,SQL語句也可以很快速的從資料庫裡有序的讀出資料。但不同的需求還有靈活
運用所學的PHP基礎知識。
我想完成如下的效果
排序演算法效果圖
就是把一個數值中所以的資料按時間排序並且分行顯示
<?php $array = $mysql->query_array($mysql->sql_select("user","userid,truename,year"," ")); //从数据库里面读出数据 $year = array(); //设置空数组 foreach($array as $value) { array_push($year,$value[2]); //把数据数组里面的时间数据入栈 } $year = array_unique($year); //去除数组中重复的数据 usort($year, "strnatcmp"); //将数组中的数据按自然数排序 $num = count($year); //统计数据中数据的个数 /*处理函数*/ function isyear($value,$array) { $user = array(); //建立空数组 foreach($array as $val) { if($val[2] == $value) { array_push($user,$val); } } return $user; //返回数组 } ?>
上面字數處理函數。下面是顯示部分程式碼
<?php for($i=0;$i<$num;$i++) { echo "<p class='box_user'>"; echo "<p class='boxleft'>{$year[$i]}届</p>"; echo "<p class='boxright'>"; $user = isyear($year[$i],$array); foreach($user as $v) { echo "<span class={$v[0]}>{$v[1]}</span>"; } echo "</p>"; echo "</p>"; } ?>
資料顯示程式碼應該好理解,我這裡就不一行一行寫註解了。
這樣我們就可以得到開始我們需要的效果。不要以為這樣就完了。 。這只是第一步的想法,把實際的問題抽象化成程式碼。也不知道效果怎麼樣?
我們可以透過時間戳記來計算頁面載入資料耗時和用PHP自動函數。
<?php memory_get_usage(); ?>
來計算程式碼在運行的所佔的記憶體。
總結:以上就是這篇文章的全部內容,希望能對大家的學習有所幫助。
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PHP在現代編程中仍然是一個強大且廣泛使用的工具,尤其在web開發領域。 1)PHP易用且與數據庫集成無縫,是許多開發者的首選。 2)它支持動態內容生成和麵向對象編程,適合快速創建和維護網站。 3)PHP的性能可以通過緩存和優化數據庫查詢來提升,其廣泛的社區和豐富生態系統使其在當今技術棧中仍具重要地位。

在PHP中,弱引用是通過WeakReference類實現的,不會阻止垃圾回收器回收對象。弱引用適用於緩存系統和事件監聽器等場景,需注意其不能保證對象存活,且垃圾回收可能延遲。

\_\_invoke方法允許對象像函數一樣被調用。 1.定義\_\_invoke方法使對象可被調用。 2.使用$obj(...)語法時,PHP會執行\_\_invoke方法。 3.適用於日誌記錄和計算器等場景,提高代碼靈活性和可讀性。

Fibers在PHP8.1中引入,提升了並發處理能力。 1)Fibers是一種輕量級的並發模型,類似於協程。 2)它們允許開發者手動控制任務的執行流,適合處理I/O密集型任務。 3)使用Fibers可以編寫更高效、響應性更強的代碼。

PHP社區提供了豐富的資源和支持,幫助開發者成長。 1)資源包括官方文檔、教程、博客和開源項目如Laravel和Symfony。 2)支持可以通過StackOverflow、Reddit和Slack頻道獲得。 3)開發動態可以通過關注RFC了解。 4)融入社區可以通過積極參與、貢獻代碼和學習分享來實現。

PHP和Python各有優勢,選擇應基於項目需求。 1.PHP適合web開發,語法簡單,執行效率高。 2.Python適用於數據科學和機器學習,語法簡潔,庫豐富。

PHP不是在消亡,而是在不斷適應和進化。 1)PHP從1994年起經歷多次版本迭代,適應新技術趨勢。 2)目前廣泛應用於電子商務、內容管理系統等領域。 3)PHP8引入JIT編譯器等功能,提升性能和現代化。 4)使用OPcache和遵循PSR-12標準可優化性能和代碼質量。

PHP的未來將通過適應新技術趨勢和引入創新特性來實現:1)適應云計算、容器化和微服務架構,支持Docker和Kubernetes;2)引入JIT編譯器和枚舉類型,提升性能和數據處理效率;3)持續優化性能和推廣最佳實踐。


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