可视化的排序过程

下面是一个日本程序员制做的一个可视化的排序过程，包括了各种经典的排序算法，你可以调整速度和需要排序的个数. 酷壳以前也介绍过几篇相关的文章 一个排序算法比较的网站，一个显示排序过程的Python脚本 关于各种排序算法的运行复杂度比较，请参看Wikipedia的排序算法比较. 2010年07月12日 -- 一些重要的算法.

本文来自《 Visual Programming Languages – Snapshots》，作者 Eric Hosick收集了一堆关于可视化编程的工具，好多我都听都没听说过，我一股脑的全转过来，给大家看看，算是开开眼界了. 本文也是参考了Wikipedia的  Visual Programming Language 词条.

推荐阅读知乎的关于有哪些可视化工具推荐的回答，内容已经相当全面了. 要注意的是当前主流的仍然是基于javasrcirpt开发的图表库，对于偏重的flex不应该做为选择的基础. 下面对一些选择的思路做些简单的说明. 首先可选的主流图表库包括了百度的 Echart，Highchart，D3.js这三个.

       现在数据管理面临的一个关键性问题是如何将这些海量的来自于四面八方的非结构化数据可视化. 不管你从事于什么行业或者正在从事于哪一方面的研究，正将是你经常会触及的问题. 最近，埃里克•奥彭肖和JR里根做客了商务博客的“金融时代”专栏，讨论的主题为“大数据可视化是‘大数据’的关键机会”，分析了今天大数据的使用者们面临的可视化问题，以及公司为应对这个挑战而付诸的一些创新的方法.

如何搭建数据可视化系统，用丰富的设计语言清晰表达复杂和庞大数据，并形成鲜明的设计风格. 我们把数据可视化的元素进行拆分并建立相应的规范体系. 六种基本图表涵盖了大部分图表使用场景，也是做数据可视化最常用的图表类型：. 柱状图   分类照片照片什么照片什么什么项目之间的比较;. 饼图   构成即部分占总体的比例;.

       堆排序是利用堆的性质进行的一种选择排序.   堆实际上是一棵完全二叉树，其任何一非叶节点满足性质：.   Key[i]<=key[2i+1]&&Key[i]<=key[2i+2]或者Key[i]>=Key[2i+1]&&key>=key[2i+2].   即任何一非叶节点的关键字不大于或者不小于其左右孩子节点的关键字.

排序算法有很多，所以在特定情景中使用哪一种算法很重要. 为了选择合适的算法，可以按照建议的顺序考虑以下标准： .     对于数据量较小的情形，（1）（2）差别不大，主要考虑（3）；而对于数据量大的，（1）为首要.  一、冒泡（Bubble）排序——相邻交换 .  二、选择排序——每次最小/大排在相应的位置 .

排序是对于全文检索来言是一个必不可少的功能，在实际运用中，排序功能能在某些时候给我们带来很大的方便，比如在淘宝，京东等一些电商网站我们可能通过排序来快速找到价格最便宜的商品，或者通过排序来找到评论数最高或卖的最好的商品，再比如在Iteye里的博客栏里，每天都会以降序的方式，来显示出最新发出的几篇博客，有了排序，我们就能在某些时候很方便快速的得到某些有效信息，所以说排序功能，无处不在 ^_^.

Visual.ly相关图片(图片来源：Techweb.com.cn). 　　【TechWeb报道】4月12日消息，新酷网站：可视化数据探索平台Visual.ly. 　　我们生活在数据收集和内容创作的时代. Visual.ly正是这个数据时代当产物，一个全新的可视化信息图形新平台. 信息图形将极大的刺激视觉表现，促进用户间相互学习、讨论.