有序返回情况计算方法

❶ EXCEL查找指定数据并返回该数值进行计算

用数组公式，对品类群去重，

然后用SUMIF汇总，无需数据透视表。

假设第1图核前拿的sheet名为Sheet1,品类群在D列，金悔首额在E列

第2表的A2

=INDEX(Sheet1!$D:$D,SMALL(IF(MATCH(Sheet1!$D$2:$D$1000&"",Sheet1!$D$2:$D$1000&""改搭,)=ROW(Sheet1!$D$2:$D$1000)-1,ROW(Sheet1!$D$2:$D$1000),65536),ROW(A1)))&""

数组公式，需要同时按CTRLSHIFT回车键，出现结果，然后下拉公式，可以事先多下拉点行数。

B2=SUMIF(Sheet1!D:D,A2,Sheet1!E:E)

下拉公式

❷ 常见查找和排序算法

查找成功最多要n 次，平均（n+1）/2次， 时间复杂度为O(n) 。
优点：既适用顺序表也适用单链表，同时对表中元素顺序无要求，给插入带来方便，只需插入表尾即可。
缺点：速度较慢。

改进：在表尾设置一个岗哨，这样不用去循环判断数组下标是否越界，因为最后必然成立。

适用条件：

二分查找的判定树不仅是二叉排序树，而且是一棵理想平衡树。 时间复杂度为O(lbn) 。

循环实现

递归实现

待排序的元素需要实现 Java 的 Comparable 接口，该接口有 compareTo() 方法，可以用它来判断两个元素的大世握枝小关系。

从数组中选择最小元素，将它与数组的第一个元素交换位置。再从数组剩下的元素中选择出最小的元素，将它与数组的第二个元素交换位置。不断进行这样的操作，直到将整个数组排序。

选择排序需要 ~N2/2 次比较和 ~N 次交换，==它的运行时间与输入无关==，这个特点使得它对一个已经排序的数组也需要这么多的比较和交换操作。

从左到右不断 交换相邻逆序的元素 ，在一轮的循环之后，可以让未排序的最大元素上浮到右侧。

在一轮循环中，如果没有发生交换，那么说明数组已经是有序的，此时可以直接退出。

每次都 将当前元素插入到左侧已经排序的数组中 ，使得插入之后左侧数组依然有序。

对于数组 {3, 5, 2, 4, 1}，它具有以下逆序：(3, 2), (3, 1), (5, 2), (5, 4), (5, 1), (2, 1), (4, 1)，插入排序每次只能交换相邻元素，令逆序数量减少 1，因此插入排序需要交换的次数为逆序数量。

==插入排序的时间复杂度取决于数组的初始顺序，如果数组已经部分有序了，那么逆序较少，需要的交换次数也就较少，时间复杂度较低==。

对于大规模的数组，插入排序很慢，因为它只能交换相邻的元素，每次只能将逆序数量减少 1。希尔排序的出现就是为了解决插入排序的这种局限性，它通过交换不相邻的元素，每次可以将逆序数量减少大于 1。

希尔排序使用插入排序对间隔 h 的序列进行排序。通过不断减小 h，最后令 h=1，就可以使得整个数组是有序的。

希尔排序的运行时间达不到平方级别，使用递增序列 1, 4, 13, 40, ... 的希尔排序所需要的比较次数不会超过 N 的若干倍乘于递增序列的长度。后面介绍的高级排序算法只会比希尔排序快两倍左右。

归并排序的思想是将数组分成两部分，分别进行排序，然后归并起来。

归并方法将数组中两个已经排序的部分归并成一个。

将一个大数组分成两个小数组去求解。

因为每次都将问题对半分成两个子问题，这种对半分的算法复杂度一般为 O(NlogN)。

先归并那些微皮笑型数组，然后成对归并得到的微型数组。

取 a[l] 作为切分元素，然后从数组的左端向右扫描直到找到第一个大于等于它的元素，再从数组的右端向左扫描找到第一个小于它的元素，交换这两个元素。不断进行这个过程，就可以保证左指针 i 的左侧元素都不大于切分搜敏元素，右指针 j 的右侧元素都不小于切分元素。当两个指针相遇时，将切分元素 a[l] 和 a[j] 交换位置。

快速排序是原地排序，不需要辅助数组，但是递归调用需要辅助栈。

快速排序最好的情况下是每次都正好将数组对半分，这样递归调用次数才是最少的。这种情况下比较次数为 CN=2CN/2+N，复杂度为 O(NlogN)。

最坏的情况下，第一次从最小的元素切分，第二次从第二小的元素切分，如此这般。因此最坏的情况下需要比较 N2/2。为了防止数组最开始就是有序的，在进行快速排序时需要随机打乱数组。

因为快速排序在小数组中也会递归调用自己，对于小数组，插入排序比快速排序的性能更好，因此在小数组中可以切换到插入排序。

最好的情况下是每次都能取数组的中位数作为切分元素，但是计算中位数的代价很高。一种折中方法是取 3 个元素，并将大小居中的元素作为切分元素。

对于有大量重复元素的数组，可以将数组切分为三部分，分别对应小于、等于和大于切分元素。

三向切分快速排序对于有大量重复元素的随机数组可以在线性时间内完成排序。

快速排序的 partition() 方法，会返回一个整数 j 使得 a[l..j-1] 小于等于 a[j]，且 a[j+1..h] 大于等于 a[j]，此时 a[j] 就是数组的第 j 大元素。

可以利用这个特性找出数组的第 k 大的元素。

该算法是线性级别的，假设每次能将数组二分，那么比较的总次数为 (N+N/2+N/4+..)，直到找到第 k 个元素，这个和显然小于 2N。

堆中某个节点的值总是大于等于其子节点的值，并且堆是一颗完全二叉树。

堆可以用数组来表示，这是因为堆是完全二叉树，而完全二叉树很容易就存储在数组中。位置 k 的节点的父节点位置为 k/2，而它的两个子节点的位置分别为 2k 和 2k+1。这里不使用数组索引为 0 的位置，是为了更清晰地描述节点的位置关系。

在堆中，当一个节点比父节点大，那么需要交换这个两个节点。交换后还可能比它新的父节点大，因此需要不断地进行比较和交换操作，把这种操作称为上浮。

类似地，当一个节点比子节点来得小，也需要不断地向下进行比较和交换操作，把这种操作称为下沉。一个节点如果有两个子节点，应当与两个子节点中最大那个节点进行交换。

将新元素放到数组末尾，然后上浮到合适的位置。

从数组顶端删除最大的元素，并将数组的最后一个元素放到顶端，并让这个元素下沉到合适的位置。

把最大元素和当前堆中数组的最后一个元素交换位置，并且不删除它，那么就可以得到一个从尾到头的递减序列，从正向来看就是一个递增序列，这就是堆排序。

一个堆的高度为logN，因此在堆中插入元素和删除最大元素的复杂度都为 logN。

对于堆排序，由于要对 N 个节点进行下沉操作，因此复杂度为 NlogN。

堆排序是一种原地排序，没有利用额外的空间。

现代操作系统很少使用堆排序，因为它无法利用局部性原理进行缓存，也就是数组元素很少和相邻的元素进行比较和交换。

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开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序，==计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数==。

当输入的元素是 n 个 0 到 k 之间的整数时，它的==运行时间是 O(n + k)==。计数排序不是比较排序，排序的速度快于任何比较排序算法。由于用来计数的数组C的长度取决于待排序数组中数据的范围（等于待排序数组的最大值与最小值的差加上1），这使得计数排序对于数据范围很大的数组，需要大量时间和内存。比较适合用来排序==小范围非负整数数组的数组==。

桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。为了使桶排序更加高效，我们需要做到这两点：

同时，对于桶中元素的排序，选择何种比较排序算法对于性能的影响至关重要。

当输入数据均匀分配到每一个桶时最快，当都分配到同一个桶时最慢。

实间复杂度N*K

快速排序是最快的通用排序算法，它的内循环的指令很少，而且它还能利用缓存，因为它总是顺序地访问数据。它的运行时间近似为 ~cNlogN，这里的 c 比其它线性对数级别的排序算法都要小。

使用三向切分快速排序，实际应用中可能出现的某些分布的输入能够达到线性级别，而其它排序算法仍然需要线性对数时间。

❸ 如何在EXCEL中判断判断一个数值属于多区间中的哪个部分，并按相应公式计算出对应数值并返回

=CHOOSE(SUM(N(A1>{0,10,50,100,200,500,1000,2000,5000})),A1*8%,A1*7%,A1*5%,A1*3%,A1*1.6%,A1*0.7%,A1*0.3%,A1*0.12%,A1*0.05%)

❹ 怎么用spss来做有序多分类probit回

Probit回归：
Probit回归全称probability unit，翻译过来叫做概率单位法，蛮拗口的一个名字。这个回归主要用于研究半数效量用的。直白一点说，就是比方你拿一种药去药蟑螂，你想知道你用多少药能药死多少蟑螂，那你就可以用probit回归来估计这个数。Probit回归经常拿来和logistic回归作比较，通常对于二分类变量来说，这两个回归计算出来的概率是非常相似的。（虽然logistic回归最后判断的是是或否，但是它也需要计算一个概率来判断这个结果倒是是还是否。）而且如果有一点数学基础的话，会知道，这两个回归画出来的图也非常像，只是logistic回归画出来的Z型稍微平缓一些。
那么这两个回归到底有什么区别呢？通常来说区别不大。最重要的一个区别在于probit回归适用于呈正态分布的数据，logistic回归适用于呈logistic分布的数据。不过这个区别也蛮微妙的，因为正态分布和logistic分布还蛮像的。所以大概来讲，到底是选择哪个分布更多的还是一种个人喜好。
但是大家都知道啊，logistic分布比probit分布可有名多了。如果说十个从事大数据的人里边有五个人知道logistic回归，那么有三个知道probit回归就不错了。在我们ppv课网站的spss视频教学里边，绝大部分都会讲到logistic回归，但是probit回归就不见得有人讲了。（顺便说一句，我个人最喜欢spss从入门到精通这套课程，刚入门的时候就是听得这套课。强烈推荐大家去听一听）。
那么这是什么原因呢？这绝不是probit不好用的原因。主要原因有两个，第一，logistic回归形式比较多。二分类，有序多分类，无序多分类，这些logistic回归都可以做。这就好像我们ppv课网站提供了spss，sas，r，matlab，hadoop等等视频，你可以从零基础学到精通级别，肯定比较受欢迎哈。第二，则归功于logistic回归的易解释性。Logistic回归提供了一个很重要的参数，OR值，这个值很直接的告诉你处于某个状态比处于另一个状态时因变量发生的概率增加了多少倍。这当然是一个很重要很直观的参数啦。就好像你每学一段时间以后，我们ppv课网站告诉你你的知识积累比之前增加了多少倍多少倍，这个肯定很重要撒。
因此呢，logistic回归就比probit回归应用的广泛了。不过这并不是说logistic回归就比probit回归好。实际上，两种回归拟合的方程几乎一样好。不过，再怎么几乎一样，那也肯定是有所不同的。可惜这种不同用你的肉眼一般是看不出来的，至于怎么看，下边在讲。
好了，现在大概就介绍完probit回归的背景知识了（绝对没有凑字数）。现在我们开始操作。
首先假设一个情景，假设我们ppv课网站打算增加一定的课程，达到收视率增加百分之二十的目的，我们就有了三个变量，课程增加的数目（假设分为3,6,9三个水平），各个增加水平的课程数（比方加3节课，6节课，9节课的都是十个课程），各个水平的课程的收视率增加达到百分之二十的课程数（假设分别是3，5，6）。（这段真的有点绕，最好读两遍保证能看懂哪个变量是表示的什么意思）。
那么我们就有了一个3*3的数据集，选择菜单分析——回归——probit，打开主面板，响应频率里选我们各个水平收视率增加达到百分之二十的课程数（也就是我们做实验的课程里边有多少课程成功达到了收视率增加的目标），观测值汇总里边选择各个增加水平的总课程数，再下边有一个因子，一个协变量。我们的自变量课程增加的水平是三节课一个台阶，所以我们要选到协变量里边去哈。（如果你的自变量是连续型变量，那你就得在因子下边的那个定义范围里边选好范围。）此外协变量下边有一个转换下拉菜单，这个菜单有三种方法，除了“无”以外，还有两种对数转换，你可以试试，你的数据到底怎么转换效果最好。完了以后，在左下边还有一个模型：概率/logit，这个单选框里默认的是概率。也就是默认数据分布是正态的。这个也不用管它。
然后点开选项，勾选频率，信仰置信区间，继续，确定。
然后就可以看结果了。参数值和卡方检验这两个表会告诉你这个模型有没有意义，适不适合用probit回归（如果想和logistic回归作比较，就可以用这里的拟合度检验检测）。此外置信限度这个很大的表会告诉你假如你想要你的课程收视率增加的概率是百分之八十的时候，你的课程要增加多少节课这么个数据。它大概是以百分之五为精度的。那如果我想知道增加百分之八十三，需要加多少节课的话，那么我们就要用参数估计值里的参数进行计算了。
非线性回归
自然界中既然有线性回归，那么理所当然的，也会有非线性回归。不过，人类对于非线性回归的研究远远不如对线性回归的研究来的深刻，广泛。不信你看一看你的spss教科书，线性回归的内容可以洋洋洒洒写一章，非线性回归确占一小节，还往往是比较薄的一节。
线性回归指的是y=a+a1*x1+a2*x2…这种形式的方程，非线性回归包含的方程类型就多得多了。常见的有，幂函数，指数函数，双曲函数，对数函数等等。我们先举个例子。假设想拟合ppv课授课老师的数目和网站受欢迎程度的关系。选择分析——回归——非线性。打开主对话框。因变量选择网站受欢迎程度，模型表达式需要自己编辑。（我就挺怵这个的），首先我们知道，我们肯定不可能看一眼就看出我们的数据是什么样子的模型，我们可以通过图形——图表构建程序里边，画出散点图，通过散点图大致判断我们的模型符合什么样的方程，然后在进一步使用（或者直接使用）参数估计法（前面讲过的），估计出它的表达式。
估计出表达式以后，就可以编辑模型表达式了。编辑好以后看左下角的参数那一栏。你的模型里边的参数是需要首先定义一个初始值的。这个初始值要尽量靠近真实值，如果离真实值太远的话，也会影响到模型的准确度。看到这里，可能你要发脾气了，这是个什么模型？怎么这么麻烦？！！要是我知道模型，知道初始值，那我还需要做分析吗啊？！！唉，我也没办法，非线性回归就是这么个玩意，总之你还是拿起你的笔，根据你的模型代几组数据算一算大概的初始值吧。毕竟为了最后的精度嘛。
输好初始值以后，打开保存对话框，勾选预测值，残差。继续，其他的默认就可以。点确定。
输出的参数估计值会给出参数，套到你的模型里就可以。注意看方差分析表下边的标注，里边会给出决定系数R^2，这个R^2通常比参数估计法里的大，也就是说，非线性回归的精度往往比参数估计法的大，模型拟合的好。（废话，要是非线性回归一点优势也没有，还有谁肯研究啊。）
上边只是简单介绍了一点非线性回归的方法。实际生活中，非线性回归比线性回归远远复杂的多，不是一句两句就能说清楚的，此外，还有一种很普遍的办法是通过数学公式把非线性方程转化成线性方程。这样就能大大降低方程的复杂性。在这里，给大家总结了几个常见的公式。

❺ 用递归方法写出有序数组的二分查找算法

什么是二分查找？

二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。

二分查找优缺点

优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；

其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。

因此，折半查找方法适用亩搭轮于不经常变动而查找频繁的有序列表。
使用条件：查找序列是顺序结构，有序。

过程

首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则枝此查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。

利用循环的方式实现二分法查找

public class BinarySearch {
public static void main(String[] args) {
// 生成一个随机数组 int[] array = suiji();
// 对随机数组排序 Arrays.sort(array);
System.out.println("产生的随机数组为： " + Arrays.toString(array));

System.out.println("要进行查找的值： ");
Scanner input = new Scanner(System.in);
// 进行查找的目标值 int aim = input.nextInt();

// 使用二分法查找 int index = binarySearch(array, aim);
System.out.println("查找的值的索引位置： " + index);

}

/** * 生成一个随机数组 *
* @return 返回值，返回一个随机数组 */
private static int[] suiji() {
// random.nextInt(n)+m 返回m到m+n-1之间的随机数 int n = new Random().nextInt(6) + 5;
int[] array = new int[n];
// 循环遍历为数组赋值 for (int i = 0; i < array.length; i++) {
array[i] = new Random().nextInt(100);
}
return array;
}

/** * 二分法查找 ---循环的方式实现 *
* @param array 要查找的数组 * @param aim 要查找的值 * @return 返回值，成功返回索引，失败返回-1 */
private static int binarySearch(int[] array, int aim) {
// 数组最小索引值 int left = 0;
// 数组最大索引值 int right = array.length - 1;
int mid;
while (left <= right) {
mid = (left + right) / 2;
// 若查找数值比中间值小，则以整个查找范围的前迅信半部分作为新的查找范围 if (aim < array[mid]) {
right = mid - 1;
// 若查找数值比中间值大，则以整个查找范围的后半部分作为新的查找范围 } else if (aim > array[mid]) {
left = mid + 1;
// 若查找数据与中间元素值正好相等，则放回中间元素值的索引 } else {
return mid;
}
}
return -1;
}}
运行结果演示：

总结：

递归相较于循环，代码比较简洁，但是时间和空间消耗比较大，效率低。在实际的学习与工作中，根据情况选择使用。通常我们如果使用循环实现代码只要不是太繁琐都选择循环的方式实现~

❻ 编写无序顺序表顺序查找、有序顺序表顺序查找、二分查找算法。用c语言。高分急求！

int IdxSerch(SeqList A[],IdxType index[],int b,KeyType k,int n) {
//分块查找关键字为k的记录，索引表为
index[0..b-1]
int low=0,high=b-1,mid,i;
int s=n/b; //每块记录个数
while(low<=high)
{
//在索引表中和首进行二分查找，找到的位置放在low中
mid=(low+high)/2;
if(index[mid].key<k) low=mid+1；
else high=mid-1;
}

if(low<b)
{
//在顺序表中顺序查找
for(i=index[low].link;i<=index[low].link+s-1 && i<n;i++)
if(A[i].key==k) return i;
return -1;
}
return -1;
}

typedef struct node
{
KeyType key;
//结点中的关键唤神数字
struct node *lchild,*rchild; //左、右孩子指针
}BsTree;

BsTree *BstSeareh(BsTree *BST,KeyType k ,BsTree **parent)
{
BsTree *p=BST,*q=NULL; //p指向根结点，q指向*p的双亲
while(p!=NULL)
{
if(k==p->key)
{ //查找成瞎皮功
*parent=q;
return (p);
}
q=p;
if(k<p->key) p=p->lchild；
//在左子树中查找
else p=p->rchild; //在右子树中查找
}
*parent=q;
return (p);
//查找失败，返回空
}

❼ JAVA类方法的返回值

这问题问的，需要返回值的时候就返回值啊
比如一个方法，计算两个整数相加后的结果，就应该返回一个整数型啊
public int add(int a,int b)//典型的需要返回值的
{
return a+b;
}
如果一个方法，只需要处理问题，而不需要返回处理结果，就不用返回,也就是void,比如下面这个方法，传一个名字做参数，这个方法是向这个人问好的，就只需要问好，不需要返回值
public void sayHello(String name)
{
System.out.println("中午好"+name);
}
另外，一个方法虽然有返回值，但是可以不接收这个返回值。

❽ 如何进行Excel排序有序数计算

如何进行Excel排序有序数计算

排序是数据处理中的经常性工作，Excel排序有序数计算（类似成绩统计中的名次）和数据重排两类。本文以几个车间的产值和名称为例，介绍Excel 2000/XP的数据排序方法。

一、数值排序

1、RANK函数

RANK函数是Excel计算序数的主要工具，它的语法为：RANK（number，ref，order），其中number为参与计算的数字或含有数字的单元格，ref是对参与计算的数字单元格区域的绝对引用，order是用来说明排序方式的数字（如果order为零或省略，则以降序方式给出结果，反之按升序方式）。

例如要计算E2、E3、E4单元格存放一季度的总产值，计算各车间产值排名的方法是：在F2单元格内输入公式 “=RANK（E2，$E:$E）”，敲回车即可计算出铸造车间的产值排名是2。再将F2中的公式复制到剪贴板，选中F3、F4单元格按 Ctrl+V，就能计算出其余两个车间的产值排名为3和1。美文坊提醒大家如果B1单元格中输入的公式为“=RANK（E2，$E:$E，1）”，则计算出的序数按升序方式排列，即2、1和3。相同数值用RANK函数计算得到的序数（名次）相同，但会导致后续数字的序数空缺。假如上例中F2单元格存放的`数值与F3相同，则按本法计算出的排名分别是 3、3和1（降序时）。

2、COUNTIF函数

COUNTIF函数可以统计某一区域中符合条件的单元格数目，它的语法为COUNTIF（range，criteria）。其中range为参与统计的单元格区域，criteria是以数字、表达式或文本形式定义的条件。其中数字可以直接写入，表达式和文本必须加引号。

仍以上面的为例，F2单元格内输入的公式为“=COUNTIF（$E:$E，”>“&E2）+1”。计算各车间产值排名的方法同上，结果也完全相同，2、1和3。

此公式的计算过程是这样的：首先根据E2单元格内的数值，在连接符&的作用下产生一个逻辑表达式告尘，即“>176。7”、 “>167。3”等。COUNTIF函数计算出引用区域内符合条件的单元格数量，该结果加一即可得到该数值的名次。很显然，利用上述方法得到的是降序排列的名次，对重复数据计算得到的结果与RANK函数相同。

3、IF函数

Excel自身带有排序功能，可使数据以降序或升序方式重新排列。如果将它与IF函数结合，可以计算出没有空缺的排名。以上例中E2、E3、E4单元格的产值排序为例，具体做法是：选中E2单元格，根据排序需要，单击Excel工具栏中的“降序排序”或“升序排序”按钮，即可使工作表中的所有数据按要求重新排列。

假如数据是按产值由大到小（降序）排列的，而您又想赋予每个车间从1到n（n为自然数）的排名。可以在G2单元格中输入1，然后在G3单元格中输入袜塌禅公式“=IF（E3=E2，G3，G3+1）”，只要将公式复制到G4等单元格，就可以计算出其他车间的产值排名。

二、文本排序

选举等场合需要按姓氏笔划为文本排序，Excel提供了比较好的解决办法。如果您要将上例数据表按车间名称的笔划排序，可以使用以下方法：选中排序关键字所在列（或行）的首个单元格，单击Excel“数衫行据”菜单下的“排序”命令，再单击其中的“选项”按钮。选中“排序选项”对话框“方法”下的“笔画排序 ”，再根据数据排列方向选择“按行排序”或“按列排序”，“确定”后回到“排序”对话框。如果您的数据带有标题行，则应选中“有标题行”（反之不选），然后打开“主要关键字”下拉列表，选择其中的“单位”，选中排序方式（“升序”或“降序”）后“确定”，表中的所有数据就会据此重新排列。提醒大家此法稍加变通即可用于“第一名”、“第二名”等文本排序，请读者自行摸索。

三、自定义排序

如果您要求Excel按照金工车间、铸造车间和个人简历表格的特定顺序重排工作表数据，前面介绍的几种方法就无能为力了。这类问题可以用定义排序规则的方法解决：首先单击Excel“工具”菜单下的“选项”命令，打开“选项”对话框中的“自定义序列”选项卡。选中左边“自定义序列”下的“新序列 ”，光标就会在右边的“输入序列”框内闪动，您就可以输入“金工车间”、“铸造车间”等自定义序列了，输入的每个序列之间要用英文逗号分隔，或者每输入一个序列就敲回车。如果序列已经存在于工作表中，可以选中序列所在的单元格区域单击“导入”，这些序列就会被自动加入“输入序列”框。提醒大家无论采用以上哪种方法，单击“添加”按钮即可将序列放入“自定义序列”中备用。

使用排序规则排序的具体方法与笔划排序很相似，只是您要打开“排序选项”对话框中的“自定义排序次序”下拉列表，选中前面定义的排序规则，其他选项保持不动。回到“排序”对话框后根据需要选择“升序”或“降序”，“确定”后即可完成数据的自定义排序。

需要说明的是：显 示在“自定义序列”选项卡中的序列（如一、二、三等），均可按以上方法参与排序，请读者注意Excel 提供的自定义序列类型。 ;

❾ 有序排列中，如何进行消序操作

当顺序对排列的组合没有影响时需要消序，当顺序对排列的组合有影响时不用消序。

这里结合具体的例子来解释：

求当甲乙丙三人握手的次数问题时，按照有序排列的方法可计算到消差3×2×1=6种，但实际握手中，甲乙握手与乙甲握手的情况是相同的，也就是说计算中有重复计算的次数，此时就需消序，出现这种问题的可能老察性为2×1=2，所以最终握手的次数应为6÷2=3种。

当甲乙丙坐座位时，此时的作为有三个，甲乙丙按照一定顺序坐座位，那么第一个位置是甲还是乙会对结果造成不同的影响，按照有序排列的方法可计算到3×2×1=6种，这六种方式是没有重复情况的，所以不需要消序。

(9)有序返回情况计算方法扩展阅读：

两个常用的排列基本计数原理及应用

1、加法原理和分类计数法：

每一类中的每一种方法都可以独立地完成此任务；两类不同办法中的具体方法，互不相同(即分类不重)；完成此任务的任何一种方法，都属于某一类(即分类不漏)。侍桥茄

2、乘法原理和分步计数法：

任何一步的一种方法都不能完成此任务，必须且只须连续完成这n步才能完成此任务；各步计数相互独立；只要有一步中所采取的方法不同，则对应的完成此事的方法也不同。

❿ 排列组合公式是什么，举例说一下谢谢怎么计算

8个人里选4个人按顺序坐在4个位置上
第一个位置可以8个人中选一个，有8种可能
第二个位置剩灶碰下7个人中选一个，有7种可能
第三个位置剩下6个人中选一个，有6种可能
第四个位置剩下5个人中选一个，隐或谈有5种可能
所以，一共有8*7*6*5种可能，这是排列。
8个人里团兄选4个人不按顺序 随便坐在4个位置上
上面知道，按顺序做有8*7*6*5种可能，假设选出的4个人分别是 甲乙丙丁
但是4次选择顺序中，甲乙丙丁、甲丙丁乙、丁丙乙甲...等是一样的情况，都是这4个人随便坐在位置上，选出的都是这4个人的情况有4*3*2*1
所以，一共有8*7*6*5 / (4*3*2*1) = 70种可能，这是组合
综上，排列和组合的关键在于：
排列是有序的，公式为A（m,n） = m! / (m-n)！ = m* m-1 * m-2 *.........* m-n+1
组合是无序的，公式为C（m,n） = A(m,n) /A(n,n) = A(m,n) /n!