排序

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表格排序范围

表格排序范围

表格排序范围主要取决于你具体的需求和数据量。

以下是几种常见的表格排序范围:
1.整个工作表排序:即针对整个表格中的所有行和列进行排序。

这是最广泛的排序范
围,适用于需要对整个数据集进行排序的情况。

2.选择单个区域排序:仅对表格中的特定单元格范围(包括行和列)进行排序。

这种
排序方式更加灵活,可以用于处理更复杂的数据集。

3.选择多个区域排序:对表格中多个单独的区域(不同时段或不同表格)进行排序。

这种排序方式适用于需要对多个数据集进行比较和分析的情况。

无论选择哪种排序范围,都需要先选择需要排序的单元格或区域,然后使用相应的排序功能(通常是Excel中的“数据”选项卡中的“排序”功能)进行排序。

在选择排序范围时,可以根据实际需求和数据量进行选择,以便更好地组织和呈现数据。

数字的大小排序

数字的大小排序

数字的大小排序数字是表示数量或顺序的符号,它们在我们的日常生活中起到至关重要的作用。

人们常常需要对数字进行排序,以便更好地理解和组织数据。

在本文中,将介绍数字的大小排序方法,以及一些实际应用。

1. 升序排序升序排序是最常见和基本的数字排序方式。

它按照数字从小到大的顺序进行排列。

比如,给定一组数字:5, 8, 2, 9, 1。

按照升序排列后的结果为:1, 2, 5, 8, 9。

2. 降序排序降序排序与升序排序相反,它按照数字从大到小的顺序进行排列。

对于上述的一组数字,按照降序排列后的结果为:9, 8, 5, 2, 1。

3. 冒泡排序冒泡排序是一种基本的排序算法,它通过不断比较相邻的两个数字,并根据需要交换它们的位置来进行排序。

具体步骤如下:- 从第一个数字开始,依次比较相邻的两个数字,如果前一个数字大于后一个数字,则交换它们的位置;- 继续比较下一对数字,直到最后一对数字;- 重复上述步骤,直到所有数字按照升序排列为止。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),其中n表示数字的数量。

4. 快速排序快速排序是一种常用的排序算法,它通过选取一个基准数字,将其他数字分为两个子序列,并对子序列进行递归排序,最终实现整体的排序。

具体步骤如下:- 选择一个基准数字;- 将所有小于基准数字的数字放在左边子序列,大于等于基准数字的数字放在右边子序列;- 对左右两个子序列进行递归排序;- 合并左右两个子序列。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn),其中n表示数字的数量。

5. 实际应用数字的大小排序在各个领域都有广泛应用。

例如,在财务管理中,需要对收入和支出进行排序,以便制定预算和分析财务状况。

此外,数字的大小排序也常用于统计学和数学研究中,以便分析数据和寻找规律。

总结:数字的大小排序是一项常见和重要的任务。

升序和降序排序是最基本的排序方式,而冒泡排序和快速排序是常用的排序算法。

通过对数字的排序,我们可以更好地理解和组织数据,并应用于各个领域。

数据的排序方法主要有

数据的排序方法主要有

数据的排序方法主要有
1. 冒泡排序:将相邻的两个元素进行比较,如果顺序不正确,则交换它们的位置,重复这个过程直到所有的元素都按照正确的顺序排列。

2. 插入排序:将待排序的数据插入到已排序的数据序列中的正确位置,重复这个过程直到所有的元素都按照正确的顺序排列。

3. 选择排序:每次从待排序的数据序列中选出最小(或最大)的元素,将它与序列的第一个元素交换位置,然后在剩下的元素中找到最小(或最大)的元素,将它与序列的第二个元素交换位置,重复这个过程直到所有的元素都按照正确的顺序排列。

4. 快速排序:选择一个基准元素,将序列分为左右两个部分,左部分的元素都小于等于基准元素,右部分的元素都大于等于基准元素,然后对左右两个部分递归地进行快速排序。

5. 归并排序:将序列拆分为两个部分,对每个部分分别进行归并排序,然后将两个有序的部分合并成一个有序的序列。

6. 堆排序:将数据构建成最大堆或最小堆,然后逐个从堆中取出元素并进行排序。

7. 基数排序:按照元素的位数进行多次排序,依次按照个位、十位、百位等将元素分组,并按照顺序将每个组中的元素排列,最后得到有序的序列。

8. 计数排序:统计每个元素出现的次数,然后按照元素的大小依次将元素放入有序的序列中。

9. 桶排序:将元素根据值的范围划分为若干个区间,将元素放入相应的区间,然后对每个区间进行排序,最后将所有的元素按照区间依次取出得到有序的序列。

10. 希尔排序:将序列进行分组,并对每个组进行插入排序,然后逐渐减小组的大小,最后进行一次插入排序。

排序

排序

13
13
d=4 j
21
40
j
16
i
21
40 25
希尔排序
希尔插入排序过程示例
1 初始序列 40 08 40 2 25 25 3 49 49 4 25* 25* 5 16 16 6 21 21 7 08 08 8 30 30 9
13
13
d=4
j
j
16
i
08 40 25 49
21
希尔排序
希尔插入排序过程示例
快速排序
关键问题⑴:如何选择轴值? 选择轴值的方法: 1.使用第一个记录的关键码; 2.选取序列中间记录的关键码; 3.比较序列中第一个记录、最后一个记录和中间 记录的关键码,取关键码居中的作为轴值并调 换到第一个记录的位置; 4.随机选取轴值。
选取不同轴值的后果:
决定两个子序列的长度,子序列的长度最好相等。
1 初始序列 40 2 25 25 3 49 49 4 25* 25* 5 16 16 6 21 21 7 08 08 8 30 30 9
13
13
d=4
30
40
j
16
i
25* 40 25 49 30
21
08
希尔排序
希尔插入排序过程示例
1 初始序列 40 13 40 2 25 25 3 49 49 4 25* 25* 5 16 16 6 21 21 7 08 08 8 30 30 9
关键问题⑵:如何实现一次划分?
38 i
27
55
50
13
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65 j
65 j
j
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大班科学《排序》教案7篇

大班科学《排序》教案7篇

大班科学《排序》教案7篇(经典版)编制人:__________________审核人:__________________审批人:__________________编制单位:__________________编制时间:____年____月____日序言下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。

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集合排序的几种方法

集合排序的几种方法

集合排序的几种方法集合排序是一种常用的数据排序方法,可以用于许多不同的应用程序和领域。

本文将介绍几种常见的集合排序方法,包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。

1. 冒泡排序(Bubble Sort):冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历待排序集合,比较相邻的元素,并交换它们的位置,直到整个集合都被排序。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1),因此它是一种经济高效的排序算法。

2. 插入排序(Insertion Sort):插入排序是一种基于比较的排序算法,它首先将待排序元素逐个插入到已排序序列的末尾,然后对插入的位置进行微调。

插入排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1),因此也是一种经济高效的排序算法。

3. 选择排序(Selection Sort):选择排序是一种基于比较的排序算法,它首先将待排序元素逐个插入到已排序序列的末尾,然后选择排序的过程中将未排序的元素从中间位置移除。

选择排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1),因此也是一种经济高效的排序算法。

4. 快速排序(Quick Sort):快速排序是一种分治算法,它首先将待排序集合划分为两个子集,然后递归地对这两个子集进行快速排序。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn),因此它是一种时间复杂度较低但空间复杂度较高的排序算法。

5. 归并排序(Merge Sort):归并排序是一种基于分治的排序算法,它首先将待排序集合划分为两个子集,然后递归地对这两个子集进行归并排序。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn),因此也是一种时间复杂度较低但空间复杂度较高的排序算法。

除了以上几种常见的集合排序方法,还有其他一些高级排序算法,如堆排序、计数排序和希尔排序等。

这些算法具有不同的时间复杂度和空间复杂度,可以根据具体的需求选择最适合的算法。

集合排序是一种常用的数据排序方法,可以用于许多不同的应用程序和领域。

简单排序算法

简单排序算法排序算法是计算机科学中最基本、最常用的算法之一。

通过对原始数据集合进行排序,可以更方便地进行搜索、统计、查找等操作。

常用的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序等。

本文将介绍这些简单排序算法的具体实现及其优缺点。

一、冒泡排序(Bubble Sort)冒泡排序是一种基础的交换排序算法。

它通过不断地交换相邻的元素,从而将数据集合逐渐排序。

具体实现步骤如下:1.比较相邻的元素。

如果第一个比第二个大,就交换它们两个;2.对每一对相邻元素做同样的工作,从第一对到最后一对,这样一轮排序后,就可以确保最后一个元素是最大的元素;3.针对所有元素重复以上的步骤,除了最后一个;4.重复步骤1~3,直到排序完成。

冒泡排序的优点是实现简单、容易理解。

缺点是排序效率较低,尤其是对于较大的数据集合,时间复杂度为O(n²)。

二、选择排序(Selection Sort)选择排序是一种基础的选择排序算法。

它通过在数据集合中选择最小的元素,并将其放置到最前面的位置,然后再从剩余元素中选出最小的元素,放置到已排序部分的末尾。

具体实现步骤如下:1.在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置;2.再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,放到排序序列末尾;3.重复步骤1~2,直到排序完成。

选择排序的优点是实现简单、固定时间复杂度O(n²)。

缺点是排序效率仍然较低,尤其是对于大数据集合,因为每次只能交换一个元素,所以相对于冒泡排序,它的移动次数固定。

三、插入排序(Insertion Sort)插入排序是一种基础的插入排序算法。

它将未排序的元素一个一个插入到已排序部分的正确位置。

具体实现步骤如下:1.从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;2.取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后往前扫描;3.如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置;4.重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或等于新元素的位置;5.将新元素插入到该位置后;6.重复步骤2~5,直到排序完成。

排序有哪几种方法

排序有哪几种方法
排序的方法很多,主要可以分为以下几种:
1. 冒泡排序:重复遍历数组,每次比较相邻两个元素,将较大者放在后面,较小者放在前面,直到数组有序。

2. 插入排序:将数组分成有序和无序两部分,依次将无序部分中的元素插入到有序部分中正确的位置,直到数组有序。

3. 选择排序:重复遍历数组,每次找到未排序部分中的最小值,并将其放到已排序的部分的末尾,直到数组有序。

4. 归并排序:采用分治的思想,将数组分成两个子数组,分别对子数组进行排序,然后将子数组合并成一个有序的数组,直到数组有序。

5. 快速排序:也采用分治的思想,选定一个基准元素,将比基准元素小的放在左边,将比基准元素大的放在右边,然后对左右两部分进行递归排序,直到数组有序。

6. 堆排序:将数组构建成一个堆结构,然后依次取出堆顶元素,将其放到数组的最后面,再将剩余元素重新构建堆,直到数组有序。

7. 计数排序:仅适用于非负整数排序,将元素出现的次数记录在计数数组中,然后根据计数数组的信息重新构建有序序列。

8. 桶排序:将元素分散到几个桶里,然后对每个桶里的元素进行排序,最后将桶中的元素依次输出,即得到有序序列。

9. 基数排序:也只适用于非负整数排序,按照位数从低到高对元素排序,先按个位排序,再按十位排序,以此类推,直到数组有序。

以上是常见的几种排序方法,每个方法的时间复杂度和空间复杂度各有不同,选择合适的方法要根据具体的情况来决定。

排序的五种方法

排序的五种方法一、冒泡排序。

冒泡排序就像水里的泡泡一样,大的泡泡慢慢往上冒。

它的原理是比较相邻的元素,如果顺序不对就交换位置。

比如说有一堆数字,就从第一个数字开始,和它后面的数字比,如果前面的比后面的大,就把它们换过来。

这样一轮一轮地比较,每一轮都会把最大的数字像泡泡一样“冒”到最后面。

这个方法很简单,但是如果数据很多的话,就会比较慢啦。

就像一个小蜗牛,虽然能到达终点,但是速度有点慢哟。

二、选择排序。

选择排序呢,就像是在一群小伙伴里选最高的那个。

它先在未排序的序列里找到最小(或者最大)的元素,然后把这个元素放到已排序序列的末尾。

就好比在一群小朋友里,先找出最矮的那个小朋友,让他站在最前面,然后再在剩下的小朋友里找最矮的,依次类推。

这个方法比冒泡排序在某些情况下会快一点,不过它也有自己的小脾气,不是在所有数据情况下都超级高效的呢。

三、插入排序。

插入排序就像是我们平时整理扑克牌一样。

假设我们手里已经有一部分排好序的牌,然后拿到一张新牌,就把这张新牌插入到合适的位置。

对于一组数字也是这样,从第二个数字开始,把它插入到前面已经排好序的数字里合适的地方。

如果这个数字比前面的大,就往后放,如果比前面的小,就往前找合适的位置插进去。

这个方法在数据比较有序的情况下,速度还是挺快的,就像一个聪明的小助手,能很快地把东西整理好。

四、快速排序。

快速排序就像是一个很厉害的魔法师。

它先选一个基准值,然后把数组里的数字分成两部分,一部分比基准值小,一部分比基准值大。

然后再对这两部分分别进行同样的操作,就像把一个大问题分成很多小问题,然后各个击破。

这个方法在大多数情况下速度都非常快,就像一阵旋风,能迅速把数据排好序。

不过它也有点小复杂,就像魔法师的魔法一样,不是那么容易一下子就完全理解的呢。

五、归并排序。

归并排序就像是两个队伍在合并。

它把数组分成两部分,然后分别对这两部分进行排序,排好序之后再把这两部分合并起来。

这个过程就像是两个已经排好队的小队伍,要合并成一个大队伍,在合并的时候还要保证顺序正确。

排序方法有哪些

排序方法有哪些在日常生活和工作中,我们经常需要对一些事物或者数据进行排序。

排序是将一组数据按照一定的规则进行排列的过程,它可以帮助我们更清晰地了解事物之间的关系,找到最合适的解决方案。

在实际操作中,有许多不同的排序方法可以使用,每种方法都有其特点和适用场景。

下面将介绍一些常见的排序方法。

1. 冒泡排序。

冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。

重复这个过程直到整个数列有序。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),在数据量较小的情况下比较实用。

2. 选择排序。

选择排序是一种简单直观的排序算法,它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完。

选择排序的时间复杂度也为O(n^2),但由于不涉及交换操作,所以相对于冒泡排序来说性能上会更好一些。

3. 插入排序。

插入排序的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。

插入排序的时间复杂度也为O(n^2),但是在实际应用中,当数据规模较小时,插入排序会比选择排序和冒泡排序更加高效。

4. 快速排序。

快速排序是一种分治的排序算法,它的基本思想是通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn),在大多数情况下都比前面介绍的排序方法要快。

5. 归并排序。

归并排序是一种稳定的排序算法,它的基本思想是将两个有序的子序列合并成一个有序序列。

归并排序的时间复杂度也为O(nlogn),并且由于其稳定性和适用于大规模数据的特点,因此在实际应用中得到了广泛的应用。

6. 堆排序。

堆排序是一种树形选择排序,它的基本思想是利用堆这种数据结构来进行排序。

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3. 插入排序
• 插入排序是一种简单的排序方法,其算法的基本思想是: • (1) 设n 个数据已经按照顺序排列好(假定从小到大顺序, 存放在a 数组); • (2) 输入一个数据x,将其放在恰当的位置,使整个数据序 列仍然有序; • ① 将x 与n个数比较,while x<a[i] do i:=i-1; • ② j:=I; • ③ 将a 数组的元素从j 位置开始向后移动: for k:=n+1 downto j do a[k]:=a[k-1]; • ④ a[j]:=x; • (3) 输出已经插入完毕的有序数列.
二分过程
procedure Merge_Sort(var A: ListType; P, R: Integer); var Q: Integer; begin if P <> R then begin {若子序列A中不止一个元素} Q := (P + R - 1) div 2; {计算中间下标Q} Merge_Sort(A, P, Q); {继续对左子序列递归排序} Merge_Sort(A, Q + 1, R); {继续对右子序列递归排序} Merge(A, P, Q, R) {对左右子序列归并} end; end;
选择排序
• Procedure SelectSort(Var R : FileType); //对R[1..N]进行直接选择 排序 • Begin • for I := 1 To N - 1 Do //做N - 1趟选择排序 • begin • K := I; • For J := I + 1 To N Do • //在当前无序区R[I..N]中选最小的元素R[K] • If R[J] < R[K] Then K := J • If K <> I Then //交换R[I]和R[K] • begin Temp := R[I]; R[I] := R[K]; R[K] := Temp; end; • end; • End; //SelectSort
• (2)改进 • 上例中,可以发现,第二趟结束已经排好序.但是计 算机此时并不知道已经排好序. • 所以,还需进行一次比较,如果没有发生任何数据交 换,则知道已经排好序,可以不干了. • 因此第三趟比较还需进行,第四趟、第五趟比较则不 必要. • 我们设置一个布尔变量bo 来记录是否有进行交 换.值为false 进行了交换,true则没有。
3 6 8 7 1 2 6 8 8 2 3 7
5
7
5
7 3
取出堆顶节点 二、调整 一、取出
堆排序算法
• procedure heap(s,n:longint); • var i,j,k:longint; • begin • j:=0; • while j<>maxlongint do • begin • i:=a[s]; j:=maxlongint; • if s*2<=n then • if a[s*2]<i then • begin i:=a[s*2]; j:=s*2; end; • if s*2+1<=n then • if a[s*2+1]<i then • begin i:=a[s*2+1]; j:=s*2+1 end; • if j<>maxlongint then • begin k:=a[s]; a[s]:=i; a[j]:=k; s:=j end; • end; • end;
二叉堆
• 二叉堆是完全二叉树 • 任意父节点的值大于两个子节点的值或任意 父节点的值小于两个子节点的值
• 父>子,则堆顶元素值一定最大 • 父<子,则堆顶元素值一定最小
堆排序——建堆 1 3 6 1 3
7 6 3 1 1 7 3 6 8
2 5 5堆开始…… 建堆完毕
堆排序——选择与维护 7 2 8 3 1 3 8
4.快速排序
• (1)基本思想: • 在当前无序区R[1..H]中任取一个数据元素作为比较的" 基准"(不妨记为 X),用此基准将当前无序区划分为左右 两个较小的无序区:R[1..I-1]和R[I+1..H],且左边的 无序子区中数据元素均小于等于基准元素,右边的无序 子区中数据元素均大于等于基准元素,而基准X 则位于 最终排序的位置上,即 R[1..I-1]≤X.Key≤R[I+1..H] (1≤I≤H),当 R[1..I-1]和R[I+1..H]均非空时,分别 对它们进行上述的划分过程,直至所有无序子区中的数 据元素均已排序为止。
排序
选择排序
• 1. 选择排序 • (1) 基本思想:每一趟从待排序的数据元素中选出最小(或最大) 的一个元素,顺序放在已排好序的数列的最前,直到全部待排序的数 据元素排完。 • (2)排序过程: • 【示例】: • 初 始 关键字 [49 38 65 97 76 13 27 49] • 第一趟排序后 13[38 65 97 76 49 27 49] • 第二趟排序后 13 27[65 97 76 49 38 49] • 第三趟排序后 13 27 38 [97 76 49 65 49] • 第四趟排序后 13 27 38 49 [49 97 65 76] • 第五趟排序后 13 27 38 49 49 [97 97 76] • 第六趟排序后 13 27 38 49 49 76 [76 97] • 第七趟排序后 13 27 38 49 49 76 76 [97] • 最后排序结果 13 27 38 49 49 76 76 97
• 例如:设n=8,数组a中8个元素的数据:(36,25,48,12, 65,43,20,580),执行插入排序程序后, • 其数据变动情况: • 第0 步:[36] 25 48 12 65 43 20 58 • 第1 步:[25 36] 48 12 65 43 20 58 • 第2 步:[25 36 48] 12 65 43 20 58 • 第3 步:[12 25 36 48] 65 43 20 58 • 第4 步:[12 25 36 48 65] 43 20 58 • 第5 步:[12 25 36 43 48 65] 20 58 • 第6 步:[12 20 25 36 43 48 65] 58 • 第7 步:[12 20 25 36 43 48 58 65]
冒泡排序
• • • • • • • • • • • 下面是6 个元素的排序的过程 4 5 7 1 2 3 ┗━━┛ 5 4 7 1 2 3 ┗━━┛ 5 7 4 1 2 3 ┗━━┛ 5 7 4 1 2 3 ┗━━┛ 5 7 4 2 1 3 ┗━━┛ 第一趟结束
• 5 7 4 2 3 ① • ┗━━┛ • 7 5 4 2 3 1 • ┗━━┛ • 7 5 4 2 3 1 • ┗━━┛ • 7 5 4 2 3 1 • ┗━━┛ 第二趟结束 • 7 5 4 3 ② 1 • ┗━━┛ • 7 5 4 3 2 1 • ┗━━┛ • 7 5 4 3 2 1 • ┗━━┛ 第三趟结束
• 7 5 4 • ┗━━┛ • 7 5 4 • ┗━━┛ • 7 5 ④ ┗━━┛ • ⑦ ⑤ 4

2
1
3
3 3
2
2 2
1
第四趟结束 1 第五趟结束 1
• ②算法实现 • for i:=1 to n-1 do • for j:=1 to n-i do • if a[j]<a[j+1] then • begin • temp:=a[j]; • a[j]:=a[j+1]; • a[j+1]:=temp; • end;
• 代码如下 • i:=1; • repeat • bo:=true; • for j:=1 to n-i do • if a[j]<a[j+1] then • begin • temp:=a[j]; • a[j]:=a[j+1]; • a[j+1]:=temp; • bo:=false; • end; • inc(i); • until bo;
• • • • • • • • • •
for I:=0 to 100 do b[I]:=0; for I:=1 to n do begin read(k); b[k]:=b[k]+1; end; for I:=0 to 100 do while b[I]<>0 do begin write(I:6); dec(b[I]); end; end.
计数排序
• 计数排序的思想是若待排序的记录的关键字在一个 明显的有限范围内(整型)时,可设计一个数组,出现 与数据下标值一样的数,该下标的数组加1(用于统计 某个数出现的次数),最后扫描整个数组,根据统计的 信息输出一个有序数列. • 输入n个0~100之间的不相同整数,由小到大排序输出. • Const n=7; • Var b:array[0..100] of integer; • k:0..100; • I:integer; • Begin
• • • • • • • • • • • • • •
Procedure InsertSort(Var R : FileType); //对R[1..N]按递增序进行插入排序, R[0]是监视哨// Begin for I := 2 To N Do //依次插入R[2],...,R[n]// begin R[0] := R[I]; J := I - 1; While R[0] < R[J] Do //查找R[I]的插入位置// Begin R[J+1] := R[J]; //将大于R[I]的元素后移// J := J – 1 End R[J + 1] := R[0] ; //插入R[I] // End End; //InsertSort //
5、快速排序
• 40 80 55 65 50 70 85 65为参考值
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