5分钟快速打造WebRTC视频聊天

发表于 1899-11-30 更新于 2024-09-20 分类于未整理 Valine：

百度一下WebRTC，我想也是一堆。本以为用这位朋友（搭建WebRtc环境）的SkyRTC-demo 就可以一马平川的实现聊天，结果折腾了半天，文本信息都发不出去，更别说视频了。于是自己动手。

想在公网上实现视频通信，需要下面3个核心元素：

一个是NAT穿透服务器(ICE Server)，实现内网穿透，具体的作用可以自行百度。
基于WebSocket的信令服务器(Signaling Server)，用于建立点对点的通道。
Web客户端。通过H5的WebRTC特性调用摄像头，进行用户交互。

三个部分的组成如下：

蓝色的部分实际部署可以在三台服务器，我这里演示环境都在一台服务器。需要开的端口3478、8888、8080，当然也可以自行配置。下面来详细介绍具体的组合步骤：

准备工作

服务器运行环境：centos 7.3

安装工具：nodejs 、git 请自行百度安装

客户端环境：FireFox（或手机版FireFox)。因为chrome需要https支持，服务器需要部署证书。所以演示程序只支持Firefox，如有需要我会再发一篇文章介绍。

安装NAT穿透服务器（ICE Server）

实现内网穿透的方式主要有stun,turn两种方式，一般用的时候会把stun,turn的地址都配置上，如果连不上stun，会自动切换到turn服务器。详细介绍可以参考：STUN, TURN, ICE介绍网上有很多开源的stun服务器，但丫的我一个都没成功过，有兴趣的可以试试：http://blog.sina.com.cn/s/blog_683d26990100oucy.html 我这里就直接使用coturn只搭建turn server，安装命令如下：

copy

git clone https://github.com/coturn/coturn
cd coturn
./configure
make
make install

附：如果./configure失败的话，应该是需要openssl和Libevent2：

copy

yum install -y openssl openssl-devel
yum -y install libevent-devel

安装完成后，把example/etc里面的turnserver.conf拷贝到bin文件夹：

copy

cp examples/etc/turnserver.conf bin/turnserver.conf

修改配置turnserver.conf，如下：

copy

#监听端口
listening-port=3478

#阿里云内网IP
listening-ip=10.214.31.57

#阿里云外网IP地址
external-ip=118.24.78.34 #访问的用户、密码
user=yubao:000000

启动服务：

copy

cd bin
turnserver -v -r 118.24.78.34:3478 -a -o

搭建好后可以在 https://webrtc.github.io/samples/src/content/peerconnection/trickle-ice/ 测试一下有没有成功，如下：

也可以在/var/log文件夹中随时查看运行日志，比如我的：

copy

tail -f /var/log/turn_12447_2018-04-20.log

信令服务器(Signaling Server)

信令服务器使用的是，基于websocket。选用它的原因是可以直接集成turn server服务器。

copy

git clone https://github.com/andyet/signalmaster.git
cd signalmaster
npm install express
npm install yetify
npm install getconfig
npm install node-uuid
npm install socket.io

signalmaster可以连接turnserver，但不支持用户名/密码方式，需要对源码sockets.js 110行进行调整，调整后的代码如下：

copy

    if (!config.turnorigins || config.turnorigins.indexOf(origin) !== -1) {
        config.turnservers.forEach(function (server) {
            credentials.push({
                username: server.username,
                credential: server.credential,
                urls: server.urls || server.url
            });
        });
    }

完成后，修改config/production.json，配置turnserver的用户和密码，如下：

copy

{ “isDev”: true, “server”: { “port”: 8888, “/* secure */“: “/* whether this connects via https */“, “secure”: false, “key”: null, “cert”: null, “password”: null }, “rooms”: { “/* maxClients */“: “/* maximum number of clients per room. 0 = no limit */“, “maxClients”: 0 }, “stunservers”: [
{ “urls”: “stun:stun.ekiga.net:3478” }
], “turnservers”: [
{ “urls”: [“turn:qq.openauth.me:3478”], “username”: “yubao”, “credential”:”000000”, “expiry”: 86400 }
]
}

启动：

copy

nohup node server.js &

Web客户端

客户端可以快速做一个html的页面，可以参考：一步一步搭建客服系统 (1) 3分钟实现网页版多人文本、视频聊天室（含完整源码) 当然如果你实在是太懒，直接点击下载吧。可以找个静态的Web服务器，部署上就可以了。注意修改第二部的signal服务器地址：

copy

var webrtc = new SimpleWebRTC({

localVideoEl: 'localVideo',

remoteVideosEl: 'remoteVideos',

autoRequestMedia: true,

url:'http://qq.openauth.me:8888',  //配置成自己的signal服务器

nick: ‘yubaolee’ //文本聊天时，用户的昵称
});

我部署的地址：http://qq.openauth.me:8080/baortc/index.html（别随便访问，突然看到我....我会害羞的🙂(✿◡‿◡)），电脑FireFox（chrome安全要求比较高，必须用https，暂时用firefox测试）访问效果：

再用另一台电脑或手机firefox访问，可以发现已经有两个视频窗口（刚刚电脑打开的页面也会自动有两个视频窗口），并且可以文本，视频通信：

自此，一个WebRTC的程序搭建完成。

本文作者：李玉宝

本文链接：https://www.cnblogs.com/yubaolee/p/webrtc.html

64位系统

发表于 1899-11-30 更新于 2024-09-20 分类于未整理 Valine：

如果一个.NET应用要自适应32位/64位系统，只需要在项目的“目标平台”设置为“Any CPU”。但是如果应用中使用了SQLite，情况就不同了。

　　SQLite的.NET开发包来自是System.Data.SQLite，完成兼容ADO.NET接口，也提供了Linq和Entity Framework 6实现。但这不重要，重要的是System.Data.SQLite是由两部分代码组成的，一部分是非托管的C++代码实现，一部分是托管代码与.NET 框架接口。由于非托管代码不能构建成“Any CPU”的，所以System.Data.SQLite的下载页面的每个包都是按32位或64位系统进行了区分的。

　　说到这里，顺便说一下，看着System.Data.SQLite的下载页面就头晕。虽然在下载页面一开始就花了大量的篇幅来说明如何选择下载，但是估计没几个人会把它看完，所以这里还是简单介绍一下。

首先是按类型分为安装包、非静态连接的二进制包和静态连接的二进制包。安装包会安装相关的动态库到系统内，并注册到GAC（Global Assembly Cache）；两种二进制包的区别在于非托管部分的连接方式不同，非静态连接的二进制包在使用时需要VC运行时库的支持。需要注意的是：如果需要在 Visual Studio中连接SQLite数据库，就必须选择合适的安装包进行安装。

比如，要在Visual Studio 2010中连接SQLite，应该下载“sqlite-netFx40-setup-bundle-x86-2010-1.0.90.0.exe”，这在下载包的说明中有明确黑体字说明。

[下载包的说明中有明确的黑体字说明]

安装之后就可以在Visual Studio 2010中连接SQLite了：

[在Visual Studio中连接SQLite]

每个类型都按.NET版本分成了若干小组，目前从.NET 2.0 SP2到.NET 4.5.1，一共支持5个版本的.NET Framework。每个.NET版本又分为32位和64位两组。选用32位还是64位是根据使用系统来决定的。比如开发的时候是64位系统而发布后运行在32位系统上，就需要在开发时使用64位System.Data.SQLite.dll，而在发布时用32位的 System.Data.SQLite.dll替换（看起来很麻烦的样子~~请看后面的解决办法~~）。

在每个.NET版本分组中都有2个文件包，一个带有“bundle”字样，另一个没有。其中带有“bundle”字样的表示动态库是按混合模式编译的，在使用的时候只需要System.Data.SQLite.dll就可以了，而不带“bundle”的则是将非托管部分和托管部分分别编译，System.Data.SQLite.dll不能独立使用，还需要有SQLite.Interop.dll才能使用。

　　言归正传，如果要使用“Any CPU”的System.Data.SQLite.dll，就必须使用不带“bundle”字样，即非混合编译的二进制包。

　　非混合编译的二进制包有System.Data.SQLite.dll和SQLite.Interop.dll两个动态库。按官方说明，SQLite.Interop.dll是可以放与System.Data.SQLite.dll相同的目录下，也可以放在x86或x64子目录下，由 System.Data.SQLite.dll根据系统类型调用。为了确认，下载如下两个包来进行比较：

sqlite-netFx40-binary-Win32-2010-1.0.90.0.zip

sqlite-netFx40-binary-x64-2010-1.0.90.0.zip

　　结果发现只有SQLite.Interop.*不同，其它文件都完全相同

[比较结果：只有SQLite.Interop.*不同]

　　然后将两个包的SQLite.Interop.*分别放在x86和x64子目录下，合并成一个包。再在不同类型的系统下运行test.exe，结果都是完全通过

　　最后需要做的就是在Visual Studio项目中引用System.Data.SQLite.dll，再将x86\SQLite.Interop.dll和x64 \SQLite.Interop.dll拷贝到项目根目录，包含在项目中，在属性中设置“如果较新则复制”或“始终复制”。生成结果就像这样：

TestSQLite\bin\Debug

│ System.Data.SQLite.dll

│ TestSQLite.exe

├─x64

│ SQLite.Interop.dll

└─x86

SQLite.Interop.dll

　　组合后的包命名为“sqlite-netFx40-static-binary-x86-x64-2010-1.0.90.0.zip”，共享给大家，欢迎下载使用。

◆ 51CTO资源站共享

◆ 360云盘共享

7zip命令行调用

发表于 1899-11-30 更新于 2024-09-20 分类于未整理 Valine：

7z a -tzip -p111 archive.7z txt.txt 压缩密码为111

7z x -tzip -p111 archive.7z 解压密码为111

7z.exe 是 7-Zip 的命令行版本。7z.exe 使用 7-Zip 的其它模块，7za.exe 是7-Zip 的独立版本，7za.exe 仅支持 7z、zip、gzip、bzip2 和 tar 格式，7za.exe 使用时不会调用其它模块。

命令行选项
7z [命令行] [[选项]…] [基本档案名称] [[参数变量]…]
7z [command] [[switch]…] [base_archive_name] [[arguments]…]
[参数变量] ::= [选项] | [通配符] | [文件名] | [文件列表]
[选项]::= [选项标记][选项字符][[选项]]
[选项标记] ::= ‘/‘ | ‘-‘
[文件列表] ::= @{文件名}
[arguments] ::= [switch] | [wildcard] | [filename] | [list_file]
[switch]::= [switch_symbol][switch_characters][[option]]
[switch_symbol] ::= ‘/‘ | ‘-‘
[list_file] ::= @{filename}
在方括号内的表达式(“[” 和 “]”之间的字符)是可选的。
在书名号内的表达式(“[” 和 “]”之间的字符)是必须替换的表达式(而且要去掉括号)。

表达式
expression1 | expression2 | … | expressionN
命令行及选项使用大写或小写字母都可以。
首个命令行必须是无选项的参数变量。
选项及其它文件名的输入顺序可以打乱。
带有空格的通配符或文件名必须加上引号：
“Dir\Program files\*“
Dir\“Program files”\*
通配符是一个键盘字符，例如星号(*)或问号(?)，当执行添加文件、释放文件、选定文件、删除文件等操作时，您可以使用它来代表一个或多个字符。当您不知道真正字符或者不想键入完整名称时，常常使用通配符代替一个或多个字符。
7-Zip 支持和 Windows 相类似的通配符：
“*”可以使用星号代替零个或多个字符。
“?”可以用问号代替名称中的单个字符。
7-Zip 使用的并不是系统处理通配符的默认方法，因而 7-Zip 不支持其它通配符规则，在系统中 *.* 相当于所有文件。而 7-Zip 会将其视为任何扩展名的全部文件。所以要处理所有文件您必须使用 * 通配符。
示例：
*.txt
这样会查找(添加、选定……)所有扩展名是“.txt”的文件

?a*
这样会查找(添加、选定……)所有第二个字母为“a”的文件

*1*
这样会查找(添加、选定……)所有包含“1”的文件

*.*.*
这样会查找(添加、选定……)所有包含“.”的双扩展名文件

如果在命令行中没有文件名，系统将会使用默认通配符“*”。
档案文件中通配符及文件名的使用限制：通配符及文件名不能包括系统盘符或网址。每个通配符及文件名路径将被视为从盘符到当前目录的完整路径/从压缩档案的根目录算起的完整路径。换句话说，路径的开始部分(在首个斜线(“\”)之前的字符)必须是某个名称或通配符。通配符及文件名不能以斜线(“\”)结尾。通配符只可以在完整路径的最后一部分中出现。
示例：
Dir1\*.cpp
正确
c:\Dir1\*.cpp
错误：路径中不能包括盘符
Dir1\Dir2\g?.txt
正确
Dir1\D?r2\file1.txt
错误：只有在以路径的最后一部分才能使用通配符

文件列表
您可以使用文件列表来对要操作的文件进行批量操作。在文件中的文件名必须用空格或另起一行隔开。(如使用空格格开，每一个文件必须加引号)。
7-Zip 命令行支持多个文件列表同时操作。
举个例子，这里有一个文件列表“listfile.txt”包含下列内容：
“My programs\*.cpp”
Src\*.cpp
那么我们可以输入命令：
7z a -tzip archive.zip @listfile.txt
将“My programs”及“Src”目录中所有扩展名为“cpp”的文件添加到压缩档案“archive.zip”中。

命令行
命令行的命令不分大小写。
更多有关命令行的详细内容请参阅语法。
命令要点参考
命令
作用说明
a    添加
d    删除
e    释放
l    列表
t    测试
u    更新
x    完整路径释放
a (添加) 命令
添加文件到压缩档案。
示例
7z a -tzip archive.zip subdir\*
从 subdir 文件夹添加所有文件到 archive.zip 压缩档案。
7z a -tzip Files.zip “Program files\*“ -r
从 Program 文件夹添加所有文件到 Files.zip 压缩档案。
可以和此命令结合使用的选项
-i (包括文件名)， -m (设置压缩算法)， -p (设置密码)， -r (递归子目录)， -t (设置压缩档案格式)， -u (更新选项)， -w (设置工作目录)， -x (排除文件)
其他命令行： d (删除)， u (更新)
选项： -u (更新选项)
d (删除) 命令
从压缩档案删除文件。
示例
7z d archive.zip *.bak
从 archive.zip 压缩档案中删除 *.bak 文件。
可以和此命令结合使用的选项
-i (包括文件名)， -m (设置压缩算法)， -p (设置密码)， -r (递归子目录)， -u (更新选项)， -w (设置工作目录)， -x (排除文件)
其他命令行： a (添加)， u (更新)
选项： -u (更新选项)
e (释放) 命令
从压缩档案中释放文件到当前目录中。或者到指定的输出文件夹。输出文件夹设置可以通过 -o (设置输出文件夹) 选项来更改。
此命令会将所有被释放的文件放置到一个文件夹。如果您想使用完整路径释放文件，您必须使用 x (完整路径释放) 命令。
7-Zip 在覆盖现有文件时会提示用户如何进行下一步操作。除非用户自定义了 -y (全是) 选项。
7-Zip 所支持的下列回应：
回应        简写        描述
Yes(是)    y
No(否)    n
Always(总是)    a    将所有的询问以 YES 来对待
Skip(跳过)    s    将所有的询问以 NO 来对待
Quit(退出)    q    退出程序
示例
7z e archive.zip
从压缩档案 archive.zip 中释放所有文件到当前文件夹。
7z e archive.zip -oc:\soft *.cpp
从压缩档案 archive.zip 中释放 *.cpp 文件到 c:\soft 文件夹。可以和此命令结合使用的选项。
-ao (覆盖模式)， -i (包括文件名)， -o (设置输出目录)， -p (设置密码)， -r (递归子目录)， -x (排除文件)， -y (全是)
其他命令行: x (完整路径释放)
l (列表) 命令
列出压缩档案内容。
示例
7z l archive.zip
列出压缩档案 archive.zip 的内容。
可以和此命令结合使用的选项
-i (包括文件名)， -r (递归子目录)， -x (排除文件)
t (测试) 命令
测试压缩档案文件的完整性。
示例
7z t archive.zip *.doc
在压缩档案 archive.zip 中测试 *.doc 文件的完整性。
可以和此命令结合使用的选项
-i (包括文件名)， -r (递归子目录)， -p (设置密码)， -x (排除文件)
u (更新) 命令
在压缩档案文件中使用较新的文件替换掉较旧的文件。
示例
7z u archive.zip *.doc
在压缩档案 archive.zip 中更新 *.doc 文件。
可以和此命令结合使用的选项
-i (包括文件名)， -m (设置压缩算法)， -p (设置密码)， -r (递归子目录)， -t (设置压缩档案格式)， -u (更新选项)， -w (设置工作目录)， -x (排除文件)
其他命令行： a (删除)， d (删除)
选项： -u (更新选项)
x (完整路径释放) 命令
在当前目录中，使用完整路径从压缩档案中释放文件.或者到指定的输出文件夹。更多详细内容请参阅 e (释放) 命令。
示例
7z x archive.zip
从压缩档案 archive.zip 中释放所有文件到当前文件夹。
7z x archive.zip -oc:\soft *.cpp
从压缩档案 archive.zip 中释放 *.cpp 文件到 c:\soft 文件夹。
可以和此命令结合使用的选项
-ao (覆盖模式)， -i (包括文件名)， -o (设置输出目录)， -p (设置密码)， -r (递归子目录)， -x (排除文件)， -y (全是)
其他命令行： e (释放

命令行选项
语法
[选项]::= [选项_符号][选项_字符][[选项]]
[选项_符号] ::= ‘/‘ | ‘-‘ <switch]::= [switch_symbol][switch_characters][[option]]
[switch_symbol] ::= ‘/‘ | ‘-‘
在命令行中，一个完整的选项由指定的选项、连字符(-)或斜线(/)组成，而且选项的符号不能使用缩写。选项名称不区分大小写。而一部分选项会包括参数变量，它们是需要区分大小写的。
选项可以使用在命令行中的任何位置。有关命令行的详细使用说明请见语法。
选项要点参考
选项        说明
–        阻止选项解析
-ai        附件档案文件名
-an        不解析档案名称
-ao        覆盖模式
-ax        排除档案文件名
-i        包括文件名
-m        设置压缩算法
-o        设置输出目录
-p        设置密码
-r        递归子目录
-sfx        创建自释放档案
-si        从StdIn 读取数据
-so        从StdOut 写入数据
-t        设置档案类型
-u        更新选项
-v        创建分卷
-w        设置工作目录
-x        文件名排除
-y        全是
-- (阻止选项解析) 选项
在命令行中使“–”后的选项开关“-”都失效。这样就允许在命令行中使用文件名以“-”开头的文件。
语法
--
示例
7z t – -ArchiveName.7z
测试 -ArchiveName.7z 压缩档案.
-ai (附件档案文件名) 开关
指定附加文件，包括压缩档案文件名及通配符。此选项可同时附加多个类型。
语法
-ai[[recurse_type]][file_ref]
[recurse_type] ::= r[- | 0]
[file_ref] ::= @{listfile} | !{wildcard}

-an (不解析档案名称) 选项
不解析命令行中的 archive_name 区域。此选项必须和 -i (附加文件) 开关一起使用。比如您为压缩档案使用列表文件，您就需要指定 -ai 选项，所以您需要禁止解析命令行中的 archive_name 区域。
语法
-an
示例
7z t -an -ai!*.7z -ax!a*.7z
测试除 a*.7z 之外的 *.7z 压缩档案。
可以和此选项结合使用的命令
e (释放)， l (列表)， t (测试)， x (完整路径释放)
其它选项： -i (附加文件)， -x (排除文件)
-ao (覆盖模式) 选项
指定在释放期间如何覆盖硬盘上现有的同名文件。
语法
-ao[a | s | u ]
参数        说明
-aoa        直接覆盖现有文件，而没有任何提示。
-aos        跳过现有文件，其不会被覆盖。
-aou        如果相同文件名的文件以存在，将自动重命名被释放的文件。举个例子，文件 file.txt 将被自动重命名为 file_1.txt。
-aot        如果相同文件名的文件以存在，将自动重命名现有的文件。举个例子，文件 file.txt 将被自动重命名为 file_1.txt。
示例
7z x test.zip -aoa
从压缩档案 test.zip 中释放所有文件并却不做提示直接覆盖现有文件。可以和此选项结合使用的命令
e (释放)， x (完整路径释放)
其它选项： -y (全是)
-ax (排除档案文件名) 选项
指定必须从操作中排除的压缩档案，此选项可同时排除多个类型。
语法
-ax[[recurse_type]][file_ref]
[recurse_type] ::= r[- | 0]
[file_ref] ::= @{listfile} | !{wildcard}
有关此选项参数的详细信息请参见 -i (附加文件) 选项。
示例
7z t -an -ai!*.7z -ax!a*.7z
测试除 a*.7z 之外的 *.7z 压缩档案，可以和此选项结合使用的命令
e (释放)， l (列表)， t (测试)， x (完整路径释放)
其它选项： -i (附加文件)， -an (不解析档案名称)

参数
[recurse_type]
指定通配符及文件名，此选项在这里必须使用。如果此选项未被指定，那么将自动使用递归。更多详细信息请参见 -r (递归子目录) 选项。
[recurse_type] ::= r[- | 0]
[file_ref]
指定要处理的文件的文件名、通配符或文件列表。
[file_ref] ::= @{listfile} | !{wildcard}
选项        说明
{listfile}        指定文件列表的文件名。参见列表文件的说明。
{wildcard}        指定通配符或文件名。
示例
7z t -an -air!*.7z
在当前目录及子目录下测试 *.7z 压缩档案，可以和此选项结合使用的命令
a (添加)， d (删除)， e (释放)， l (列表)， t (测试)， u (更新)， x (完整路径释放)
其它选项： -ax (排除档案文件名)， -an (不解析档案名称)
-i (附加文件) 选项
指定附加文件或一类文件，此选项可附件添加多个类型。
语法
-i[[recurse_type]][file_ref]
[recurse_type] ::= r[- | 0]
[file_ref] ::= @{listfile} | !{wildcard}
参量
[recurse_type]
此值在这个选项中必须使用。如果此选项的值不存在，那么将使用被 -r (递归子目录) 选项所指定的值。更多详细内容请参阅 -r (递归子目录) 选项。
[recurse_type] ::= r[- | 0]
[file_ref]
指定文件名或通配符、或使用文件列表来添加文件。
[file_ref] ::= @{listfile} | !{wildcard}
参数        说明
{listfile}        指定文件列表。请参考文件列表相关信息。
{wildcard}        指定文件名或通配符。
示例
7z a -tzip src.zip *.txt -ir!DIR1\*.cpp
从当前目录中添加 *.txt 文件，和 DIR1 目录及其子目录中的 *.cpp 文件到 src.zip 压缩档案。可以和此选项结合使用的命令
a (添加)， d (删除)， e (释放)， l (列表)， t (测试)， u (更新)， x (完整路径释放)
其它选项： -r (递归子目录)， -x (排除文件)
-m (设置压缩算法) 选项
指定压缩算法。
语法
-m[method_parameters]
此选项的格式依压缩档案的类型而定。
Zip参数        默认值        说明
x=[0 | 5 | 9 ]    5        设置压缩等级。
m={MethodID}        Deflate        设置压缩算法：Copy、Deflate、Deflate64、BZip2。
fb={NumFastBytes}    32        设置 Deflate 编码器的单词大小。
pass={NumPasses}        1        设置 Deflate 编码器的传送大小。
X=[0 | 5 | 9 ]
设置压缩等级
压缩等级        说明
0            不压缩。
5            默认的压缩等级。
9            最大压缩等级。压缩后的文件会更小。但是在压缩的时候会比较慢而且需要较多的物理内存。
fb={NumFastBytes}    设置 Deflate 编码器的单词大小。您可以在 3 到 255 范围之内更改。在 Deflate 算法下，它的默认值是 32；在 Deflate 64 算法下，它的默认值是 64。如果要压缩的多个文件中，有很多排列相同的字节，比如说内容及格式极为相同的两个纯文本文档，那么在压缩的时候如果有较大的单词大小，将会在一定程度上提高压缩比。所以通常情况下，其数量越大，压缩后的文件就会越小。但是在压缩和解压缩的时候会比较慢而且需要较多的物理内存。
pass={NumPasses}        设置 Deflate 编码器的传送大小。您可以在 1 到 4 范围之内更改。在 Deflate 算法下，它的默认值是 1；在 Deflate 64 算法下，它的默认值是 3。此项可略微提升压缩比，但并不明显。
Gzip        除了 GZip 不支持“储存”压缩算法之外，GZip 和 Zip 一样使用着相同的参数。
7z参数
默认        说明
x=[0 | 1 | 5 | 7 | 9 ]
5        设置压缩等级。
s=[off | on | [e] [{N}f] [{N}b | {N}k | {N}m | {N}g]
on        设置固实模式。
f=[off | on]
on        开启或关闭可执行文件压缩过滤器。
hc=[off | on]
on        开启或关闭档案文件头压缩。
hcf=[off | on]
on        开启或关闭档案文件头完全压缩。
he=[off | on]
off        开启或关闭档案文件头加密。
b{C1}[s{S1}]:{C2}[s{S2}]

设置编码器之间绑定。
{N}={MethodID}[:param1][:param2][..]
LZMA设置压缩算法：LZMA、PPMd、BZip2、Deflate、BCJ、BCJ2、Copy。
mt=[off | on]
off
设置多线程模式。
x=[0 | 1 | 5 | 7 | 9 ]
设置压缩等级
压缩等级        说明
0            不压缩.
1            快速压缩：LZMA 快速算法、32KB 字典大小、HC3 Match finder、BCJ 过滤器。
5            正常压缩：LZMA 标准算法、2 MB 字典大小、BT4 Match finder、单词大小为 32、BCJ 过滤器。
7            最大压缩：LZMA 最大算法、8 MB 字典大小、BT4 Match finder、单词大小为 64、BCJ 过滤器。
9            极限压缩：LZMA 最大算法、32 MB 字典大小、BT4b Match finder、单词大小为 64、BCJ2 过滤器。
s=[off | on | [e] [{N}f] [{N}b | {N}k | {N}m | {N}g)]    开启或关闭固实模式。此选项的默认值是 s=on。开启或关闭固实压缩档案模式。在创建固实压缩档案模式中，它把压缩档案中的所有文件都当成一个连续数据流来看待。通常情况下，固实压缩可增加压缩比，特别是在添加大量小文件的时候。
e    为每一种文件扩展名使用单独的固实数据流
{N}f        设置在一个固实数据流种文件的个数
{N}b | {N}k | {N}m | {N}g        设置固实数据流的大小(字节)
不同的压缩等级对固实数据流大小的限制：
压缩等级        大小    储存
快速        16 MB
正常        256 MB
最大        1 GB
极限        4 GB
对固实数据流大小的限制虽然能应响到压缩比，但是它还是有相当多的优势：
万一压缩档案损坏，并不会丢失所有数据。减少了文件的释放时间。
在当前的版本中，您只能更新在压缩时未选择“创建固实压缩档案”的压缩档案。也就是说当前版本不支持固实压缩档案的更新。
示例：
-s=100f10m
设置固实模式使每个固实数据流种最多 100 文件，并且最大 10 MB 。
f=[off | on]
开启或关闭可执行文件压缩过滤器：dll、exe、ocx、sfx、sys。它用于 BCJ2 过滤器(使用极限压缩)及 BCJ 过滤器中。此选项的默认值是 f=on.
hc=[off | on]
开启或关闭档案文件头压缩。此选项的默认值是 hc=on。如果开启档案文件头压缩，一部分档案的文件头将使用 LZMA 算法进行压缩。
hcf=[off | on]
开启或关闭档案文件头完全压缩。此选项的默认值是 hcf=on。如果开启档案文件头完全压缩，那么此压缩档案只有 7-Zip 2.30 beta 25 及更高的版本才能支持。
he=[off | on]
开启或关闭档案文件头加密。此选项的默认值是 he=off。
{N}
设置算法的顺序。它也可以用算法关联参数。最小值为 0。含有从号的算法将被首先使用。
b{C1}[s{S1}]:{C2}[s{S2}]
将输出流 S1 及编码器 C2 中的输入流 S2 与编码器 C1 绑定。如果未指定流的大小，那么大小将为 0。通常情况下，编码器有一个输入流及一个输出流。而在 7z 中，一些编码器有多个输入及输出流。
举个例子，BCJ2 编码器有有关输入流及四个输出流。
mt=[off | on]
开启或关闭多线程压缩模式。在多线程支持模式中，7-Zip 将使用两个线程来进行压缩。这样的话，对于多处理器系统，那么压缩速度将提升 70-80%。对于 Pentium 4 超线程处理器，压缩速度将提升 25% 左右。但解压缩时只使用单独线程。注意！此选项仅对 LZMA 压缩算法有效。
{N}={MethodID}[:param1][:param2] … [:paramN]
设置压缩算法。在 7z 格式中，您可以使用许多压缩算法。此选项的默认算法是 LZMA。此参数必须是下列格式中的任意一种：
{ParamName}={ParamValue}。
{ParamName}{ParamValue}，{ParamValue} 是一个数值，并且 {ParamName} 中不包含数字。

支持的压缩算法：
MethodID        说明
LZMA            基于 LZ 之上的压缩算法。
PPMd            基于 Dmitry Shkarin 之上的算法 PPMdH 并加以优化。通常能对纯文本提供高压缩比及较快的解压缩速度。
Bzip2        基于 BWT 的标准压缩算法。通常能对纯文本提供较高压缩比及相当不错的解压缩速度。
Deflate        ZIP 及 GZip 格式的标准压缩算法。没有很高的压缩比。但是它拥有十分快的压缩及解压缩速度。Deflate 压缩算法只支持 32 KB 字典大小。
BCJ            (CALL、JUMP)32 位 x86 可执行文件转换器。
BCJ2            (CALL、JUMP、JCC)32 位 x86 可执行文件转换器(第二版)。
Copy            不压缩。

LZMA
LZMA 是基于 Lempel-Ziv(由以色列数学家 A.Lempel 和 J.Ziv 共同开发的压缩算法)之上的压缩算法。它能提供相当快的解压缩速度(约比压缩快 10 到 20 倍)。对内存的需求也不尽相同(详细信息请参见 d={Size}[b|k|m] 选项)。
参数        默认值        说明
a=[0|1|2]    1        设置压缩等级
d={Size}[b|k|m]    20    设置字典大小
mf={MF_ID}    bt4        设置匹配器
fb={N}    32            设置紧缩字节数量
lc={N}    3            设置 Literal Context 块数 - [0, 8]
lp={N}    0            设置 Literal Pos 块数 - [0, 4]
pb={N}    2            设置 Pos 块数 - [0, 4]
a=[0|1|2]
设置压缩等级：0＝快速、1＝正常、2＝最大压缩。默认值为 1。
d={Size}[b|k|m]
设置 LZMA 压缩算法的字典大小。您可以使用字节、KB 或 MB 来指定此项。字典大小的最大值为 256 MB＝2^28 字节。正常模式下，LZMA 的字典大小默认值为 21(2 MB) ；最大模式(-mx=7)下为 23(8 MB)；极限模式(-mx=9)下为 25(32 MB)。如果您未指定 [b|k|m] 项，字典大小将自动根据压缩等级来选择相应的单位。对于 LZMA 算法的文件解压缩，若压缩文件的字典大小为 64 MB，则解压缩时就需要 64 兆可用的物理内存。
mf={MF_ID}
设置 LZMA 压缩算法的匹配器。默认算法为 bt4。bt* 类的算法所需的内存比 pat* 类所需的内存少。通常情况下 bt4 的工作速度比 pat* 快得多，然而部分文件格式在 pat* 算法中可以工作得很快。hc* 类算法并没有很好得压缩比，但是它与快速模式(a=0)结合使用通常会工作得相当快。所需内存依字典大小而定(参见下表)。
MF_ID        所需内存        说明
bt2        d×9.5 + 1 MB    二进制树；2 散列字节。
Bt3        d×9.5 + 65 MB    二进制树；2-3(完整) 散列字节。
Bt4        d×9.5 + 6 MB    二进制树；2-3-4 散列字节。
Bt4b        d×9.5 + 34 MB    二进制树；2-3-4(大) 散列字节。
Pat2r    d×26 + 1 MB        Patricia 树；2-位节点；可移动。
Pat2        d×38 + 1 MB        Patricia 树；2-位节点。
Pat2h    d×38 + 77 MB    Patricia 树；2-位节点；2-3 散列字节。
Pat3h    d×62 + 85 MB    Patricia 树；3-位节点；2-3 散列字节。
Pat4h    d×110 + 101 MB    Patricia 树；4-位节点；2-3 散列字节。
Hc3        d×5.5 + 1 MB    Hash Chain；-3 散列字节。
Hc4        d×5.5 + 6 MB    Hash Chain；2-3-4 散列字节。
注意：操作系统同样需要一部分物理内存来维持系统得正常运行，所以至少要剩余 32 可用物理内存。
fb={N}
设置 LZMA 压缩算法的紧缩字节。有效范围从 5 到 255。正常模式下默认值为 32；最大模式下为 64 。通常情况下，较大的数值能略微提高压缩比。但同时也会降低压缩速度。
lc={N}
设置 Literal Context 位数。有效范围从 0 到 8。默认值为 3。有时压缩档案中含有大文件会自动使用 lc=4。
lp={N}
设置 Literal Pos 位数。有效范围从 0 到 4。默认值为 0。
pb={N}
设置 Pos 位数。有效范围从 0 到 4。默认值为 2。
PPMd
PPMd 是 PPM-based 压缩算法的简写。它基于 Dmitry Shkarin 的算法 PPMdH 并对其源代码加以优化。PPMd 通常能对纯文本提供高压缩比及较快的解压缩速度。压缩和解压缩的速度完全相同，所需的内存大小也一样。
参数                    默认值        说明
mem={Size}[b|k|m]    24            设置 PPMd 算法使用内存。
o={Size}                6            设置 PPMd 算法压缩命令。
mem={Size}[b|k|m]
设置 PPMd 算法使用的内存多少。您可以使用字节、KB 或 MB 来指定此项。最大值为 2 GB＝2^31 字节；默认值为 24(16MB)。如果您未指定 [b|k|m] 项，字典大小将自动根据压缩等级来选择相应的单位。PPMd 在压缩和解压缩时所需的内存大小是相同的。
o={Size}
设置 PPMd 算法压缩命令。其大小必须在 [2,32] 范围内。默认值为 6。
BCJ2
BCJ2 是 32 位 x86 可执行文件转换器(第二版)。它通过转换分支指令来对文件进行进一步压缩。
BCJ2 编码器有一个输入流和四个输出流：
s0：干流。提供进一步的压缩。
s1：CALL 值转换流。提供进一步的压缩。
s2：JUMP 值转换流。提供进一步的压缩。
s3：服务流。它已经备压缩过。
如果使用 LZMA 压缩算法，s1 及 s2 流的字典大小将会比 s0 流的小(512 KB)。
示例
7z a -tzip archive.zip *.jpg -m0
不压缩而直接将 *.jpg 文件添加到 archive.zip 档案。
7z a -t7z archive.7z *.exe *.dll -m0=BCJ -m1=LZMA:d=21 -ms -mmt
添加 *.exe 及 *.dll 文件到固实压缩档案 archive.7z。使用 LZMA 压缩算法、2 MB 字典大小及 BCJ 转换器。压缩将开启多线程优化(如果可用)。
7z a -t7z archive.7z *.exe *.dll -m0=BCJ2 -m1=LZMA:d23 -m2=LZMA:d19 -m3=LZMA:d19 -mb0:1 -mb0s1:2 -mb0s2:3
添加 *.exe 及 *.dll 文件到压缩档案 archive.7z。使用 LZMA 压缩算法、BCJ2 转换器、为主输出流(s0)使用 8 MB 字典大小、LZMA 算法为 BCJ2 转换器的 s1 及 s2 输出流使用 512 KB 字典大小。
7z a -t7z archive.7z *.txt -m0=PPMd
添加 *.txt 文件到压缩档案 archive.7z。使用 PPMd 压缩算法。
可以和此选项结合使用的命令
a (添加)， d (删除)， u (更新)
其它选项： -t (设置压缩档案格式)
-p (设置密码) 选项
指定密码。
语法
-p{password}
{password}
指定密码。
示例
7z x archive.zip -psecret
将设有密码“secret”的压缩档案 archive.zip 中所有文件释放。可以和此选项结合使用的命令：
a (添加)， d (删除)， e (释放)， t (测试)， u (更新)， x (完整路径释放)
-r (递归子目录) 选项
把命令行中的通配符及文件名以指定的方法对待。
语法
-r[- | 0]
选项        说明
-r        开启递归子目录。对于 e (释放)、l (列表)、t (测试)、x (完整路径释放) 这些在压缩档案中操作的命令，会默认使用此选项。
-r-        关闭递归子目录。对于 a (添加)、d (删除)、u (更新) 等所有需扫描磁盘文件的命令，会默认使用此选项。
-r0        开启递归子目录。但只应用于通配符。
示例
7z l archive.zip -r- *.doc
列出在 archive.zip 压缩档案中根目录下的 *.doc 文件。
7z a -tzip archive.zip -r src\*.cpp src\*.h
将 src 目录及其子目录中的 *.cpp 及 *.h 文件添加到 archive.zip 压缩档案。
可以和此选项结合使用的命令
a (添加)， d (删除)， e (释放)， l (列表)， t (测试)， u (更新)， x (完整路径释放)
其它选项： -i (附加文件)， -x (排除文件)
-sfx (创建自释放档案) 选项

创建自释放档案。
语法
-sfx[{SFX_Module}]
{SFX_Module}指定将被添加到压缩档案的自释放(SFX)模块。然而被指定的模块必须和 7z.exe 文件在同一目录。如果 {SFX_Module} 未指定，7-Zip 将使用命令行自释放模块 7zCon.sfx。
SFX_Module    说明
7zC.sfx        Windows 版本。
7zCon.sfx    命令行(DOS)版本。
7zS.sfx        Windows 安装版本。
7zSD.sfx        Windows 安装版本(需调用 MSVCRT.dll)。
除 7zC.sfx 之外，大多数的自释放模块都是未压缩的。您可以使用 UPX 程序 (http://upx.sourceforge.net) 来压缩这些模块。在使用 UPX 程序压缩之后，自释放模块的大小将比压缩之前减小 40-50%。

自释放安装模块
自释放安装模块(7zS.sfx 和 7zSD.sfx)可让您创建软件的安装程序。这类模块将释放文件到一临时文件夹，然后运行指定的程序来进行安装。安装之后再自动删除临时文件。要创建自释放档案必须有三个文件：自释放模块、安装程序配置、7z 压缩档案。其中安装程序配置文件是可选的。您可以使用下列命令来创建安装程序：
copy /b 7zS.sfx + config.txt + archive.7z archive.exe
请注意上述文件的输入顺序：*.sfx、*.txt、*.7z。最后的 archive.exe 即为生成的安装程序。
选项 -y 使用在自释放安装模块中可设置释放时是否为安静模式。

安装程序配置文件格式
配置文件包括安装程序的命令行。文件要以字串 ;!@Install@!UTF-8! 开头，以 ;!@InstallEnd@! 结尾。且文件必须使用 UTF-8 编码。文件中还需包含下列变量：
ID_String=”Value”
ID_String
说明
Title    对话框信息标题。
BeginPrompt        安装前提示信息。
RunProgram        欲执行命令。若添加子命令 %%T 则会把文件释放到系统的临时目录。
您可以省略上述任何一部分。
配置文件示例
;!@Install@!UTF-8!
Title=”7-Zip 1.00”
BeginPrompt=”应用程序将安装 7-Zip 1.00，是否继续？”
RunProgram=”Setup.exe /T:%%T”
;!@InstallEnd@!
程序将以 BeginPrompt 中的信息提示用户，再执行 RunProgram 中的命令。然后程序将使用 .inf 文件的内容并调用压缩包中的 advpack.dll 文件进行安装。
示例
7z a -sfx a.exe *.txt
添加 *.txt 文件到自释放档案 a.exe 并使用默认的命令行自释放模块。
7z a -sfx7zC.sfx a.exe * -r
添加所有文件到自释放档案 a.exe 并使用 7zC.sfx Windows 版本的自释放模块。
可以和此选项结合使用的命令
a (添加)， d (删除)， u (更新)
v
-si (从 stdin 读取数据) 选项
使 7-Zip 从 stdin 中使用数据(标准输入流)。
语法
-si{file_name}
{file_name}
为要压缩的数据指定一个将要储存在压缩档案中的名称。如果 file_name 未被指定，数据将被储存而没有名称。
注意：当前版本的 7-Zip 不支持从 stdin 中读取压缩档案。
示例
7z a archive.gz -tgzip -siDoc2.txt [ Doc.txt
使用 Doc2.txt 文件名压缩输入流从文件 Doc.txt 到压缩档案 archive.gz。
可以和此选项结合使用的命令
a (添加)， u (更新)
-so (从 stdout 写入数据) 选项
使 7-Zip 从 stdout 中使用数据(标准输出流)。
语法
-so
示例
7z x archive.gz -so ] Doc.txt
解压缩 archive.gz 输出流并将该输出流写入到 Doc.txt 文件。
7z a dummy -tgzip -so Doc.txt ] archive.gz
压缩 Doc.txt 输出流并将该输出流写入到 archive.gz 压缩档案。
可以和此选项结合使用的命令
a (添加)， e (释放)， u (更新)， x (完整路径释放)
-t (设置压缩档案格式) 选项
指定压缩档案格式。
语法
-t{archive_type}
{archive_type}指定压缩档案格式。它们可以是：zip、7z、rar、cab、gzip、bzip2、tar 或其它格式。而默认值是 7z 格式。
示例
7z a -tzip archive.zip *.txt
使用 zip 格式从当前目录中添加所有 *.txt 文件到压缩档案 archive.zip。
可以和此选项结合使用的命令：
a (添加)， u (更新)
-u (更新选项) 选项
指定压缩档案中文件的更新及创建的方式。
语法
-u[-][action_set][!{new_archive_name}]
[action_set] ::= [state_action]…
[state_action] ::= [state][action]
[state] ::= p | q | r | x | y | z | w
[action] ::= 0 | 1 | 2 | 3
参量
连字符(-)
对原压缩档案不进行任何更新。
{new_archive_name}    指定新压缩档案的路径。
[state]
[state] ::= p | q | r | x | y | z | w
每个文件名都会赋予下列六个变量：
[state]
状态说明                磁盘上的文件                压缩档案中的文件
p文件在压缩档案中，但并不和磁盘上的文件相匹配。    存在，但并不匹配
q文件在压缩档案中，但磁盘上并不存在。    不存在    存在
r文件不在压缩档案中，但磁盘上存在。    存在        不存在
x压缩档案中的文件比磁盘上的文件新。    较旧        较新
y压缩档案中的文件比磁盘上的文件旧。    较新        较旧
z压缩档案中的文件和磁盘上的文件相同。    相同        相同
w不能检测文件是否较新(时间相同但大小不同)    ?    ?
[action]
为适当的 [state] 指定动作。
[action] ::= 0 | 1 | 2 | 3
您可以指定下列四个动作变量中的任意一个：
[action]
说明
0    忽略文件(在压缩档案中不为此文件创建项目)
1    复制文件(用压缩档案中的新文件覆盖旧文件)
2    压缩文件(将磁盘上的新文件压缩到档案中)
3    创建剔除项(释放过程中将删除文件或目录项)。此功能只支持 7z 格式。
注意
任何的更新命令(如 a (添加)、d (删除)、u (更新))都可以被分配到下列项目中。
下列表格中显示的是更新命令的动作设置。

示例
7z u c:\1\exist.7z -u- -up0q3x2z0!c:\1\update.7z * -r
创建新压缩档案 update.7z 并将当前目录中的 exist.7z 压缩档案里所有不同文件写入此压缩档案。并不更改 exist.7z 压缩档案的内容。可以和此选项结合使用的命令：
a (添加)， d (删除)， u (更新)
-v (创建分卷) 选项
指定分卷大小。
语法
-v{Size}[b | k | m | g]
{Size}[b | k | m | g]
指定分卷大小，可以使用字节、KB(1 KB＝1024 字节)，MB(1 MB = 1024 KB)或 GB(1 GB = 1024 MB)。如果您只指定了 {Size}，7-zip 将把它视为字。您可以同时指定多个 -v 选项。
示例
7z a a.7z *.txt -v10k -v15k -v2m
创建 a.7z 分卷压缩档案。第一个分卷为 10 KB，第二个为 15 KB，剩下全部为 2 MB。
可以和此选项结合使用的命令
a (添加)
-w (设置工作目录) 选项
为文件压缩设置临时的工作目录。默认情况下，7-Zip 新建一个压缩档案时，会临时在当前目录创建一个基本压缩档案。然而通过指定此选项，您可以设置基本压缩档案的生成目录，也就是工作目录。当压缩完成时，它将会被重命名为压缩前您所指定的文件名，然后删除在临时目录中的原始压缩档案。
语法
-w[{dir_path}]
{dir_path}    指定目标文件夹。
如果 [dir_path] 未指定，那么 7-Zip 将使用 Windows 默认的临时目录。
示例
7z a -tzip archive.zip *.cpp -wc:\temp
添加 *.cpp 文件到 archive.zip 压缩档案，并将临时压缩档案创建到 c:\temp 文件夹。
可以和此选项结合使用的命令
a (添加)， d (删除)， u (更新)
-x (排除文件) 选项
指定某一文件或某一类文件从操作中排除，此选项可同时排除多个类型。
语法
-x[[recurse_type]][file_ref]
[recurse_type] ::= r[- | 0]
[file_ref] ::= @{listfile} | !{wildcard}
更多详细内容请参阅 -i (附加文件) 选项。
示例
7z a -tzip archive.zip *.txt -x!temp.*
添加除 temp.* 文件之外的所有 *.txt 文件到压缩档案 archive.zip。可以和此选项结合使用的命令：
a (添加)， d (删除)， e (释放)， l (列表)， t (测试)， u (更新)， x (完整路径释放)
其它选项： -r (递归子目录)， -i (附加文件)
-y (全是) 选项
使 7-Zip 执行命令时的大多数提示失效。您可以使用此选项来阻止在 e (释放) 和 x (完整路径释放) 命令中文件覆盖时的提示。
语法        -y        示例
7z x src.zip -y    从 src.zip 释放所有文件。所有的覆盖提示将被阻止且所有相同文件名的文件将被覆盖。可以和此选项结合使用的命令：
e (释放)， x (完整路径释放)

其它选项： -ao (覆盖模式)

7z制作自解压安装包

发表于 1899-11-30 更新于 2024-09-20 分类于未整理 Valine：

像7z和winRAR这样的压缩工具都支持制作自解压的文件。所谓自解压的文件就是不需要目标机器上安装解压工具，通过运行压缩包自己即可解压出压缩包中的文件。下面我们就介绍一下如何利用7z的自解压功能制作应用程序安装包。

熟悉应用程序安装的朋友应该清楚，安装一个应用程序真的是可简单，简单到很简单，也可以复杂，复杂到很复杂很复杂。简单的诸如把几个文件放在一起打个压缩包，解压到目标机器就行了。复杂些的诸如vistual studio和office的安装，要安装这些工具对windows来说可谓是”伤筋动骨”，不仅要给windows打补丁还要安装各种辅助工具，各种程序组件，并且还要支持卸载，出了问题还要支持修复…

搞定简单的安装程序7z自然不在话下，毕竟是老本行嘛。但7z真能搞定那么复杂的安装程序吗？说7z自己能搞定确实太夸张了，但结合msi安装包，7z确实能够胜任复杂程序的安装。在制作安装包前我们先了解下7z的自解压功能。

通过UI操作可以很轻松的制作一个自解压的文件。唯一要做的就是在点击”确定”按钮前选择”创建自释放程序”选项。

选择后你会发现文件的后缀名直接变成 exe了。点击确定即可生成自解压文件。然后运行一下生成的test.exe文件，会提示你选择解压缩的目录。

下面我们看看怎么通过命令行的方式生成自解压文件。

7z.exe a test.exe –sfx testdir

OK，有了上面的基础后我们就可以动手制作安装包了。下面就通过两个例子分别介绍简单安装包和复杂安装包的制作过程。

所谓的简易安装包是指，在运行安装程序时把安装包中的可执行文件解压到某个目录，然后运行已解压的应用程序。

准备源材料

我们先写一个简单的demo程序TestApp.exe, 它有一个配置文件TestApp.exe.config。

然后需要下载7zs.sfx文件。7zs.sfx文件是7z为制作自解压的安装程序提供的一个文件。9.20的7zs.sfx文件在7-Zip extra包中，之后的版本都把这个文件放在了LZMA包中，并且改名为7zs2.sfx。

制作过程

首先使用7z把要安装的文打包：

7z a demo.7z TestApp.exe TestApp.exe.config

接着创建配置文件config.txt，内容如下：

;!@Install@!UTF-8!

Title=”Demo app”

ExecuteFile=”TestApp.exe”

;!@InstallEnd@!

最后执行下面的命令生成自解压的demoapp.exe程序：

copy /b 7zS.sfx + config.txt + demo.7z demoapp.exe

好了，运行demoapp.exe试试，TestApp.exe直接运行起来了。

优点

当我们的程序不止一个文件时，使用这种方式用户无需执行安装过程，且看不到一堆乱七八糟的文件，使用体验比较好。

前面我们提到，7z自身是无法完成复杂安装包制作的。但是msi安装包可以，msi安装包是windows平台上默认的安装程序的方式，多复杂的安装方式都能搞定。我们可以先生成一个msi安装包，然后像前面执行exe一样执行msi安装包。

有同学可能要跳起来了，既然执行msi安装包就可以完成安装任务，干嘛还要脱了裤子…，多此一举呢？这里面自然是有很多难言之隐的，比如运行msi的体验不好，要想把安装日志保存到文件中需要在命令行运行 msiexec.exe /i xxx.msi /log abc.log。要想以管理员权限启动msi也是做不到的，你只能先以管理员身份启动cmd，然后运行msiexec.exe /i xxx.msi… 使用7z则可以轻松搞定这些问题。

原材料

准备一个应用程序的msi安装包。和前面一个，我们也需要7zs.sfx文件。

制作过程

首先把msi文件打包到7z压缩包中：

7z a testmsi.7z myapp.msi

创建配置文件config.txt，内容如下：

;!@Install@!UTF-8!

Title=”Demo msi”

BeginPrompt=”Do you want to install the xxx?”

ExecuteFile=”myapp.msi”

;!@InstallEnd@!

最后执行下面的命令：

copy /b 7zS.sfx + config.txt + demo.7z demoapp2.exe

运行demoapp2.exe，首先会确认是否安装：

点击”yes”继续：

此时已经进入msi的安装过程中，根据提示进行配置即可。

优点

前面我们提到，要以管理员权限运行msi安装包是不太方便的，但包装成exe后就方便多了。

另外是为msi安装包传递参数。这里有两个问题，第一还是不方便。第二，让用户去指定安装参数是不太人道的！

我们可以通过下面的配置文件解决参数传递的问题：

;!@Install@!UTF-8!

Title=“Demo msi” BeginPrompt=“Do you want to install the xxx?” ExecuteFile=“msiexec.exe” ExecuteParameters=“/i myapp.msi /log c:\abc.log”

;!@InstallEnd@!

好了，这下我们可以轻松拿到安装日志了。

对于最终用户来说msi是一种不常见的、专业的文件类型，包装成exe对用户来说也更友好。

到目前为止我们只做的安装包都是这个样子的：

这可没有一点专业的感觉呀！至少应该有个Icon吧！

我们可以去网上找一个叫ResourceHacker的工具，用它可以把默认的Icon文件替换成我们自己的。下面的样子看起来是不是会专业一些：

总结，使用7z创建安装包既可以实现简单小巧的安装场景又可以解决一些复杂安装过程中的问题，真可谓老少咸宜！

8天掌握EF的Code First开发系列之5 视图、存储过程和异步API

发表于 1899-11-30 更新于 2024-09-20 分类于未整理 Valine：

本篇目录

视图View
存储过程
异步API
本章小结

咱们接着上一篇继续深入学习，这一篇说说Entity Framework之Code First方式如何使用视图，存储过程以及EF提供的一些异步接口。我们会看到如何充分使用已存在的存储过程和函数来检索、修改数据。此外，我们还要理解异步处理的优势以及EF是如何通过内置的API来支持这些概念的。

视图View

视图在RDBMS中扮演了一个重要的角色，它是将多个表的数据联结成一种看起来像是一张表的结构，但是没有提供持久化。因此，可以将视图看成是一个原生表数据顶层的一个抽象。例如，我们可以使用视图提供不同安全的级别，也可以简化必须编写的查询，尤其是我们可以在代码中的多个地方频繁地访问使用视图定义的数据。EF Code First现在还不完全支持视图，因此我们必须使用一种变通方法。这种方法就是将视图真正看成是一张表，让EF定义这张表，然后再删除它，最后再创建一个代替它的视图。下面具体看看是如何实现的吧。

创建一个控制台项目，取名“ViewsAndStoreProcedure”。

1、创建实体类

public class Province
{ public Province()
{
Donators = new HashSet();
} public int Id { get; set; }

\[StringLength(225)\] public string ProvinceName { get; set; } public virtual ICollection<Donator> Donators { get; set; }

}

public class Donator
{ public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } public decimal Amount { get; set; } public DateTime DonateDate { get; set; } public virtual Province Province { get; set; }

}

2、创建模拟视图类

暂且这样称呼吧，就是从多个实体中取出想要的列组合成一个新的实体。

public class DonatorViewInfo
{ public int DonatorId { get; set; } public string DonatorName { get; set; } public decimal Amount { get; set; } public DateTime DonateDate { get; set; }

\[StringLength(225)\] public string ProvinceName { get; set; }

}

3、为模拟视图类创建配置类

下面的代码指定了主键和表名(也是视图的名字，注意这里的表名一定要和创建视图的语句中的视图名一致)：

public class DonatorViewInfoMap : EntityTypeConfiguration { public DonatorViewInfoMap()
{
HasKey(m => m.DonatorId).ToTable(“DonatorViews”);
}
}

4、上下文中添加模拟视图类和配置类

web.config文件中的连接字符串我已配置好，不在此处展示！

public class DonatorContext :DbContext
{ public DonatorContext()
: base(“name = EFCodeFirst”)
{

} public virtual DbSet<DonatorViewInfo> DonatorViews { get; set; } protected override void OnModelCreating(DbModelBuilder modelBuilder)
{
    modelBuilder.Configurations.Add(new DonatorViewInfoMap()); base.OnModelCreating(modelBuilder);
}

}

5、创建初始化器

public class Initializer : DropCreateDatabaseAlways { protected override void Seed(DonatorContext context)
{ string drop = @”DROP TABLE DonatorViews”;

    context.Database.ExecuteSqlCommand(drop); var createView = @"CREATE VIEW \[dbo\].\[DonatorViews\] 
            AS SELECT 
              dbo.Donators.Id as DonatorId,
              dbo.Donators.Name as DonatorName,
              dbo.Donators.Amount as Amount,
              dbo.Donators.DonateDate as DonateDate,
              dbo.Provinces.ProvinceName as ProvinceName
            FROM dbo.Donators inner join dbo.Provinces on dbo.Donators.Province\_Id = dbo.Provinces.Id ";

    context.Database.ExecuteSqlCommand(createView); base.Seed(context);
}

}

上面的代码中，我们先使用Database对象的ExecuteSqlCommand方法销毁生成的表，然后又调用该方法创建了我们的视图。该方法在允许开发者对后端执行任意的SQL代码时很有用。

上面的代码写完之后，在Main方法中只要写这一句代码Database.SetInitializer(new Initializer());，运行程序，就会看到数据库中已经生成了Donators和Provinces两张表和一个视图DonatorView，见下图：

如果在运行程序时出现如下异常：EF code first - Model compatibility cannot be checked because the database does not contain model metadata，那么要将DropCreateDatabaseIfModelChanges修改为DropCreateDatabaseAlways即可

刚才新建的数据库是没有数据的，然后我们插入数据，在数据库中查询一下，可以看到视图中已经存在数据了：

下面，一切工作准备就绪，就可以开始查询数据了：

static void Main(string[] args)
{
Database.SetInitializer(new Initializer()); using (var context = new DonatorContext())
{ foreach (var donator in context.DonatorViews)
{
Console.WriteLine(donator.ProvinceName + “\t” + donator.DonatorId + “\t” + donator.DonatorName + “\t” + donator.Amount + “\t” + donator.DonateDate);
}
}

 Console.WriteLine("Finished");

 Console.ReadKey();

}

执行结果如下图所示：

正如上面的代码所示，访问视图和任何数据表在代码层面没有区别，需要注意的地方就是在Seed方法中定义的视图名称要和定义的表名称一致，否则就会因为找不到表对象而报错，这一点要格外注意。

虽然视图看起来很像一张表，但是如果我们尝试修改或更新视图中定义的实体，那么就会抛异常。

另一种方法

如果我们不想这么折腾（先定义一张表，然后删除这张表，再定义视图），当然了，我们还是要在初始化器中定义视图，但是我们使用Database对象的另一个方法SqlQuery查询数据。该方法和ExecuteSqlCommand方法有相同的形参，但是最终返回一个结果集，在我们这里例子中，返回的就是DonatorViewInfo集合对象，如下代码所示：

static void Main(string[] args)
{
Database.SetInitializer(new Initializer()); using (var context = new DonatorContext())
{ string sql = “SELECT DonatorId ,DonatorName ,Amount ,DonateDate ,ProvinceName FROM dbo.DonatorViews WHERE ProvinceName = {0}”; var donators = context.Database.SqlQuery(sql, “广东省”); foreach (var donator in donators)
{
Console.WriteLine(donator.ProvinceName + “\t” + donator.DonatorId + “\t” + donator.DonatorName + “\t” + donator.Amount + “\t” + donator.DonateDate);
}
}

Console.WriteLine("Finished");

Console.ReadKey();

}

SqlQuery方法需要一个泛型类型参数，该参数定义了原生SQL命令执行之后，将查询结果集物质化成何种类型的数据。该文本命令本身就是参数化的SQL。我们需要使用参数来确保动态sql不是SQL注入的目标。SQL****注入是恶意用户通过提供特定的输入值执行任意SQL代码的过程。EF本身不是这些攻击的目标。

我们不仅看到了如何在EF中使用视图，而且看到了两个很有用的Database对象，SqlQuery和ExecuteSqlCommand方法。SqlQuery方法的泛型参数不一定非得是一个类，也可以.Net的基本类型，如string或者int。

执行结果如下：

在EF中使用存储过程和使用视图是很相似的，一般会使用Database对象上的两个方法——SqlQuery和ExecuteSqlCommand。为了从存储过程中读取很多数据行，我们只需要定义一个类，我们会将检索到的所有数据行物质化到该类实例的集合中。比如，从下面的存储过程读取数据：

CREATE PROCEDURE SelectDonators

@provinceName AS NVARCHAR(10)

BEGIN

SELECT ProvinceName,Name,Amount,DonateDate FROM dbo.Donators

JOIN dbo.Provinces ON dbo.Provinces.Id \= dbo.Donators.Province\_Id

WHERE ProvinceName\=@provinceName

END

我们只需要定义一个匹配了存储过程结果的类（类的属性名必须和表的列名一致）即可，如下所示：

public class DonatorFromStoreProcedure
{ public string ProvinceName { get; set; } public string Name { get; set; } public decimal Amount { get; set; } public DateTime DonateDate { get; set; }
}

还是插入以下数据进行测试：

INSERT dbo.Provinces VALUES( N’山东省’)
INSERT dbo.Provinces VALUES( N’河北省’)

INSERT dbo.Donators VALUES ( N’陈志康’, 50, ‘2016-04-07’,1)
INSERT dbo.Donators VALUES ( N’海风’, 5, ‘2016-04-08’,1)
INSERT dbo.Donators VALUES ( N’醉、千秋’, 12, ‘2016-04-13’,1)
INSERT dbo.Donators VALUES ( N’雪茄’, 18.8, ‘2016-04-15’,2)
INSERT dbo.Donators VALUES ( N’王小乙’, 10, ‘2016-04-09’,2)

当然如果你原有数据库已经保存有数据，则可以不添加这些信息。

现在我们就可以使用SqlQuery方法读取数据了(注意：在使用存储过程前，先要在数据库中执行存储过程)，如下所示：

static void Main(string[] args)
{
Database.SetInitializer(new Initializer()); using (var context = new DonatorContext())
{ string sql = “[dbo].[SelectDonators] {0}”; var donators = context.Database.SqlQuery(sql, “山东省”); foreach (var donator in donators)
{
Console.WriteLine(donator.ProvinceName + “\t” + donator.Name + “\t” + donator.Amount + “\t” + donator.DonateDate);
}
}

 Console.WriteLine("Finished");

 Console.ReadKey();

}

上面的代码中，我们指定了使用哪个类读取查询的结果，创建SQL语句时，也为存储过程的参数提供了一个格式化占位符，调用SqlQuery时为那个参数提供了一个值。假如要提供多个参数的话，多个格式化占位符必须用逗号分隔，还要给SqlQuery提供值的数组（后面会举例）。我们也可以使用表值函数代替存储过程。

存储过程成功执行，结果如下：

另一个用例就是假如存储过程没有返回任何值，只是对数据库中的一张或多张表执行了一条命令的情况。一个存储过程干了多少事情不重要，重要的是它压根不需要返回任何东西。例如，下面的存储过程只是更新了一些东西：

CREATE PROCEDURE UpdateDonator

@namePrefix AS NVARCHAR(10),

@addedAmount AS DECIMAL

BEGIN

UPDATE dbo.Donators SET Name=@namePrefix+Name,Amount=Amount+@addedAmount

WHERE Province_Id=2/*给河北省的打赏者名字前加个前缀,并将金额加上指定的数量*/ END

现在数据库中执行该存储过程，然后，要调用该存储过程，我们使用ExecuteSqlCommand方法。该方法会返回存储过程或者其他任何SQL语句影响的行数。如果你对这个返回值不感兴趣，那么你可以不理它。下面小试牛刀一把：

static void Main(string[] args)
{
Database.SetInitializer(new Initializer()); using (var context = new DonatorContext())
{ string sql = “[dbo].[UpdateDonator] {0}, {1}”;

    context.Database.ExecuteSqlCommand(sql, "前缀", 2M);
}

Console.WriteLine("Finished");

Console.ReadKey();

}

这里我们为上面定义的存储过程提供了两个参数，一个是在每个打赏者的姓名前加个前缀,另一个是将打赏金额加2。这里需要注意的是，我们必须严格按照它们在存储过程中定义的顺序依次传入相应的值，它们会以参数数组传入ExecuteSqlCommand。执行结果如下：

很大程度上，EF降低了存储过程的需要，然而，仍旧有很多原因要使用它们。这些原因包括安全标准，遗留数据库或者效率等问题。比如，如果需要在单个操作中更新几千条数据，然后再通过EF检索出来；如果每次都更新一行，然后再保存那些实例，效率是很低的。开发者可以执行任意的SQL语句，只需要将上面SqlQuery或ExecuteSqlCommand方法中的存储过程名称改为要执行的SQL语句就可以了。

2、使用 MapToStoredProcedures 生成存储过程

至今，我们都是使用EF内置的功能生成插入，更新或者删除实体的SQL语句，总有某种原因使我们想使用存储过程来实现相同的结果。开发者可能会为了安全原因使用存储过程，也可能是要处理一个已存在的数据库，而这些存储过程已经内置到该数据库了。

EF Code First全面支持这些查询。我们可以使用熟悉的EntityTypeConfiguration类来给存储过程配置该支持，只需要简单地调用MapToStoredProcedures方法就可以了。如果我们让EF管理数据库结构，那么它会自动为我们生成存储过程。此外，我们还可以使用MapToStoredProcedures方法合适的重载来重写存储过程名称或者参数名。下面以donator类为例：

class DonatorMap : EntityTypeConfiguration { public DonatorMap()
{
MapToStoredProcedures();
}
}

如果我们运行程序来创建或更新数据库，就会看到为我们创建了新的存储过程，默认为插入操作生成了Donator_Insert,其他的操作名称类似，如下图：

如果有必要的话，我们可以自定义存储过程名，例如：

class DonatorMap : EntityTypeConfiguration { public DonatorMap()
{
MapToStoredProcedures(config => { //将删除打赏者的默认存储过程名称更改为“DonatorDelete”， //同时将该存储过程的参数名称更改为“donatorId”，并指定该值来自Id属性
config.Delete(
procConfig => {
procConfig.HasName(“DonatorDelete”);
procConfig.Parameter(d => d.Id, “donatorId”);
}); //将默认的插入存储过程名称更改为“DonatorInsert”
config.Insert(procConfig => procConfig.HasName(“DonatorInsert”)); //将默认的更新存储过程名称更改为“DonatorUpdate”
config.Update(procConfig => procConfig.HasName(“DonatorUpdate”));
});
}
}

总之，要自定义的话，代码肯定更冗余，不管怎样了，取决于你！

异步API

目前为止，我们所有使用EF的数据库操作都是同步的。换言之，我们的.NET程序会等待给定的数据库操作（例如一个查询或者一个更新）完成之后才会继续向前执行。在很多情况下，使用这种方式没有什么问题，然而，在某些情况下，异步地执行这些操作的能力是很重要的。在这些情况下，当该软件等待数据库操作完成时，我们让.Net使用它的的执行线程。例如，如果使用了异步的方式在创建一个Web应用，当我们等待数据库完成处理一个请求（无论它是一个保存还是检索操作）时，通过将web工作线程释放回线程池，就可以更有效地利用服务器资源。

即使在桌面应用中，异步API也很有用，因为用户可能会潜在执行应用中的其他任务，而不是等待一个可能耗时的查询或保存操作。换言之，.Net线程不需要等待数据库线程完成跟数据库有关的工作。在许多应用程序中，异步API没有带来好处，从性能的角度来说，甚至可能是有害的，因为线程上下文的切换开销。因此，在使用异步API之前，开发者需要确定使用异步API会让你受益！

EF暴露了很多异步操作，按照约定，所有的这些方法都以Async后缀结尾。对于保存操作，我们可以使用DbContext上的SaveChangesAsync方法。也有很多查询的方法，比如，许多聚合函数都有异步副本，比如SumAsync和AverageAsync。还可以使用ToListAsync和ToArrayAsync将一个结果集读入到一个list或者array中。此外，还可以使用ForEachAsync方法对一个查询结果进行枚举。

1、异步地从数据库中获取对象的列表

private static async Task<List> GetDonatorsAsync()
{ using (var context = new DonatorContext())
{ return await context.Donators.ToListAsync();
}
}

值得注意的是，这里使用了典型的async/await用法模式。函数被标记为 async 并返回一个task对象，确切地说是一个Donator集合的task。然后，调用了DbContext的集合属性创建了一个返回所有Donator的查询。然后，使用ToListAsync扩展方法对该查询结果进行枚举。最后，由于我们需要遵守async/await模式，所以必须等待返回值。

任何EF查询都可以使用ToListAsync或者ToArrayAsync转换成异步版本。

2、异步创建一个新的对象

private static async Task InsertDonatorAsync(Donator donator)
{ using (var context = new DonatorContext())
{
context.Donators.Add(donator); await context.SaveChangesAsync();
}
}

代码很简单，和一般的同步模式比较，只是返回类型为Task，方法多了async修饰，调用了SaveChangesAsync方法，同时注意，自己定义的方法最好也以Async后缀结尾，不是必须的，只是为了遵守规范。

3、异步定位一条记录

我们可以异步定位一条记录，可以使用很多方法，比如Single或First，这两个方法都有异步版本。

private static async Task FindDonatorAsync(int donatorId)
{ using (var context = new DonatorContext())
{ return await context.Donators.FindAsync(donatorId);
}
}

一般来说，就参数而言，EF中的所有异步方法和它们的同步副本都有相同的方法签名。

4、异步聚合函数

对应于同步版本，异步聚合函数包括这么几个方法，MaxAsync、MinAsync、CountAsync、SumAsync、AverageAsync。

private static async Task<int> GetDonatorCountAsync()
{ using (var context = new DonatorContext())
{ return await context.Donators.CountAsync();
}
}

5、异步遍历查询结果

如果要对查询结果进行异步遍历，可以使用ForEachAsync，可以在任何查询之后使用该方法。比如，下面将每个打赏者的打赏日期设置为今天。

private static async Task LoopDonatorsAsync()
{ using (var db = new DonatorContext())
{ await db.Donators.ForEachAsync(d => {
d.DonateDate = DateTime.Today;
});
}
}

如果要在一个同步方法中使用一个异步方法，那么我们可以使用Task的API等待一个任务完成。比如，我们可以访问task的Result属性，这会造成当前的线程暂停并且让该task完成执行，但一般不建议这么做，最佳实践是总是使用****async。
同步方法中调用异步方法的代码如下：

Console.WriteLine(FindDonatorAsync(1).Result.DonateDate);

上面这句代码在Main方法中，调用了之前定义的异步方法，然后访问了该Task的Result属性，这会造成异步函数完成执行。

当决定是否使用异步API的时候，首先要研究一下，并确定为什么要使用异步API。既然用了异步API，为了获得最大的编码好处，就要确保整个方法的调用连都是异步的。最后，当需要时在使用Task API。

本章小结

EF给开发者带来了很大价值，允许我们使用C#代码管理数据库数据。然而，有时我们需要通过动态的SQL语句或者存储过程，更直接地对视图访问数据，就可以使用ExecuteSqlCommand方法来执行任意的SQL代码，包括原生SQL或者存储过程。也可以使用SqlQuery方法从视图、存储过程或任何SQL语句中检索数据，EF会基于我们提供的结果类型物质化查询结果。当给这两个方法提供参数时，避免SQL注入漏洞很重要。

EF也可以自动为实体生成插入、更新和删除的存储过程，假如你对这些存储过程的命名规范和编码标准满意的话，我们只需要在配置伙伴类中写一行代码就可以了。

EF也提供了异步操作支持，包括查询和更新。为了避免潜在的性能影响，开发者使用这些技术时务必谨慎。在某些技术中，异步API很适合，Web API就是一个好的例子。

8种主要排序算法的C实现

发表于 1899-11-30 更新于 2024-09-20 分类于未整理 Valine：

8种主要排序算法的C#实现 - 胖鸟低飞 - 博客园

Excerpt
8种主要排序算法的实现及优化，包含选择排序，冒泡排序，插入排序，快速排序，归并排序，堆排序，希尔排序，基数排序。文末实际测试并比较。

新的一年到了，很多园友都辞职要去追求更好的工作环境，我也是其中一个，呵呵！

最近闲暇的时候我开始重温一些常用的算法。老早就买了《算法导论》，一直都没啃下去。

这本书确实很好，只是太难读了，总是读了几章就又读不下去了！工作上也几乎用不到。

我这段时间发现看这些排序算法比以前容易了很多，就借此机会将它们整理总结起来。

一是方便以后重温，二是可以应对笔试面试。同时也希望这篇博文可以帮助各位刚辞职和正在学习排序算法的园友。

PS：有可能实现的代码并不是最优的，如果有什么错误或者值得改进的地方，还请大家帮忙指出。

简介

排序算法是我们编程中遇到的最多的算法。目前主流的算法有8种。

平均时间复杂度从高到低依次是：

冒泡排序（o(n²)），选择排序（o(n²)），插入排序（o(n²)），堆排序（o(nlogn)），

归并排序（o(nlogn)），快速排序（o(nlogn)），希尔排序（o(n^1.25)），基数排序（o(n)）

这些平均时间复杂度是参照维基百科排序算法罗列的。

是计算的理论平均值，并不意味着你的代码实现能达到这样的程度。

例如希尔排序，时间复杂度是由选择的步长决定的。基数排序时间复杂度最小，

但我实现的基数排序的速度并不是最快的，后面的结果测试图可以看到。

本文代码实现使用的数据源类型为IList，这样可以兼容int[]和List(虽然int[]有ToList()，

List有ToArray()，哈哈！)。

选择排序

选择排序是我觉得最简单暴力的排序方式了。

以前刚接触排序算法的时候，感觉算法太多搞不清，唯独记得选择排序的做法及实现。

原理：找出参与排序的数组最大值，放到末尾（或找到最小值放到开头）维基入口

实现如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> SelectSort(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = <span>0</span>; i &lt; data.Count - <span>1</span>; i++<span>)
</span><span> 4</span> <span>            {
</span><span> 5</span>                 <span>int</span> min =<span> i;
</span><span> 6</span>                 <span>int</span> temp =<span> data[i];
</span><span> 7</span>                 <span>for</span> (<span>int</span> j = i + <span>1</span>; j &lt; data.Count; j++<span>)
</span><span> 8</span> <span>                {
</span><span> 9</span>                     <span>if</span> (data[j] &lt;<span> temp)
</span><span>10</span> <span>                    {
</span><span>11</span>                         min =<span> j;
</span><span>12</span>                         temp =<span> data[j];
</span><span>13</span> <span>                    }
</span><span>14</span> <span>                }
</span><span>15</span>                 <span>if</span> (min !=<span> i)
</span><span>16</span> <span>                    Swap(data, min, i);
</span><span>17</span> <span>            }
</span><span>18</span>         }

过程解析：将剩余数组的最小数交换到开头。

冒泡排序

冒泡排序是笔试面试经常考的内容，虽然它是这些算法里排序速度最慢的（汗），后面有测试为证。

原理：从头开始，每一个元素和它的下一个元素比较，如果它大，就将它与比较的元素交换，否则不动。

这意味着，大的元素总是在向后慢慢移动直到遇到比它更大的元素。所以每一轮交换完成都能将最大值

冒到最后。维基入口

实现如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> BubbleSort(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = data.Count - <span>1</span>; i &gt; <span>0</span>; i--<span>)
</span><span> 4</span> <span>            {
</span><span> 5</span>                 <span>for</span> (<span>int</span> j = <span>0</span>; j &lt; i; j++<span>)
</span><span> 6</span> <span>                {
</span><span> 7</span>                     <span>if</span> (data[j] &gt; data[j + <span>1</span><span>])
</span><span> 8</span>                         Swap(data, j, j + <span>1</span><span>);
</span><span> 9</span> <span>                }
</span><span>10</span> <span>            }
</span><span>11</span>         }

过程解析：中需要注意的是j<i，每轮冒完泡必然会将最大值排到数组末尾，所以需要排序的数应该是在减少的。

很多网上版本每轮冒完泡后依然还是将所有的数进行第二轮冒泡即j<data.Count-1，这样会增加比较次数。

通过标识提升冒泡排序

在维基上看到，可以通过添加标识来分辨剩余的数是否已经有序来减少比较次数。感觉很有意思，可以试试。

实现如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> BubbleSortImprovedWithFlag(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             <span>bool</span><span> flag;
</span><span> 4</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = data.Count - <span>1</span>; i &gt; <span>0</span>; i--<span>)
</span><span> 5</span> <span>            {
</span><span> 6</span>                 flag = <span>true</span><span>;
</span><span> 7</span>                 <span>for</span> (<span>int</span> j = <span>0</span>; j &lt; i; j++<span>)
</span><span> 8</span> <span>                {
</span><span> 9</span>                     <span>if</span> (data[j] &gt; data[j + <span>1</span><span>])
</span><span>10</span> <span>                    {
</span><span>11</span>                         Swap(data, j, j + <span>1</span><span>);
</span><span>12</span>                         flag = <span>false</span><span>;
</span><span>13</span> <span>                    }
</span><span>14</span> <span>                }
</span><span>15</span>                 <span>if</span> (flag) <span>break</span><span>;
</span><span>16</span> <span>            }
</span><span>17</span>         }

过程解析：发现某轮冒泡没有任何数进行交换（即已经有序），就跳出排序。

我起初也以为这个方法是应该有不错效果的，可是实际测试结果并不如想的那样。和未优化耗费时间一样（对于随机数列）。

由果推因，那么应该是冒泡排序对于随机数列，当剩余数列有序的时候，也没几个数要排列了！？

不过如果已经是有序数列或者部分有序的话，这个冒泡方法将会提升很大速度。

鸡尾酒排序（来回排序）

对冒泡排序进行更大的优化

冒泡排序只是单向冒泡，而鸡尾酒来回反复双向冒泡。

原理：自左向右将大数冒到末尾，然后将剩余数列再自右向左将小数冒到开头，如此循环往复。维基入口

实现如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> BubbleCocktailSort(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             <span>bool</span><span> flag;
</span><span> 4</span>             <span>int</span> m = <span>0</span>, n = <span>0</span><span>;
</span><span> 5</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = data.Count - <span>1</span>; i &gt; <span>0</span>; i--<span>)
</span><span> 6</span> <span>            {
</span><span> 7</span>                 flag = <span>true</span><span>;
</span><span> 8</span>                 <span>if</span> (i % <span>2</span> == <span>0</span><span>)
</span><span> 9</span> <span>                {
</span><span>10</span>                     <span>for</span> (<span>int</span> j = n; j &lt; data.Count - <span>1</span> - m; j++<span>)
</span><span>11</span> <span>                    {
</span><span>12</span>                         <span>if</span> (data[j] &gt; data[j + <span>1</span><span>])
</span><span>13</span> <span>                        {
</span><span>14</span>                             Swap(data, j, j + <span>1</span><span>);
</span><span>15</span>                             flag = <span>false</span><span>;
</span><span>16</span> <span>                        }
</span><span>17</span> <span>                    }
</span><span>18</span>                     <span>if</span> (flag) <span>break</span><span>;
</span><span>19</span>                     m++<span>;
</span><span>20</span> <span>                }
</span><span>21</span>                 <span>else</span>
<span>22</span> <span>                {
</span><span>23</span>                     <span>for</span> (<span>int</span> k = data.Count - <span>1</span> - m; k &gt; n; k--<span>)
</span><span>24</span> <span>                    {
</span><span>25</span>                         <span>if</span> (data[k] &lt; data[k - <span>1</span><span>])
</span><span>26</span> <span>                        {
</span><span>27</span>                             Swap(data, k, k - <span>1</span><span>);
</span><span>28</span>                             flag = <span>false</span><span>;
</span><span>29</span> <span>                        }
</span><span>30</span> <span>                    }
</span><span>31</span>                     <span>if</span> (flag) <span>break</span><span>;
</span><span>32</span>                     n++<span>;
</span><span>33</span> <span>                }
</span><span>34</span> <span>            }
</span><span>35</span>         }

过程解析：分析第i轮冒泡，i是偶数则将剩余数列最大值向右冒泡至末尾，是奇数则将剩余数列最小值

向左冒泡至开头。对于剩余数列，n为始，data.Count-1-m为末。

来回冒泡比单向冒泡：对于随机数列，更容易得到有序的剩余数列。因此这里使用标识将会提升的更加明显。

插入排序

插入排序是一种对于有序数列高效的排序。非常聪明的排序。只是对于随机数列，效率一般，交换的频率高。

原理：通过构建有序数列，将未排序的数从后向前比较，找到合适位置并插入。维基入口

第一个数当作有序数列。

实现如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> InsertSort(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             <span>int</span><span> temp;
</span><span> 4</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = <span>1</span>; i &lt; data.Count; i++<span>)
</span><span> 5</span> <span>            {
</span><span> 6</span>                 temp =<span> data[i];
</span><span> 7</span>                 <span>for</span> (<span>int</span> j = i - <span>1</span>; j &gt;= <span>0</span>; j--<span>)
</span><span> 8</span> <span>                {
</span><span> 9</span>                     <span>if</span> (data[j] &gt;<span> temp)
</span><span>10</span> <span>                    {
</span><span>11</span>                         data[j + <span>1</span>] =<span> data[j];
</span><span>12</span>                         <span>if</span> (j == <span>0</span><span>)
</span><span>13</span> <span>                        {
</span><span>14</span>                             data[<span>0</span>] =<span> temp;
</span><span>15</span>                             <span>break</span><span>;
</span><span>16</span> <span>                        }
</span><span>17</span> <span>                    }
</span><span>18</span>                     <span>else</span>
<span>19</span> <span>                    {
</span><span>20</span>                         data[j + <span>1</span>] =<span> temp;
</span><span>21</span>                         <span>break</span><span>;
</span><span>22</span> <span>                    }
</span><span>23</span> <span>                }
</span><span>24</span> <span>            }
</span><span>25</span>         }

过程解析：将要排序的数（索引为i）存储起来，向前查找合适位置j+1，将i-1到j+1的元素依次向后

移动一位，空出j+1，然后将之前存储的值放在这个位置。

这个方法写的不如维基上的简洁清晰，由于合适位置是j+1所以多出了对j==0的判断，但实际效率影响无差别。

建议比照维基和我写的排序，自行选择。

二分查找法优化插入排序

插入排序主要工作是在有序的数列中对要排序的数查找合适的位置，而查找里面经典的二分查找法正可以适用。

原理：通过二分查找法的方式找到一个位置索引。当要排序的数插入这个位置时，大于前一个数，小于后一个数。

实现如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> InsertSortImprovedWithBinarySearch(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             <span>int</span><span> temp;
</span><span> 4</span>             <span>int</span><span> tempIndex;
</span><span> 5</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = <span>1</span>; i &lt; data.Count; i++<span>)
</span><span> 6</span> <span>            {
</span><span> 7</span>                 temp =<span> data[i];
</span><span> 8</span>                 tempIndex = BinarySearchForInsertSort(data, <span>0</span><span>, i, i);
</span><span> 9</span>                 <span>for</span> (<span>int</span> j = i - <span>1</span>; j &gt;= tempIndex; j--<span>)
</span><span>10</span> <span>                {
</span><span>11</span>                     data[j + <span>1</span>] =<span> data[j];
</span><span>12</span> <span>                }
</span><span>13</span>                 data[tempIndex] =<span> temp;
</span><span>14</span> <span>            }
</span><span>15</span> <span>        }
</span><span>16</span> 
<span>17</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>int</span> BinarySearchForInsertSort(IList&lt;<span>int</span>&gt; data, <span>int</span> low, <span>int</span> high, <span>int</span><span> key)
</span><span>18</span> <span>        {
</span><span>19</span>             <span>if</span> (low &gt;= data.Count - <span>1</span><span>)
</span><span>20</span>                 <span>return</span> data.Count - <span>1</span><span>;
</span><span>21</span>             <span>if</span> (high &lt;= <span>0</span><span>)
</span><span>22</span>                 <span>return</span> <span>0</span><span>;
</span><span>23</span>             <span>int</span> mid = (low + high) / <span>2</span><span>;
</span><span>24</span>             <span>if</span> (mid == key) <span>return</span><span> mid;
</span><span>25</span>             <span>if</span> (data[key] &gt;<span> data[mid])
</span><span>26</span> <span>            {
</span><span>27</span>                 <span>if</span> (data[key] &lt; data[mid + <span>1</span><span>])
</span><span>28</span>                     <span>return</span> mid + <span>1</span><span>;
</span><span>29</span>                 <span>return</span> BinarySearchForInsertSort(data, mid + <span>1</span><span>, high, key);
</span><span>30</span> <span>            }
</span><span>31</span>             <span>else  <span>// data[key] &lt;= data[mid]</span></span>
<span>32</span> <span>            {
</span><span>33</span>                 <span>if</span> (mid - <span>1</span> &lt; <span>0</span>) <span>return</span> <span>0</span><span>;
</span><span>34</span>                 <span>if</span> (data[key] &gt; data[mid - <span>1</span><span>])
</span><span>35</span>                     <span>return</span><span> mid;
</span><span>36</span>                 <span>return</span> BinarySearchForInsertSort(data, low, mid - <span>1</span><span>, key);
</span><span>37</span> <span>            }
</span><span>38</span>         }

过程解析：需要注意的是二分查找方法实现中high-low==1的时候mid==low，所以需要33行

mid-1<0即mid==0的判断，否则下行会索引越界。

快速排序

快速排序是一种有效比较较多的高效排序。它包含了“分而治之”以及“哨兵”的思想。

原理：从数列中挑选一个数作为“哨兵”，使比它小的放在它的左侧，比它大的放在它的右侧。将要排序是数列递归地分割到

最小数列，每次都让分割出的数列符合“哨兵”的规则，自然就将数列变得有序。维基入口

实现如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> QuickSortStrict(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             QuickSortStrict(data, <span>0</span>, data.Count - <span>1</span><span>);
</span><span> 4</span> <span>        }
</span><span> 5</span> 
<span> 6</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> QuickSortStrict(IList&lt;<span>int</span>&gt; data, <span>int</span> low, <span>int</span><span> high)
</span><span> 7</span> <span>        {
</span><span> 8</span>             <span>if</span> (low &gt;= high) <span>return</span><span>;
</span><span> 9</span>             <span>int</span> temp =<span> data[low];
</span><span>10</span>             <span>int</span> i = low + <span>1</span>, j =<span> high;
</span><span>11</span>             <span>while</span> (<span>true</span><span>)
</span><span>12</span> <span>            {
</span><span>13</span>                 <span>while</span> (data[j] &gt; temp) j--<span>;
</span><span>14</span>                 <span>while</span> (data[i] &lt; temp &amp;&amp; i &lt; j) i++<span>;
</span><span>15</span>                 <span>if</span> (i &gt;= j) <span>break</span><span>;
</span><span>16</span> <span>                Swap(data, i, j);
</span><span>17</span>                 i++; j--<span>;
</span><span>18</span> <span>            }
</span><span>19</span>             <span>if</span> (j !=<span> low)
</span><span>20</span> <span>                Swap(data, low, j);
</span><span>21</span>             QuickSortStrict(data, j + <span>1</span><span>, high);
</span><span>22</span>             QuickSortStrict(data, low, j - <span>1</span><span>);
</span><span>23</span>         }

过程解析：取的哨兵是数列的第一个值，然后从第二个和末尾同时查找，左侧要显示的是小于哨兵的值，

所以要找到不小于的i，右侧要显示的是大于哨兵的值，所以要找到不大于的j。将找到的i和j的数交换，

这样可以减少交换次数。i>=j时，数列全部查找了一遍，而不符合条件j必然是在小的那一边，而哨兵

是第一个数，位置本应是小于自己的数。所以将哨兵与j交换，使符合“哨兵”的规则。

这个版本的缺点在于如果是有序数列排序的话，递归次数会很可怕的。

另一个版本

这是维基上的一个C#版本，我觉得很有意思。这个版本并没有严格符合“哨兵”的规则。但却将“分而治之”

以及“哨兵”思想融入其中，代码简洁。

实现如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> QuickSortRelax(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             QuickSortRelax(data, <span>0</span>, data.Count - <span>1</span><span>);
</span><span> 4</span> <span>        }
</span><span> 5</span> 
<span> 6</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> QuickSortRelax(IList&lt;<span>int</span>&gt; data, <span>int</span> low, <span>int</span><span> high)
</span><span> 7</span> <span>        {
</span><span> 8</span>             <span>if</span> (low &gt;= high) <span>return</span><span>;
</span><span> 9</span>             <span>int</span> temp = data[(low + high) / <span>2</span><span>];
</span><span>10</span>             <span>int</span> i = low - <span>1</span>, j = high + <span>1</span><span>;
</span><span>11</span>             <span>while</span> (<span>true</span><span>)
</span><span>12</span> <span>            {
</span><span>13</span>                 <span>while</span> (data[++i] &lt;<span> temp) ;
</span><span>14</span>                 <span>while</span> (data[--j] &gt;<span> temp) ;
</span><span>15</span>                 <span>if</span> (i &gt;= j) <span>break</span><span>;
</span><span>16</span> <span>                Swap(data, i, j);
</span><span>17</span> <span>            }
</span><span>18</span>             QuickSortRelax(data, j + <span>1</span><span>, high);
</span><span>19</span>             QuickSortRelax(data, low, i - <span>1</span><span>);
</span><span>20</span>         }

过程解析：取的哨兵是数列中间的数。将数列分成两波，左侧小于等于哨兵，右侧大于等于哨兵。

也就是说，哨兵不一定处于两波数的中间。虽然哨兵不在中间，但不妨碍“哨兵”的思想的实现。所以

这个实现也可以达到快速排序的效果。但却造成了每次递归完成，要排序的数列数总和没有减少（除非i==j）。

针对这个版本的缺点，我进行了优化

实现如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> QuickSortRelaxImproved(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             QuickSortRelaxImproved(data, <span>0</span>, data.Count - <span>1</span><span>);
</span><span> 4</span> <span>        }
</span><span> 5</span> 
<span> 6</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> QuickSortRelaxImproved(IList&lt;<span>int</span>&gt; data, <span>int</span> low, <span>int</span><span> high)
</span><span> 7</span> <span>        {
</span><span> 8</span>             <span>if</span> (low &gt;= high) <span>return</span><span>;
</span><span> 9</span>             <span>int</span> temp = data[(low + high) / <span>2</span><span>];
</span><span>10</span>             <span>int</span> i = low - <span>1</span>, j = high + <span>1</span><span>;
</span><span>11</span>             <span>int</span> index = (low + high) / <span>2</span><span>;
</span><span>12</span>             <span>while</span> (<span>true</span><span>)
</span><span>13</span> <span>            {
</span><span>14</span>                 <span>while</span> (data[++i] &lt;<span> temp) ;
</span><span>15</span>                 <span>while</span> (data[--j] &gt;<span> temp) ;
</span><span>16</span>                 <span>if</span> (i &gt;= j) <span>break</span><span>;
</span><span>17</span> <span>                Swap(data, i, j);
</span><span>18</span>                 <span>if</span> (i == index) index =<span> j;
</span><span>19</span>                 <span>else</span> <span>if</span> (j == index) index =<span> i;
</span><span>20</span> <span>            }
</span><span>21</span>             <span>if</span> (j ==<span> i)
</span><span>22</span> <span>            {
</span><span>23</span>                 QuickSortRelaxImproved(data, j + <span>1</span><span>, high);
</span><span>24</span>                 QuickSortRelaxImproved(data, low, i - <span>1</span><span>);
</span><span>25</span> <span>            }
</span><span>26</span>             <span>else</span> <span>//</span><span>i-j==1</span>
<span>27</span> <span>            {
</span><span>28</span>                 <span>if</span> (index &gt;=<span> i)
</span><span>29</span> <span>                {
</span><span>30</span>                     <span>if</span> (index !=<span> i)
</span><span>31</span> <span>                        Swap(data, index, i);
</span><span>32</span>                     QuickSortRelaxImproved(data, i + <span>1</span><span>, high);
</span><span>33</span>                     QuickSortRelaxImproved(data, low, i - <span>1</span><span>);
</span><span>34</span> <span>                }
</span><span>35</span>                 <span>else <span>//</span><span>index &lt; i</span></span>
<span>36</span> <span>                {
</span><span>37</span>                     <span>if</span> (index !=<span> j)
</span><span>38</span> <span>                        Swap(data, index, j);
</span><span>39</span>                     QuickSortRelaxImproved(data, j + <span>1</span><span>, high);
</span><span>40</span>                     QuickSortRelaxImproved(data, low, j - <span>1</span><span>);
</span><span>41</span> <span>                }
</span><span>42</span> <span>            }
</span><span>43</span>         }

过程解析：定义了一个变量Index，来跟踪哨兵的位置。发现哨兵最后在小于自己的那堆，

那就与j交换，否则与i交换。达到每次递归都能减少要排序的数列数总和的目的。

归并排序

归并排序也是采用“分而治之”的方式。刚发现分治法是一种算法范式，我还一直以为是一种需要意会的思想呢。

不好意思了，孤陋寡闻了，哈哈！

原理：将两个有序的数列，通过比较，合并为一个有序数列。维基入口

为方便理解，此处实现用了List的一些方法，随后有IList版本。

实现如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> List&lt;<span>int</span>&gt; MergeSortOnlyList(List&lt;<span>int</span>&gt; data, <span>int</span> low, <span>int</span><span> high)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             <span>if</span> (low ==<span> high)
</span><span> 4</span>                 <span>return</span> <span>new</span> List&lt;<span>int</span>&gt;<span> { data[low] };
</span><span> 5</span>             List&lt;<span>int</span>&gt; mergeData = <span>new</span> List&lt;<span>int</span>&gt;<span>();
</span><span> 6</span>             <span>int</span> mid = (low + high) / <span>2</span><span>;
</span><span> 7</span>             List&lt;<span>int</span>&gt; leftData =<span> MergeSortOnlyList(data, low, mid);
</span><span> 8</span>             List&lt;<span>int</span>&gt; rightData = MergeSortOnlyList(data, mid + <span>1</span><span>, high);
</span><span> 9</span>             <span>int</span> i = <span>0</span>, j = <span>0</span><span>;
</span><span>10</span>             <span>while</span> (<span>true</span><span>)
</span><span>11</span> <span>            {
</span><span>12</span>                 <span>if</span> (leftData[i] &lt;<span> rightData[j])
</span><span>13</span> <span>                {
</span><span>14</span> <span>                    mergeData.Add(leftData[i]);
</span><span>15</span>                     <span>if</span> (++i ==<span> leftData.Count)
</span><span>16</span> <span>                    {
</span><span>17</span>                         mergeData.AddRange(rightData.GetRange(j, rightData.Count -<span> j));
</span><span>18</span>                         <span>break</span><span>;
</span><span>19</span> <span>                    }
</span><span>20</span> <span>                }
</span><span>21</span>                 <span>else</span>
<span>22</span> <span>                {
</span><span>23</span> <span>                    mergeData.Add(rightData[j]);
</span><span>24</span>                     <span>if</span> (++j ==<span> rightData.Count)
</span><span>25</span> <span>                    {
</span><span>26</span>                         mergeData.AddRange(leftData.GetRange(i, leftData.Count -<span> i));
</span><span>27</span>                         <span>break</span><span>;
</span><span>28</span> <span>                    }
</span><span>29</span> <span>                }
</span><span>30</span> <span>            }
</span><span>31</span>             <span>return</span><span> mergeData;
</span><span>32</span> <span>        }
</span><span>33</span> 
<span>34</span>         <span>public</span> <span>static</span> List&lt;<span>int</span>&gt; MergeSortOnlyList(List&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span>35</span> <span>        {
</span><span>36</span>             data = MergeSortOnlyList(data, <span>0</span>, data.Count - <span>1</span><span>);  <span>//不会改变外部引用 参照<a href="http://www.cnblogs.com/fatbird/p/parametersInCsharp.html" target="_blank">C#参数传递
</a></span></span><span>37</span>             <span>return</span><span> data;
</span><span>38</span>         }

过程解析：将数列分为两部分，分别得到两部分数列的有序版本，然后逐个比较，将比较出的小数逐个放进

新的空数列中。当一个数列放完后，将另一个数列剩余数全部放进去。

IList版本

实现如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> IList&lt;<span>int</span>&gt; MergeSort(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             data = MergeSort(data, <span>0</span>, data.Count - <span>1</span><span>);
</span><span> 4</span>             <span>return</span><span> data;
</span><span> 5</span> <span>        }
</span><span> 6</span> 
<span> 7</span>         <span>public</span> <span>static</span> IList&lt;<span>int</span>&gt; MergeSort(IList&lt;<span>int</span>&gt; data, <span>int</span> low, <span>int</span><span> high)
</span><span> 8</span> <span>        {
</span><span> 9</span>             <span>int</span> length = high - low + <span>1</span><span>;
</span><span>10</span>             IList&lt;<span>int</span>&gt; mergeData =<span> NewInstance(data, length);
</span><span>11</span>             <span>if</span> (low ==<span> high)
</span><span>12</span> <span>            {
</span><span>13</span>                 mergeData[<span>0</span>] =<span> data[low];
</span><span>14</span>                 <span>return</span><span> mergeData;
</span><span>15</span> <span>            }
</span><span>16</span>             <span>int</span> mid = (low + high) / <span>2</span><span>;
</span><span>17</span>             IList&lt;<span>int</span>&gt; leftData =<span> MergeSort(data, low, mid);
</span><span>18</span>             IList&lt;<span>int</span>&gt; rightData = MergeSort(data, mid + <span>1</span><span>, high);
</span><span>19</span>             <span>int</span> i = <span>0</span>, j = <span>0</span><span>;
</span><span>20</span>             <span>while</span> (<span>true</span><span>)
</span><span>21</span> <span>            {
</span><span>22</span>                 <span>if</span> (leftData[i] &lt;<span> rightData[j])
</span><span>23</span> <span>                {
</span><span>24</span>                     mergeData[i + j] = leftData[i++]; <span>//</span><span>不能使用Add,Array Length不可变</span>
<span>25</span>                     <span>if</span> (i ==<span> leftData.Count)
</span><span>26</span> <span>                    {
</span><span>27</span>                         <span>int</span> rightLeft = rightData.Count -<span> j;
</span><span>28</span>                         <span>for</span> (<span>int</span> m = <span>0</span>; m &lt; rightLeft; m++<span>)
</span><span>29</span> <span>                        {
</span><span>30</span>                             mergeData[i + j] = rightData[j++<span>];
</span><span>31</span> <span>                        }
</span><span>32</span>                         <span>break</span><span>;
</span><span>33</span> <span>                    }
</span><span>34</span> <span>                }
</span><span>35</span>                 <span>else</span>
<span>36</span> <span>                {
</span><span>37</span>                     mergeData[i + j] = rightData[j++<span>];
</span><span>38</span>                     <span>if</span> (j ==<span> rightData.Count)
</span><span>39</span> <span>                    {
</span><span>40</span>                         <span>int</span> leftleft = leftData.Count -<span> i;
</span><span>41</span>                         <span>for</span> (<span>int</span> n = <span>0</span>; n &lt; leftleft; n++<span>)
</span><span>42</span> <span>                        {
</span><span>43</span>                             mergeData[i + j] = leftData[i++<span>];
</span><span>44</span> <span>                        }
</span><span>45</span>                         <span>break</span><span>;
</span><span>46</span> <span>                    }
</span><span>47</span> <span>                }
</span><span>48</span> <span>            }
</span><span>49</span>             <span>return</span><span> mergeData;
</span><span>50</span> 
<span>51</span>         }

过程原理与上个一样，此处就不赘述了。

堆排序

堆排序是根据堆这种数据结构设计的一种算法。堆的特性：父节点的值总是小于（或大于）它的子节点。近似二叉树。

原理：将数列构建为最大堆数列（即父节点总是最大值），将最大值（即根节点）交换到数列末尾。这样要排序的数列数总和减少，

同时根节点不再是最大值，调整最大堆数列。如此重复，最后得到有序数列。维基入口有趣的演示

实现准备：如何将数列构造为堆——父节点i的左子节点为2i+1，右子节点为2i+2。节点i的父节点为floor((i-1)/2)。

实现如下（这个实现判断和临时变量使用太多，导致效率低，评论中@小城故事提出了更好的实现）：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> HeapSort(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span> <span>            BuildMaxHeapify(data);
</span><span> 4</span>             <span>int</span> j =<span> data.Count;
</span><span> 5</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = <span>0</span>; i &lt;<span> j; )
</span><span> 6</span> <span>            {
</span><span> 7</span>                 Swap(data, i, --<span>j);
</span><span> 8</span>                 <span>if</span> (j - <span>2</span> &lt; <span>0</span><span>)  <span>//只剩下1个数 j代表余下要排列的数的个数
</span></span><span> 9</span>                     <span>break</span><span>;
</span><span>10</span>                 <span>int</span> k = <span>0</span><span>;
</span><span>11</span>                 <span>while</span> (<span>true</span><span>)
</span><span>12</span> <span>                {
</span><span>13</span>                     <span>if</span> (k &gt; (j - <span>2</span>) / <span>2</span>) <span>break</span><span>;  <span>//即：k &gt; ((j-1)-1)/2</span> <span>超出最后一个父节点的位置  
</span></span><span>14</span>                     <span>else</span>
<span>15</span> <span>                    {
</span><span>16</span>                         <span>int</span> temp =<span> k;
</span><span>17</span>                         k = ReSortMaxBranch(data, k, <span>2</span> * k + <span>1</span>, <span>2</span> * k + <span>2</span>, j - <span>1</span><span>);
</span><span>18</span>                         <span>if</span> (temp == k) <span>break</span><span>;
</span><span>19</span> <span>                    }
</span><span>20</span> <span>                }
</span><span>21</span> <span>            }
</span><span>22</span> <span>        }
</span><span>23</span> 
<span>24</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> BuildMaxHeapify(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span>25</span> <span>        {
</span><span>26</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = data.Count / <span>2</span> - <span>1</span>; i &gt;= <span>0</span>; i--<span>)  <span>//(data.Count-1)-1)/2为数列最大父节点索引
</span></span><span>27</span> <span>            {
</span><span>28</span>                 <span>int</span> temp =<span> i;
</span><span>29</span>                 temp = ReSortMaxBranch(data, i, <span>2</span> * i + <span>1</span>, <span>2</span> * i + <span>2</span>, data.Count - <span>1</span><span>);
</span><span>30</span>                 <span>if</span> (temp !=<span> i)
</span><span>31</span> <span>                {
</span><span>32</span>                     <span>int</span> k =<span> i;
</span><span>33</span>                     <span>while</span> (k != temp &amp;&amp; temp &lt;= data.Count / <span>2</span> - <span>1</span><span>)
</span><span>34</span> <span>                    {
</span><span>35</span>                         k =<span> temp;
</span><span>36</span>                         temp = ReSortMaxBranch(data, temp, <span>2</span> * temp + <span>1</span>, <span>2</span> * temp + <span>2</span>, data.Count - <span>1</span><span>);
</span><span>37</span> <span>                    }
</span><span>38</span> <span>                }
</span><span>39</span> <span>            }
</span><span>40</span> <span>        }
</span><span>41</span> 
<span>42</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>int</span> ReSortMaxBranch(IList&lt;<span>int</span>&gt; data, <span>int</span> maxIndex, <span>int</span> left, <span>int</span> right, <span>int</span><span> lastIndex)
</span><span>43</span> <span>        {
</span><span>44</span>             <span>int</span><span> temp;
</span><span>45</span>             <span>if</span> (right &gt;<span> lastIndex)  <span>//父节点只有一个子节点
</span></span><span>46</span>                 temp =<span> left;
</span><span>47</span>             <span>else</span>
<span>48</span> <span>            {
</span><span>49</span>                 <span>if</span> (data[left] &gt;<span> data[right])
</span><span>50</span>                     temp =<span> left;
</span><span>51</span>                 <span>else</span> temp =<span> right;
</span><span>52</span> <span>            }
</span><span>53</span> 
<span>54</span>             <span>if</span> (data[maxIndex] &lt;<span> data[temp])
</span><span>55</span> <span>                Swap(data, maxIndex, temp);
</span><span>56</span>             <span>else</span> temp =<span> maxIndex;
</span><span>57</span>             <span>return</span><span> temp;
</span><span>58</span>         }

过程解析：BuildMaxHeapify为排序前构建的最大堆数列方法，主要内容为从最后一个父节点开始往前将每个三角组合

（即父节点与它的两个子节点）符合父节点值最大的规则。ReSortMaxBranch为将三角调整为父节点值最大，

并返回该值之前的索引，用来判断是否进行了交换，以及原来的父节点值交换到了什么位置。在HeapSort里首先

构建了最大堆数列，然后将根节点交换到末尾，根节点不是最大值了，在while语句中对最大堆数列进行调整。

插曲：自从看了Martin Fowler大师《重构》第三版，我发现我更不喜欢写注释了。每次都想着尽量让方法的名字更贴切，

即使会造成方法的名字很长很丑。这算不算曲解了大师的意思啊！？上面的代码注释都是写博客的时候现加的（源代码很干净的。汗!）。

希尔排序

希尔排序是插入排序的一种更高效的改进版本。

在前面介绍的插入排序，我们知道1.它对有序数列排序的效率是非常高的 2.要排序的数向前移动是一步步进行的导致插入排序效率低。

希尔排序正是利用第一点，改善第二点，达到更理想的效果。

原理：通过奇妙的步长，插入排序间隔步长的元素，随后逐渐缩短步长至1，实现数列的插入排序。维基入口

疑问：可以想象到排序间隔步长的数，会逐渐让数列变得有序，提升最后步长为1时标准插入排序的效率。在维基上看到这么

一句话“可能希尔排序最重要的地方在于当用较小步长排序后，以前用的较大步长仍然是有序的”注意用词是‘可能’。我的疑问是

这是个正确的命题吗？如何证明呢？看维基上也是由果推因，说是如果不是这样，就不会排序那么快了。可这我感觉还是太牵强了，

哪位大哥发现相关资料，希望能分享出来，不胜感激。

实现如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> ShellSort(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             <span>int</span><span> temp;
</span><span> 4</span>             <span>for</span> (<span>int</span> gap = data.Count / <span>2</span>; gap &gt; <span>0</span>; gap /= <span>2</span><span>)
</span><span> 5</span> <span>            {
</span><span> 6</span>                 <span>for</span> (<span>int</span> i = gap; i &lt; data.Count; i +=<span> gap)
</span><span> 7</span> <span>                {
</span><span> 8</span>                     temp =<span> data[i];
</span><span> 9</span>                     <span>for</span> (<span>int</span> j = i - gap; j &gt;= <span>0</span>; j -=<span> gap)
</span><span>10</span> <span>                    {
</span><span>11</span>                         <span>if</span> (data[j] &gt;<span> temp)
</span><span>12</span> <span>                        {
</span><span>13</span>                             data[j + gap] =<span> data[j];
</span><span>14</span>                             <span>if</span> (j == <span>0</span><span>)
</span><span>15</span> <span>                            {
</span><span>16</span>                                 data[j] =<span> temp;
</span><span>17</span>                                 <span>break</span><span>;
</span><span>18</span> <span>                            }
</span><span>19</span> <span>                        }
</span><span>20</span>                         <span>else</span>
<span>21</span> <span>                        {
</span><span>22</span>                             data[j + gap] =<span> temp;
</span><span>23</span>                             <span>break</span><span>;
</span><span>24</span> <span>                        }
</span><span>25</span> <span>                    }
</span><span>26</span> <span>                }
</span><span>27</span> <span>            }
</span><span>28</span>         }

过程解析：采用的步长是N/2，每次取半，直至1。循环内部就是标准的插入排序。

——————

修正：修正后希尔排序才是真正牛叉的希尔啊！感谢@390218462的提出

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> ShellSortCorrect(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             <span>int</span><span> temp;
</span><span> 4</span>             <span>for</span> (<span>int</span> gap = data.Count / <span>2</span>; gap &gt; <span>0</span>; gap /= <span>2</span><span>)
</span><span> 5</span> <span>            {
</span><span> 6</span>                 <span>for</span> (<span>int</span> i = gap; i &lt; data.Count; <span>i++</span><span>)      // <span>i+ = gap 改为了 i++
</span></span><span> 7</span> <span>                {
</span><span> 8</span>                     temp =<span> data[i];
</span><span> 9</span>                     <span>for</span> (<span>int</span> j = i - gap; j &gt;= <span>0</span>; j -=<span> gap)
</span><span>10</span> <span>                    {
</span><span>11</span>                         <span>if</span> (data[j] &gt;<span> temp)
</span><span>12</span> <span>                        {
</span><span>13</span>                             data[j + gap] =<span> data[j];
</span><span>14</span>                             <span>if</span> (j == <span>0</span><span>)
</span><span>15</span> <span>                            {
</span><span>16</span>                                 data[j] =<span> temp;
</span><span>17</span>                                 <span>break</span><span>;
</span><span>18</span> <span>                            }
</span><span>19</span> <span>                        }
</span><span>20</span>                         <span>else</span>
<span>21</span> <span>                        {
</span><span>22</span>                             data[j + gap] =<span> temp;
</span><span>23</span>                             <span>break</span><span>;
</span><span>24</span> <span>                        }
</span><span>25</span> <span>                    }
</span><span>26</span> <span>                }
</span><span>27</span> <span>            }
</span><span>28</span>         }

——————

这里实现的貌似是最差的希尔排序。主要源于步长的选择。维基上有各种牛叉的“凌波微步”，极限在哪里，

喜欢挑战的同学可以去学习学习。看维基排序算法里六种排序的测试，希尔最快，比快速排序还快！！我没实现啊！

只是对于神奇的步长更充满了敬畏。

基数排序

基数排序是一种非比较型整数排序。

“非比较型”是什么意思呢？因为它内部使用的是桶排序，而桶排序是非比较型排序。

这里就要说说桶排序了。一个非常有意思的排序。

桶排序

原理：取一定数量（数列中的最大值）的编好序号的桶，将数列每个数放进编号为它的桶里，然后将不是空的桶依次倒出来，

就组成有序数列了。维基入口

好吧！聪明的人一眼就看出桶排序的破绽了。假设只有两个数1,10000，岂不是要一万个桶！？这确实是个问题啊！我也

没想出解决办法。我起初也以为桶排序就是一个通过牺牲空间来换取时间的排序算法，它不需要比较，所以是非比较型算法。

但看了有趣的演示的桶排序后，发现世界之大，你没有解决，不代表别人没解决，睿智的人总是很多。

1，9999的桶排序实现：new Int[2];总共有两个数，得出最大数9999的位数4，取10的4次幂即10000作为分母，

要排序的数（1或9999）作为分子，并乘以数列总数2，即1*2/10000,9999*2/10000得到各自的位置0,1，完成排序。

如果是1,10000进行排序的话，上面的做法就需要稍微加一些处理——发现最大数是10的n次幂，就将它作为分母，并

放在数列末尾就好了。

如果是9999,10000进行排序的话，那就需要二维数组了，两个都在位置1，位置0没数。这个时候就需要在放

入每个位置时采用其它排序（比如插入排序）办法对这个位置的多个数排序了。

为基数排序做个过渡，我这里实现了一个个位数桶排序

涉及到了当重复的数出现的处理。

实现如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> BucketSortOnlyUnitDigit(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             <span>int</span>[] indexCounter = <span>new</span> <span>int</span>[<span>10</span><span>];
</span><span> 4</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = <span>0</span>; i &lt; data.Count; i++<span>)
</span><span> 5</span> <span>            {
</span><span> 6</span>                 indexCounter[data[i]]++<span>;
</span><span> 7</span> <span>            }
</span><span> 8</span>             <span>int</span>[] indexBegin = <span>new</span> <span>int</span>[<span>10</span><span>];
</span><span> 9</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = <span>1</span>; i &lt; <span>10</span>; i++<span>)
</span><span>10</span> <span>            {
</span><span>11</span>                 indexBegin[i] = indexBegin[i-1]+<span> indexCounter[i-1];
</span><span>15</span> <span>            }
</span><span>16</span>             IList&lt;<span>int</span>&gt; tempList =<span> NewInstance(data, data.Count);
</span><span>17</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = <span>0</span>; i &lt; data.Count; i++<span>)
</span><span>18</span> <span>            {
</span><span>19</span>                 <span>int</span> number =<span> data[i];
</span><span>20</span>                 tempList[indexBegin[number]++] =<span> data[i];
</span><span>21</span> <span>            }
</span><span>22</span>             data =<span> tempList;
</span><span>23</span>         }

过程解析：indexCounter进行对每个数出现的频率的统计。indexBegin存储每个数的起始索引。

比如 1 1 2，indexCounter统计到0个0,2个1,1个2。indexBegin计算出0,1,2的起始索引分别为

0,0,2。当1个1已取出排序，那索引将+1,变为0,1,2。这样就通过提前给重复的数空出位置，解决了

重复的数出现的问题。当然，你也可以考虑用二维数组来解决重复。

下面继续基数排序。

基数排序原理：将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。

取得最大数的位数，从低位开始，每个位上进行桶排序。

实现如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> IList&lt;<span>int</span>&gt; RadixSort(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             <span>int</span> max = data[<span>0</span><span>];
</span><span> 4</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = <span>1</span>; i &lt; data.Count; i++<span>)
</span><span> 5</span> <span>            {
</span><span> 6</span>                 <span>if</span> (data[i] &gt;<span> max)
</span><span> 7</span>                     max =<span> data[i];
</span><span> 8</span> <span>            }
</span><span> 9</span>             <span>int</span> digit = <span>1</span><span>;
</span><span>10</span>             <span>while</span> (max / <span>10</span> != <span>0</span><span>)
</span><span>11</span> <span>            {
</span><span>12</span>                 digit++<span>;
</span><span>13</span>                 max /= <span>10</span><span>;
</span><span>14</span> <span>            }
</span><span>15</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = <span>0</span>; i &lt; digit; i++<span>)
</span><span>16</span> <span>            {
</span><span>17</span>                 <span>int</span>[] indexCounter = <span>new</span> <span>int</span>[<span>10</span><span>];
</span><span>18</span>                 IList&lt;<span>int</span>&gt; tempList =<span> NewInstance(data, data.Count);
</span><span>19</span>                 <span>for</span> (<span>int</span> j = <span>0</span>; j &lt; data.Count; j++<span>)
</span><span>20</span> <span>                {
</span><span>21</span>                     <span>int</span> number = (data[j] % Convert.ToInt32(Math.Pow(<span>10</span>, i + <span>1</span>))) / Convert.ToInt32(Math.Pow(<span>10</span>, i));  <span>//</span><span>得出i+1位上的数</span>
<span>22</span>                     indexCounter[number]++<span>;
</span><span>23</span> <span>                }
</span><span>24</span>                 <span>int</span>[] indexBegin = <span>new</span> <span>int</span>[<span>10</span><span>];
</span><span>25</span>                 <span>for</span> (<span>int</span> k = <span>1</span>; k &lt; <span>10</span>; k++<span>)
</span><span>26</span> <span>                {
</span><span>27</span>                     indexBegin[k] = indexBegin[k - <span>1</span>] + indexCounter[k - <span>1</span><span>];
</span><span>28</span> <span>                }
</span><span>29</span>                 <span>for</span> (<span>int</span> k = <span>0</span>; k &lt; data.Count; k++<span>)
</span><span>30</span> <span>                {
</span><span>31</span>                     <span>int</span> number = (data[k] % Convert.ToInt32(Math.Pow(<span>10</span>, i + <span>1</span>))) / Convert.ToInt32(Math.Pow(<span>10</span><span>, i));
</span><span>32</span>                     tempList[indexBegin[number]++] =<span> data[k];
</span><span>33</span> <span>                }
</span><span>34</span>                 data =<span> tempList;
</span><span>35</span> <span>            }
</span><span>36</span>             <span>return</span><span> data;
</span><span>37</span>         }

过程解析：得出最大数的位数，从低位开始桶排序。我写的这个实现代码并不简洁，但逻辑更清晰。

后面测试的时候我们就会发现，按理来说这个实现也还行吧！但并不如想象的那么快！

循环的次数太多？（统计频率n次+9次计算+n次放到新的数组）*位数。

创建的新实例太多？(new int[10]两次+NewInstance is反射判断创建实例+new int[n])*位数

测试比较

添加随机数组，数组有序校验，微软Linq排序

代码如下：

<span> 1</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>int</span>[] RandomSet(<span>int</span> length, <span>int</span><span> max)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             <span>int</span>[] result = <span>new</span> <span>int</span><span>[length];
</span><span> 4</span>             Random rand = <span>new</span><span> Random();
</span><span> 5</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = <span>0</span>; i &lt; result.Length; i++<span>)
</span><span> 6</span> <span>            {
</span><span> 7</span>                 result[i] =<span> rand.Next(max);
</span><span> 8</span> <span>            }
</span><span> 9</span>             <span>return</span><span> result;
</span><span>10</span> <span>        }
</span><span>11</span> 
<span>12</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>bool</span> IsAscOrdered(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span>13</span> <span>        {
</span><span>14</span>             <span>bool</span> flag = <span>true</span><span>;
</span><span>15</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = <span>0</span>; i &lt; data.Count - <span>1</span>; i++<span>)
</span><span>16</span> <span>            {
</span><span>17</span>                 <span>if</span> (data[i] &gt; data[i + <span>1</span><span>])
</span><span>18</span>                     flag = <span>false</span><span>;
</span><span>19</span> <span>            }
</span><span>20</span>             <span>return</span><span> flag;
</span><span>21</span> <span>        }
</span><span>22</span> 
<span>23</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> TestMicrosoft(IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span>24</span> <span>        {
</span><span>25</span>             Stopwatch stopwatch = <span>new</span><span> Stopwatch();
</span><span>26</span> <span>            stopwatch.Start();
</span><span>27</span>             List&lt;<span>int</span>&gt; result = data.OrderBy(a =&gt;<span> a).ToList();
</span><span>28</span> <span>            stopwatch.Stop();
</span><span>29</span>             <span>string</span> methodName = <span>"</span><span>TestMicrosoft</span><span>"</span><span>;
</span><span>30</span>             <span>int</span> length =<span> methodName.Length;
</span><span>31</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = <span>0</span>; i &lt; <span>40</span> - length; i++<span>)
</span><span>32</span> <span>            {
</span><span>33</span>                 methodName += <span>"</span> <span>"</span><span>;
</span><span>34</span> <span>            }
</span><span>35</span>             Console.WriteLine(methodName +
<span>36</span>                 <span>"</span><span>  IsAscOrdered:</span><span>"</span> + IsAscOrdered(result) + <span>"</span><span>  Time:</span><span>"</span> +<span> stopwatch.Elapsed.TotalSeconds);
</span><span>37</span> 
<span>38</span>         }

测试主体如下：

<span> 1</span>         <span>static</span> <span>void</span> Main(<span>string</span><span>[] args)
</span><span> 2</span> <span>        {
</span><span> 3</span>             <span>int</span>[] aa = RandomSet(<span>50000</span>, <span>99999</span><span>);
</span><span> 4</span>             <span>//</span><span>int[] aa = OrderedSet(5000);</span>
<span> 5</span>             Console.WriteLine(<span>"</span><span>Array Length:</span><span>"</span> +<span> aa.Length);
</span><span> 6</span>             RunTheMethod((Action&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt;)SelectSort, aa.Clone() <span>as</span> <span>int</span><span>[]);
</span><span> 7</span>             RunTheMethod((Action&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt;)BubbleSort, aa.Clone() <span>as</span> <span>int</span><span>[]);
</span><span> 8</span>             RunTheMethod((Action&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt;)BubbleSortImprovedWithFlag, aa.Clone() <span>as</span> <span>int</span><span>[]);
</span><span> 9</span>             RunTheMethod((Action&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt;)BubbleCocktailSort, aa.Clone() <span>as</span> <span>int</span><span>[]);
</span><span>10</span>             RunTheMethod((Action&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt;)InsertSort, aa.Clone() <span>as</span> <span>int</span><span>[]);
</span><span>11</span>             RunTheMethod((Action&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt;)InsertSortImprovedWithBinarySearch, aa.Clone() <span>as</span> <span>int</span><span>[]);
</span><span>12</span>             RunTheMethod((Action&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt;)QuickSortStrict, aa.Clone() <span>as</span> <span>int</span><span>[]);
</span><span>13</span>             RunTheMethod((Action&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt;)QuickSortRelax, aa.Clone() <span>as</span> <span>int</span><span>[]);
</span><span>14</span>             RunTheMethod((Action&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt;)QuickSortRelaxImproved, aa.Clone() <span>as</span> <span>int</span><span>[]);
</span><span>15</span>             RunTheMethod((Func&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;, IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt;)MergeSort, aa.Clone() <span>as</span> <span>int</span><span>[]);
</span><span>16</span>             RunTheMethod((Action&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt;)ShellSort, aa.Clone() <span>as</span> <span>int</span><span>[]);
</span><span>17</span>             RunTheMethod((Func&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;, IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt;)RadixSort, aa.Clone() <span>as</span> <span>int</span><span>[]);
</span><span>18</span>             RunTheMethod((Action&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt;)HeapSort, aa.Clone() <span>as</span> <span>int</span><span>[]);
</span><span>19</span>             TestMicrosoft(aa.Clone() <span>as</span> <span>int</span><span>[]);
</span><span>20</span> <span>            Console.Read();
</span><span>21</span> <span>        }
</span><span>22</span> 
<span>23</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> RunTheMethod(Func&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;, IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt; method, IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span>24</span> <span>        {
</span><span>25</span>             Stopwatch stopwatch = <span>new</span><span> Stopwatch();
</span><span>26</span> <span>            stopwatch.Start();
</span><span>27</span>             IList&lt;<span>int</span>&gt; result =<span> method(data);
</span><span>28</span> <span>            stopwatch.Stop();
</span><span>29</span>             <span>string</span> methodName =<span> method.Method.Name;
</span><span>30</span>             <span>int</span> length =<span> methodName.Length;
</span><span>31</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = <span>0</span>; i &lt; <span>40</span> - length; i++<span>)
</span><span>32</span> <span>            {
</span><span>33</span>                 methodName += <span>"</span> <span>"</span><span>;
</span><span>34</span> <span>            }
</span><span>35</span>             Console.WriteLine(methodName +
<span>36</span>                 <span>"</span><span>  IsAscOrdered:</span><span>"</span> + IsAscOrdered(result) + <span>"</span><span>  Time:</span><span>"</span> +<span> stopwatch.Elapsed.TotalSeconds);
</span><span>37</span> <span>        }
</span><span>38</span> 
<span>39</span>         <span>public</span> <span>static</span> <span>void</span> RunTheMethod(Action&lt;IList&lt;<span>int</span>&gt;&gt; method, IList&lt;<span>int</span>&gt;<span> data)
</span><span>40</span> <span>        {
</span><span>41</span>             Stopwatch stopwatch = <span>new</span><span> Stopwatch();
</span><span>42</span> <span>            stopwatch.Start();
</span><span>43</span> <span>            method(data);
</span><span>44</span> <span>            stopwatch.Stop();
</span><span>45</span>             <span>string</span> methodName =<span> method.Method.Name;
</span><span>46</span>             <span>int</span> length =<span> methodName.Length;
</span><span>47</span>             <span>for</span> (<span>int</span> i = <span>0</span>; i &lt; <span>40</span> - length; i++<span>)
</span><span>48</span> <span>            {
</span><span>49</span>                 methodName += <span>"</span> <span>"</span><span>;
</span><span>50</span> <span>            }
</span><span>51</span>             Console.WriteLine(methodName +
<span>52</span>                 <span>"</span><span>  IsAscOrdered:</span><span>"</span> + IsAscOrdered(data) + <span>"</span><span>  Time:</span><span>"</span> +<span> stopwatch.Elapsed.TotalSeconds);
</span><span>53</span>         }

剩余代码折叠在此处

View Code

测试设备：win8(64位)，i7-3630QM,8G内存，vs2012

测试结果：

100000,50000,10000,5000,1000,100依次是：

结果分析：可以看出在大数组的时候，微软自带排序更接近快速排序。而当数组变小时，速度却没有明显提升，甚至变得更慢，

比如1000和100。可以推断出在数组足够小的时候，比较已经不是影响这个方法主要因素。而根据它对大数组的表现。我们可以

推断出它应该用的是快速排序。反编译验证下：

在System.Linq.EnumerableSorter下。有兴趣的同学可以去看下详细实现。

维基上也有个测试。硬件没我的好。时间是我测试结果时间的几百倍。有兴趣的同学可以比较下。

在上面的测试中，我们可以看到快速最快，归并其次，冒泡最慢（维基上是希尔最快，估计使用的是某种神奇的步长）。

在我这里，以前实现的希尔还不如二分查找优化版的快，修正后希尔快了相当多，上面测试的希尔排序是以前错误的实现。

修正后的实现测试效果请点击右侧导航到希尔排序查看。希尔排序是一种神奇又有潜力的算法。步长不好会很挫！

而基数排序却是比平均时间复杂度为o(nlogn)的堆排序，归并排序，快速排序还要慢的，虽然它的平均时间复杂度为o(n)。

冒泡标识优化版对随机数列结果优化不明显，鸡尾酒版优化可以看到，但也不是很厉害。

插入排序二分查找优化版优化比较明显。我优化的快速排序QuickSortRelaxImproved优化也不明显。

以上是随机数列的测试结果，最大值为99999。

而对于有序数列，这些方法表现又会如何呢？

我这里就不演示了。本文末尾会附上demo，大家可以自行测试。

有意思的是:

我在测试有序数列的时候，QuickSortStrict方法栈溢出了（stack overflow exception）。这个异常

是让我去stackoverflow搜寻答案吗？哈哈！我确信我的方法不是无限循环。跳过一堆链接。。。我是

在测试10000个数排序的时候发生的错误。我跟踪后发现大约在9400多次递归的时候，栈溢出。找啊找

终于找见了一个类似的问题。上面说如果一个递归9000多次而没有返回值，也会报栈溢出的。而这个方法

对于10000个有序数列，确实每次减少一个数地递归，次数会超过限制。

我的算法理论不怎么好，对于时间复杂度和空间复杂度，还有稳定度，搞得也不怎么清楚，只知道个大致的

意思。各位要笔试面试的朋友可以去维基百科这个表来了解学习。

总结

我觉得使用IList更贴近数列，更能展现基本的操作。所以我的实现中都没有将它强制转化为List

或者int[]来调用微软封装的方法。这样说来，题目说C#实现倒快有点名不副实了。不过这样却也方便了其它语言

朋友。比如将我这篇博文里的实现随便改改，就可以说是另一个语言版本的8种排序算法了。哈哈！在这里，

我想说下这次学习排序对我的意义：老久不怎么动脑了，突然动起来，磨磨唧唧地得出结果，最后倒也有点成就感！

在学习过程中，经常会脑子转不过弯，想不通的，只是走在路上或者睡觉前突然灵感一现，有点小惊喜的感觉！

这大概就是进步的特征吧！哈哈！这次写demo+写博客花费了不少时间，倒也收获颇多，尤其在我将8种

排序都实现之前，没进行过一次测试，全部实现完成后，测试时各种索引越界+无限循环+各种问题，没几个

能跑通的，到后来的几乎都没有问题，也算是锻炼了思维，找出错原因的能力。本篇是自我学习的一个总结，

要学习及锻炼的园友，还望一定自己实现一下，可以和我的比较一下，解除疑惑或者提出改进。

主要参考：维基百科，有趣的演示

Demo源码

PS:我打算三月份去广州发展，主要会Asp.net mvc+jquery（不介意学习新的技术[除了webform]及语言[除了java]）。

ASP VNext 开源服务容错处理库Polly使用文档

发表于 1899-11-30 更新于 2024-09-20 分类于未整理 Valine：

在进入SOA之后，我们的代码从本地方法调用变成了跨机器的通信。任何一个新技术的引入都会为我们解决特定的问题，都会带来一些新的问题。比如网络故障、依赖服务崩溃、超时、服务器内存与CPU等其它问题。正是因为这些问题无法避免，所以我们在进行系统设计、特别是进行分布式系统设计的时候以“Design For Failure”（为失败而设计）为指导原则。把一些边缘场景以及服务之间的调用发生的异常和超时当成一定会发生的情况来预先进行处理。

Design For Failure
1. 一个依赖服务的故障不会严重破坏用户的体验。
2. 系统能自动或半自动处理故障，具备自我恢复能力。

以下是一些经验的服务容错模式

超时与重试（Timeout and Retry)
限流（Rate Limiting)
熔断器（Circuit Breaker)
舱壁隔离(Bulkhead Isolation)
回退(Fallback)

如果想详细了解这几种模式可以参考美团技术团队的总结：服务容错模式。我们今天要讲的是，thanks to the community 多谢社区， Polly已经为我们实现了以上全部的功能。Polly是一个C#实现的弹性瞬时错误处理库（resilience and transient-fault-handling library一直觉得这个英文翻译不是很好) 。在Polly中，对这些服务容错模式分为两类：

错误处理fault handling ：重试、熔断、回退
弹性应变resilience：超时、舱壁、缓存

可以说错误处理是当错误已经发生时，防止由于该错误对整个系统造成更坏的影响而设置。而弹性应变，则在是错误发生前，针对有可能发生错误的地方进行预先处理，从而达到保护整个系统的目地。

定义条件：定义你要处理的错误异常/返回结果
定义处理方式：重试，熔断，回退
执行

先看一个简单的例子

var policy = Policy

.Handle<SomeExceptionType>()

.Retry();

policy.Execute(() => DoSomething());

我们可以针对两种情况来定义条件：错误异常和返回结果。

Policy

.Handle<HttpRequestException>()

Policy

.Handle<SqlException>(ex => ex.Number == 1205)

Policy

.Handle<HttpRequestException>()

.Or<OperationCanceledException>()

Policy

.Handle<SqlException>(ex => ex.Number == 1205)

.Or<ArgumentException>(ex => ex.ParamName == "example"``)

Policy

.HandleInner<HttpRequestException>()

.OrInner<OperationCanceledException>(ex => ex.CancellationToken != myToken)

以及用返回结果来限定

Policy

.HandleResult<HttpResponseMessage>(r => r.StatusCode == HttpStatusCode.NotFound)

Policy

.HandleResult<HttpResponseMessage>(r => r.StatusCode == HttpStatusCode.InternalServerError)

.OrResult<HttpResponseMessage>(r => r.StatusCode == HttpStatusCode.BadGateway)

Policy

.HandleResult<HttpStatusCode>(HttpStatusCode.InternalServerError)

.OrResult<HttpStatusCode>(HttpStatusCode.BadGateway)

HttpStatusCode[] httpStatusCodesWorthRetrying = {

HttpStatusCode.RequestTimeout,

HttpStatusCode.InternalServerError,

HttpStatusCode.BadGateway,

HttpStatusCode.ServiceUnavailable,

HttpStatusCode.GatewayTimeout

};

HttpResponseMessage result = Policy

.Handle<HttpRequestException>()

.OrResult<HttpResponseMessage>(r => httpStatusCodesWorthRetrying.Contains(r.StatusCode))

.RetryAsync(...)

.ExecuteAsync( )

在这里使用的处理方式就是我们最开始说的服务容错模式，我们将介绍以下三种：重试、熔断、回退。

重试

重试很好理解，当发生某种错误或者返回某种结果的时候进行重试。Polly里面提供了以下几种重试机制

按次数重试
不断重试（直到成功）
等待之后按次数重试
等待之后不断重试（直到成功）

按次数重试

Policy

.Handle<SomeExceptionType>()

.Retry()

Policy

.Handle<SomeExceptionType>()

.Retry(3)

Policy

.Handle<SomeExceptionType>()

.Retry(3, (exception, retryCount) =>

{

});

不断重试

Policy

.Handle<SomeExceptionType>()

.RetryForever()

Policy

.Handle<SomeExceptionType>()

.RetryForever(exception =>

{

});

等待之后重试

Policy

.Handle<SomeExceptionType>()

.WaitAndRetry(``new``[]

{

TimeSpan.FromSeconds(1),

TimeSpan.FromSeconds(2),

TimeSpan.FromSeconds(3)

});

当然也可以在每次重试的时候添加一些处理，这里我们可以从上下文中获取一些数据，这些数据在policy启动执行的时候可以传进来。

Policy

.Handle<SomeExceptionType>()

.WaitAndRetry(``new``[]

{

TimeSpan.FromSeconds(1),

TimeSpan.FromSeconds(2),

TimeSpan.FromSeconds(3)

}, (exception, timeSpan, context) => {

});

把WiatAndRetry抱成WaitAndRetryForever()则可以实现重试直到成功。

熔断

熔断也可以被作为当遇到某种错误场景下的一个操作。以下代码展示了当发生2次SomeExceptionType的异常的时候则会熔断1分钟，该操作后续如果继续尝试执行则会直接返回错误。

Policy

.Handle<SomeExceptionType>()

.CircuitBreaker(2, TimeSpan.FromMinutes(1));

可以在熔断和恢复的时候定义委托来做一些额外的处理。onBreak会在被熔断时执行，而onReset则会在恢复时执行。

熔断器状态

我们的CircuitBreakPolicy的State定义了当前熔断器的状态，我们也可能调用它的Is

Action<Exception, TimeSpan> onBreak = (exception, timespan) => { ... };

Action onReset = () => { ... };

CircuitBreakerPolicy breaker = Policy

.Handle<SomeExceptionType>()

.CircuitBreaker(2, TimeSpan.FromMinutes(1), onBreak, onReset);

olate和Reset方法来手动熔断和恢复。

CircuitState state = breaker.CircuitState;

Closed 关闭状态，允许执行
Open 自动打开，执行会被阻断
Isolate 手动打开，执行会被阻断
HalfOpen 从自动打开状态恢复中，在熔断时间到了之后从Open状态切换到Closed

breaker.Isolate();

breaker.Reset();

回退（Fallback)

Policy

.Handle<Whatever>()

.Fallback<UserAvatar>(UserAvatar.Blank)

Policy

.Handle<Whatever>()

.Fallback<UserAvatar>(() => UserAvatar.GetRandomAvatar())

Policy

.Handle<Whatever>()

.Fallback<UserAvatar>(UserAvatar.Blank, onFallback: (exception, context) =>

{

});

执行polly policy

为我声明了一个Policy，并定义了它的异常条件和处理方式，那么接下来就是执行它。执行是把我们具体要运行的代码放到Policy里面。

var policy = Policy

.Handle<SomeExceptionType>()

.Retry();

policy.Execute(() => DoSomething());

这就是我们最开始的例子，还记得我们在异常处理的时候有一个context上下文吗？我们可以在执行的时候带一些参数进去

var policy = Policy

.Handle<SomeExceptionType>()

.Retry(3, (exception, retryCount, context) =>

{

var methodThatRaisedException = context[``"methodName"``];

Log(exception, methodThatRaisedException);

});

policy.Execute(

() => DoSomething(),

new Dictionary<``string``, object``>() {{` `"methodName"``,` `"some method"` `}}

);

当然，我们也可以将Handle，Retry, Execute 这三个阶段都串起来写。

Policy

.Handle<SqlException>(ex => ex.Number == 1205)

.Or<ArgumentException>(ex => ex.ParamName == "example"``)

.Retry()

.Execute(() => DoSomething());

我们在上面讲了Polly在错误处理方面的使用，接下来我们介绍Polly在弹性应变这块的三个应用：超时、舱壁和缓存。

超时

Policy

.Timeout(TimeSpan.FromMilliseconds(2500))

支持传入action回调

Policy

.Timeout(30, onTimeout: (context, timespan, task) =>

{

});

超时分为乐观超时与悲观超时，乐观超时依赖于CancellationToken ，它假设我们的具体执行的任务都支持CancellationToken。那么在进行timeout的时候，它会通知执行线程取消并终止执行线程，避免额外的开销。下面的乐观超时的具体用法。

Policy timeoutPolicy = Policy.TimeoutAsync(30);

HttpResponseMessage httpResponse = await timeoutPolicy

.ExecuteAsync(

async ct => await httpClient.GetAsync(endpoint, ct),

CancellationToken.None

);

悲观超时与乐观超时的区别在于，如果执行的代码不支持取消CancellationToken，它还会继续执行，这会是一个比较大的开销。

Policy

.Timeout(30, TimeoutStrategy.Pessimistic)

上面的代码也有悲观sad…的写法

Policy timeoutPolicy = Policy.TimeoutAsync(30, TimeoutStrategy.Pessimistic);

var response = await timeoutPolicy

.ExecuteAsync(

async () => await FooNotHonoringCancellationAsync(),

);

舱壁

在开头的那篇文章中详细解释了舱壁这种模式，它用来限制某一个操作的最大并发执行数量。比如限制为12

同时，我们还可以控制一个等待处理的队列长度

以及当请求执行操作被拒绝的时候，执行回调

Policy

.Bulkhead(12, context =>

{

});

缓存

Polly的缓存需要依赖于一个外部的Provider。

var memoryCacheProvider = new Polly.Caching.MemoryCache.MemoryCacheProvider(MemoryCache.Default);

var cachePolicy = Policy.Cache(memoryCacheProvider, TimeSpan.FromMinutes(5));

var cachePolicy = Policy.Cache(memoryCacheProvider, new AbsoluteTtl(DateTimeOffset.Now.Date.AddDays(1));

var cachePolicy = Policy.Cache(memoryCacheProvider, new SlidingTtl(TimeSpan.FromMinutes(5));

TResult result = cachePolicy.Execute(() => getFoo(), new Context(``"FooKey"``));

var cachePolicy = Policy.Cache(myCacheProvider, TimeSpan.FromMinutes(5),

(context, key, ex) => {

logger.Error($``"Cache provider, for key {key}, threw exception: {ex}."``);

}

);

组合Policy

最后我们要说的是如何将多个policy组合起来。大致的操作是定义多个policy，然后用Wrap方法即可。

var policyWrap = Policy

.Wrap(fallback, cache, retry, breaker, timeout, bulkhead);

policyWrap.Execute(...)

在另一个Policy声明时组合使用其它外部声明的Policy。

PolicyWrap commonResilience = Policy.Wrap(retry, breaker, timeout);

Avatar avatar = Policy

.Handle<Whatever>()

.Fallback<Avatar>(Avatar.Blank)

.Wrap(commonResilience)

.Execute(() => { });

写在后面

上一篇我们介绍了《asp.net core开源api 网关Ocelot的中文使用文档》，Ocelot里面的一些关于Qos服务质量的处理就是用Polly来实现的。当然在没有网关介入的情况下，我们也可以单独来使用Polly做弹性应对和瞬时错误处理。关于分布式架构，这是一个很大的话题，我们后面继续展示，欢迎关注。

Android常用ADB命令总结

发表于 1899-11-30 更新于 2024-09-20 分类于未整理 Valine：

针对移动端 Android 的测试， adb 命令是很重要的一个点，必须将常用的 adb 命令熟记于心，将会为 Android 测试带来很大的方便，其中很多命令将会用于自动化测试的脚本当中。

Android Debug Bridge

adb 其实就是 Android Debug Bridge, Android 调试桥的缩写，adb 是一个 C/S 架构的命令行工具，主要由 3 部分组成：

运行在 PC 端的 Client : 可以通过它对 Android 应用进行安装、卸载及调试

Eclipse 中的 ADT、SDK Tools 目录下的 DDMS、Monitor 等工具，都是同样地用到了 adb 的功能来与 Android 设备进行交互。

PC 端的手机助手，诸如 360 手机助手、豌豆荚、应用宝等，其除了安装第三方应用方便，其他的功能，基本上都可以通过 adb 命令去完成，这里建议测试人员尽量不要在电脑上安装这类手机助手，因为其自带的 adb 程序可能会与 Android SDK 下的 adb 程序产生冲突，5037 端口被占用，导致使用 adb 命令时无法连接到设备
运行在 PC 端的 Service : 其管理客户端到 Android 设备上 adb 后台进程的连接

adb 服务启动后，Windows 可以在任务管理器中找到 adb.exe 这个进程
运行在 Android 设备上的 adb 后台进程

执行 adb shell ps | grep adbd ，可以找到该后台进程，windows 请使用 findstr 替代 grep
1
2
[xuxu:~]$ adb shell ps | grep adbd
root 23227 1 6672 832 ffffffff 00019bb4 S /sbin/adbd
这里注意一个地方，就是 adb 使用的端口号，5037，有必要记一下

接下来我将 adb 命令分为三部分进行介绍，adb 命令、adb shell 命令、linux 命令

adb 命令

在开发或者测试的过程中，我们可以通过 adb 来管理多台设备，其一般的格式为：

adb [-e | -d | -s <设备序列号>] <子命令>

在配好环境变量的前提下，在命令窗口当中输入 adb help 或者直接输入 adb ，将会列出所有的选项说明及子命令。

这里介绍一些里面常用的命令：

adb devices , 获取设备列表及设备状态

1
2
3

[xuxu:~]$ adb devices
List of devices attached 
44c826a0    device

adb get-state , 获取设备的状态
1
2
[xuxu:~]$ adb get-state
device
设备的状态有 3 钟，device , offline , unknown

device：设备正常连接

offline：连接出现异常，设备无响应

unknown：没有连接设备
adb kill-server , adb start-server , 结束 adb 服务，启动 adb 服务，通常两个命令一起用

一般在连接出现异常，使用 adb devices 未正常列出设备，设备状态异常时使用 kill-server，然后运行 start-server 进行重启服务
adb logcat , 打印 Android 的系统日志，这个可以单独拿出来讲
adb bugreport , 打印dumpsys、dumpstate、logcat的输出，也是用于分析错误

输出比较多，建议重定向到一个文件中
1
adb bugreport > d:\bugreport.log
adb install , 安装应用，覆盖安装是使用 -r 选项

windows 下如果需要安装含有中文名的 apk ，需要对 adb 进行修改，百度可以找到做出修改的adb , 支持中文命令的 apk，请自行搜索
adb uninstall , 卸载应用，后面跟的参数是应用的包名，请区别于 apk 文件名

‘-k’ means keep the data and cache directories , -k 选项，卸载时保存数据和缓存目录
adb pull , 将 Android 设备上的文件或者文件夹复制到本地

例如复制 Sdcard 下的 pull.txt 文件到 D 盘：
1
adb pull sdcard/pull.txt d:\
如果需要重命名为 rename.txt：
1
adb pull sdcard/pull.txt d:\rename.txt
注意权限，复制系统权限的目录下的文件，需要 root ，并且一般的 Android 机 root 之后并不能使用命令去复制，而需要在手机上使用类似于 RE 的文件浏览器，先对系统的文件系统进行挂载为可读写后，才能在手机上复制移动系统文件，这里推荐使用小米手机的开发版本，IUNI 也是不错滴~~
adb push , 推送本地文件至 Android 设备

例如推送 D 盘下的 push.txt 至 Sdcard：
1
adb push d:\push.txt sdcard/
sdcard 后面的斜杠不能少，否则会出现下面的错误：
1
2
[xuxu:~]$ adb push push.txt sdcard
failed to copy 'push.txt' to 'sdcard': Is a directory
权限问题同 pull 命令
adb root , adb remount, 只针对类似小米开发版的手机有用，可以直接已这两个命令获取 root 权限，并挂载系统文件系统为可读写状态
adb reboot , 重启 Android 设备

bootloader , 重启设备，进入 fastboot 模式，同 adb reboot-bootloader 命令

recovery , 重启设备，进入 recovery 模式，经常刷机的同学比较熟悉这个模式
adb forward , 将宿主机上的某个端口重定向到设备的某个端口
1
adb forward tcp:1314 tcp :8888
执行该命令后所有发往宿主机 1314 端口的消息、数据都会转发到 Android 设备的 8888 端口上，因此可以通过远程的方式控制 Android 设备。
adb connect 远程连接 Android 设备

手机、PC处于相同的网络下，手机 root ，安装应用 adbWireless ，启动应用后点击界面中间的按钮：

接着运行 adb connect 192.168.1.102 , 即可通过无线的方式连接手机，缺点是速度比较慢

adb shell 命令

有人问过我，为什么会知道这么多的命令，答案就是我比较爱折腾，这里大家先要了解我为什么要区分 adb 命令和 adb shell 命令。
简单点讲，adb 命令是 adb 这个程序自带的一些命令，而 adb shell 则是调用的 Android 系统中的命令，这些 Android 特有的命令都放在了 Android 设备的 system/bin 目录下，例如我再命令行中敲这样一个命令：

1 2	[xuxu:~]$ adb shell hehe /system/bin/sh: hehe: not found

很明显，在 bin 目录下并不存在这个命令。
自己爱折腾，想看看有哪些命令，也不想去找文档，于是就启动模拟器，将整个 system/bin 目录复制了出来，然后一个一个的去试。。囧~~

打开这些文件就可以发现，里面有些命令其实是一个 shell 脚本，例如打开 monkey 文件：

# Script to start "monkey" on the device, which has a very rudimentary
# shell.
#
base=/system
export CLASSPATH=$base/framework/monkey.jar
trap "" HUP
exec app_process $base/bin com.android.commands.monkey.Monkey $*

再比如打开 am：

#!/system/bin/sh
#
# Script to start "am" on the device, which has a very rudimentary
# shell.
#
base=/system
export CLASSPATH=$base/framework/am.jar
exec app_process $base/bin com.android.commands.am.Am "$@"

还有 SDK sources/android-20/com/android/commands 目录下：

[xuxu:...oid-20/com/android/commands]$ pwd
/Users/xuxu/utils/android/android-sdk-macosx/sources/android-20/com/android/commands
[xuxu:...oid-20/com/android/commands]$ ll   
total 0
drwxr-xr-x  3 xuxu  staff   102B  4  2 10:57 am
drwxr-xr-x  3 xuxu  staff   102B  4  2 10:57 bmgr
drwxr-xr-x  3 xuxu  staff   102B  4  2 10:57 bu
drwxr-xr-x  3 xuxu  staff   102B  4  2 10:57 content
drwxr-xr-x  3 xuxu  staff   102B  4  2 10:57 ime
drwxr-xr-x  3 xuxu  staff   102B  4  2 10:57 input
drwxr-xr-x  3 xuxu  staff   102B  4  2 10:57 media
drwxr-xr-x  3 xuxu  staff   102B  4  2 10:57 pm
drwxr-xr-x  3 xuxu  staff   102B  4  2 10:57 requestsync
drwxr-xr-x  3 xuxu  staff   102B  4  2 10:57 settings
drwxr-xr-x  7 xuxu  staff   238B  4  2 10:57 svc
drwxr-xr-x  6 xuxu  staff   204B  4  2 10:57 uiautomator
drwxr-xr-x  3 xuxu  staff   102B  4  2 10:57 wm

有没有熟悉的命令？ am 、pm、uiautomator …

下面介绍一些常用的 adb shell 命令（其中pm、am 命令比较庞大，使用四级标题）

pm

Package Manager , 可以用获取到一些安装在 Android 设备上得应用信息

pm 的源码 Pm.java , 直接运行 adb shell pm 可以获取到该命令的帮助信息

pm list package 列出安装在设备上的应用

不带任何选项：列出所有的应用的包名（不知道怎么找应用的包名的同学看这里）
1
adb shell pm list package
-s：列出系统应用
1
adb shell pm list package -s
-3：列出第三方应用
1
adb shell pm list package -3
-f：列出应用包名及对应的apk名及存放位置
1
adb shell pm list package -f
-i：列出应用包名及其安装来源，结果显示例子：

package:com.zhihu.android installer=com.xiaomi.market
1
adb shell pm list package -i
命令最后增加 FILTER：过滤关键字，可以很方便地查找自己想要的应用

参数组合使用，例如，查找三方应用中知乎的包名、apk存放位置、安装来源：
1
2
[xuxu:~]$ adb shell pm list package -f -3 -i zhihu
package:/data/app/com.zhihu.android-1.apk=com.zhihu.android installer=com.xiaomi.market

pm path 列出对应包名的 .apk 位置

1 2	[xuxu:~]$ adb shell pm path com.tencent.mobileqq package:/data/app/com.tencent.mobileqq-1.apk

pm list instrumentation , 列出含有单元测试 case 的应用，后面可跟参数 -f （与 pm list package 中一样），以及 [TARGET-PACKAGE]

pm dump , 后跟包名，列出指定应用的 dump 信息，里面有各种信息，自行查看

adb shell pm dump com.tencent.mobileqq

Packages:
Package [com.tencent.mobileqq] (4397f810):
userId=10091 gids=[3003, 3002, 3001, 1028, 1015]
pkg=Package{43851660 com.tencent.mobileqq}
codePath=/data/app/com.tencent.mobileqq-1.apk
resourcePath=/data/app/com.tencent.mobileqq-1.apk
nativeLibraryPath=/data/app-lib/com.tencent.mobileqq-1
versionCode=242 targetSdk=9
versionName=5.6.0
applicationInfo=ApplicationInfo{43842cc8 com.tencent.mobileqq}
flags=[ HAS_CODE ALLOW_CLEAR_USER_DATA ]
dataDir=/data/data/com.tencent.mobileqq
supportsScreens=[small, medium, large, xlarge, resizeable, anyDensity]
usesOptionalLibraries:
com.google.android.media.effects
com.motorola.hardware.frontcamera
timeStamp=2015-05-13 14:04:24
firstInstallTime=2015-04-03 20:50:07
lastUpdateTime=2015-05-13 14:05:02
installerPackageName=com.xiaomi.market
signatures=PackageSignatures{4397f8d8 [43980488]}
permissionsFixed=true haveGids=true installStatus=1
pkgFlags=[ HAS_CODE ALLOW_CLEAR_USER_DATA ]
User 0:  installed=true blocked=false stopped=false notLaunched=false enabled=0
grantedPermissions:
android.permission.CHANGE_WIFI_MULTICAST_STATE
com.tencent.qav.permission.broadcast
com.tencent.photos.permission.DATA
com.tencent.wifisdk.permission.disconnect

pm install , 安装应用

目标 apk 存放于 PC 端，请用 adb install 安装

目标 apk 存放于 Android 设备上，请用 pm install 安装
pm uninstall , 卸载应用，同 adb uninstall , 后面跟的参数都是应用的包名
pm clear , 清除应用数据
pm set-install-location , pm get-install-location , 设置应用安装位置，获取应用安装位置

[0/auto]：默认为自动

[1/internal]：默认为安装在手机内部

[2/external]：默认安装在外部存储

am

am start , 启动一个 Activity，已启动系统相机应用为例

启动相机

1 2	[xuxu:~]$ adb shell am start -n com.android.camera/.Camera Starting: Intent { cmp=com.android.camera/.Camera }

先停止目标应用，再启动

1
2
3

[xuxu:~]$ adb shell am start -S com.android.camera/.Camera
Stopping: com.android.camera
Starting: Intent { act=android.intent.action.MAIN cat=[android.intent.category.LAUNCHER]     cmp=com.android.camera/.Camera }

等待应用完成启动

[xuxu:~]$ adb shell am start -W com.android.camera/.Camera
Starting: Intent { act=android.intent.action.MAIN cat=[android.intent.category.LAUNCHER] cmp=com.android.camera/.Camera }
Status: ok
Activity: com.android.camera/.Camera
ThisTime: 500
TotalTime: 500
Complete

启动默认浏览器打开一个网页

1 2	[xuxu:~]$ adb shell am start -a android.intent.action.VIEW -d http://testerhome.com Starting: Intent { act=android.intent.action.VIEW dat=http://testerhome.com }

启动拨号器拨打 10086

1 2	[xuxu:~]$ adb shell am start -a android.intent.action.CALL -d tel:10086 Starting: Intent { act=android.intent.action.CALL dat=tel:xxxxx }

am instrument , 启动一个 instrumentation , 单元测试或者 Robotium 会用到

am monitor , 监控 crash 与 ANR

[xuxu:~]$ adb shell am monitor
Monitoring activity manager...  available commands:
(q)uit: finish monitoring
** Activity starting: com.android.camera

am force-stop , 后跟包名，结束应用
am startservice , 启动一个服务
am broadcast , 发送一个广播

还有很多的选项，自己多多发掘~~

input

这个命令可以向 Android 设备发送按键事件，其源码 Input.java

input text , 发送文本内容，不能发送中文
1
adb shell input text test123456
前提先将键盘设置为英文键盘
input keyevent , 发送按键事件，KeyEvent.java
1
adb shell input keyevent KEYCODE_HOME
模拟按下 Home 键，源码里面有定义：

public static final int KEYCODE_HOME = 3;

因此可以将命令中的 KEYCODE_HOME 替换为 3
input tap , 对屏幕发送一个触摸事件
1
adb shell input tap 500 500
点击屏幕上坐标为 500 500 的位置
input swipe , 滑动事件
1
adb shell input swipe 900 500 100 500
从右往左滑动屏幕

如果版本不低于 4.4 , 可以模拟长按事件
1
adb shell input swipe 500 500 501 501 2000
其实就是在小的距离内，在较长的持续时间内进行滑动，最后表现出来的结果就是长按动作

到这里会发现，MonkeyRunner 能做到的事情，通过 adb 命令都可以做得到，如果进行封装，会比 MR 做得更好。

screencap

截图命令

1	adb shell screencap -p /sdcard/screen.png

截屏，保存至 sdcard 目录

screenrecord

4.4 新增的录制命令

1	adb shell screenrecord sdcard/record.mp4

执行命令后操作手机，ctrl + c 结束录制，录制结果保存至 sdcard

uiautomator

执行 UI automation tests ，获取当前界面的控件信息

1 2	[xuxu:~]$ adb shell uiautomator dump UI hierchary dumped to: /storage/emulated/legacy/window_dump.xml

不加 [file] 选项时，默认存放在 sdcard 下

ime

输入法，Ime.java

1
2
3

[xuxu:~]$ adb shell ime list -s                           
com.google.android.inputmethod.pinyin/.PinyinIME
com.baidu.input_mi/.ImeService

列出设备上的输入法

1 2	[xuxu:~]$ adb shell ime set com.baidu.input_mi/.ImeService Input method com.baidu.input_mi/.ImeService selected

选择输入法

wm

Wm.java

1 2	[xuxu:~]$ adb shell wm size Physical size: 1080x1920

获取设备分辨率

log

这个命令很有意思，可以在 logcat 里面打印你设定的信息，具体用途自己思考！

1	adb shell log -p d -t xuxu "test adb shell log"

-p：优先级，-t：tag，标签，后面加上 message

[xuxu:~]$ adb logcat -v time -s xuxu               
--------- beginning of /dev/log/system
--------- beginning of /dev/log/main
05-15 13:57:10.286 D/xuxu    (12646): test adb shell log

getprop

查看 Android 设备的参数信息，只运行 adb shell getprop，结果以 key : value 键值对的形式显示，如要获取某个 key 的值：

1	adb shell getprop ro.build.version.sdk

获取设备的 sdk 版本

linux 命令

操作你的 Android 设备，常用到的命令，只列出，不详解！

cat、cd、chmod、cp、date、df、du、grep、kill、ln、ls、lsof、netstat、ping、ps、rm、rmdir、top、touch、重定向符号 “>” “>>”、管道 “|”

有些可能需要使用 busybox ，另外建议 windows 下安装一个 Cygwin , 没用过的请百度百科 Cygwin

END

补充一个引号的用途：
场景1、在 PC 端执行 monkey 命令，将信息保存至 D 盘 monkey.log，会这么写：

1	adb shell monkey -p com.android.settings 5000 > d:\monkey.log

场景2、在 PC 端执行 monkey 命令，将信息保存至手机的 Sdcard，可能会这么写：

1	adb shell monkey -p com.android.settings 5000 > sdcard/monkey.log

这里肯定会报错，因为最终是写向了 PC 端当前目录的 sdcard 目录下，而非写向手机的 Sdcard

这里需要用上引号：

1	adb shell "monkey -p com.android.settings 5000 > sdcard/monkey.log"

对这些命令都熟悉之后，那么接下来就是综合对编程语言的应用，思考如何用语言去处理这些命令，使得这些命令更加的方便于测试工作。

所以个人 github 上的几个工具，核心都是 adb 命令，关键的地方在于怎么用自己所学的语言去处理这些命令。

貌似内容有点长。。

转载文章时务必注明原作者及原始链接，并注明「发表于 TesterHome 」，并不得对作品进行修改。

CLI搭建CPP和CSharp之间的桥梁（一）

发表于 1899-11-30 更新于 2024-09-20 分类于未整理 Valine：

C#和C++是非常相似的两种语言，然而我们却常常将其用于两种不同的地方，C#得益于其简洁的语法和丰富的类库，常用来构建业务系统。C++则具有底层API的访问能力和拔尖的执行效率，往往用于访问底层模块和构建有性能要求的算法。

这两种场景看起来有较大的差异，大多数的时候可以各行其道。但还是有很多时候会出现融合的情况。当我们构建分布式系统的时候，由于RPC机制一般都是语言无关的，我们大可以将其各尽所长，按需划分在最能发挥其长处的位置。然而，一旦我们需要构建融合两者需求的集中式系统的时候，就会头痛无比。

此时，我们可以使用C++/CLI搭建C++和.Net之间的桥梁，C++/CLI是一个比较有意思的两栖模块，它具有如下特点

既可以访问.Net类库，也可以访问C++原生类库
既可以被.Net程序引用，也可以被C++原生程序引用

使用C++/CLI，我们可以使用C++编写算法，用C#编写界面，也可以使用.Net Framework类库增强C++程序功能，各取所长。关于的优点，园子里有篇文章介绍的比较详细，值得一读：从C++到C++/CLI。

下面我们就以一个简单的例子来演示一下它的用法：

Calculator.h：

#pragma once
namespace CppCliTest
    {
        public ref class Calculator
{
        public:
            int Add(int a, int b);
        };
    }

Calculator.cpp

#include “stdafx.h”
#include “Calculator.h”
namespace CppCliTest
    {
        int Calculator::Add(int a, int b)
        {
            return a + b;
        }
    }

main.cpp

#include “stdafx.h”
#include “Calculator.h”
using namespace System;
using namespace CppCliTest;

    int main(array<System::String ^> ^args)
    {
        Calculator^ calculator = gcnew Calculator();
        int result = calculator->Add(3, 2);

        Console::WriteLine(L”Result is {0}”, result);
        return 0;
    }

从这个例子中，我们可以简单的管中窥豹的看看C++/CLI是在C++的基础上扩充了一套语法，使其具有访问.Net原始的功能，这里用到的有：

使用ref class声明CLI引用类型（C#中的class）
使用^（例如如这里的String ^）来定义CLI引用类型
使用gcnew创建CLI的引用类型

具体的功能我将在后面的文章中再做介绍，MSDN中也有文档详细的介绍了这些语法：https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms235289.aspx

虽然C++/CLI同时具有两者的功能，但它使得本就比较复杂的C++语法变得更加复杂了（特别是初期的版本，非常复杂，现在已经简化了不少了），并且长期没有得到VisualStudio这宇宙第一IDE的较好支持（在VS2010的时候还不支持智能提示），是无法与拥有大量语法糖的C#比开发效率的。加上大多数需求场景可以通过分布式系统解决，这些都导致了它一直没有得到太多的关注。但是，微软还是在积极的改进它的，加上C++11的支持，现在已经比之前好用多了，如果用在合适的位置，是绝对能让你的开发如鱼得水的。

CPP代码中对C进行回调

发表于 1899-11-30 更新于 2024-09-20 分类于未整理 Valine：

声明:网络上类似的中文博客大有存在，本人知识水平有限，业余爱好，也是为了备份收藏How to make a callback to C# from C/C++ code

本着共享知识的初衷，翻译一份给大家参考，为了便于阅读不至于拗口，没有按照原文直译，不到之处或者翻译有误，还望勿喷，敬请指评。

几乎每个人都知道怎样调用一个非托管DLL中的函数,然而有时候我们希望能从C/C++代码中调用C#代码。
想象一个场景，其中有一个名为Engine.dll的本机C语言编写DLL的C#应用程序。在DLL中有一个名为“DoWork”
的函数入口点，我需要对它进行调用。在Engine.dll中调用”DoWork“就像在C#代码中做以下声明一样简单。

[DllImport(“Engine.dll”)] public static extern void DoWork();

这段代码运行将非常良好，然而，让我再假设一下DoWork是一个连续性运行的任务,为了保证我们的用户端可被更新,
我们希望显示一个进度。想要实现这一点,我们需要做出以下几步:

1.在C#代码中定义一个类似的非托管代码委托

[UnmanagedFunctionPointer(CallingConvention.StdCall)] public delegate void ProgressCallback(int value);

2.在C代码中定义一个回调签名

typedef void (__stdcall * ProgressCallback)(int);

3.在C代码中更改DoWork的签名以便接收ProgressCallback的地址

DLL void DoWork(ProgressCallback progressCallback)

注意:DLL宏的声明是这样的

#define DLL __declspec(dllexport)

4.在C＃代码中，我们需要创建一个非托管委托类型的委托

ProgressCallback callback = (value) => {
Console.WriteLine(“Progress = {0}”, value);
};

5.然后为了调用DoWork，我们需要这样做

这里有一个简单应用程序的示例源码.这个代码段包含其他代码套方案，其中有一个名为ProcessFile函数的C代码需要回调到C#,以便获得文件
路径进行用于进一步处理 - 当前情形下将打印文件的内容到控制台。

Engine.dll/Main.h

#include “Windows.h” #ifdef __cplusplus extern “C” { #endif

#define DLL \_\_declspec(dllexport) typedef void (\_\_stdcall \* ProgressCallback)(int);
typedef char\* (\_\_stdcall \* GetFilePathCallback)(char\* filter);

DLL void DoWork(ProgressCallback progressCallback);
DLL void ProcessFile(GetFilePathCallback getPath);

#ifdef __cplusplus
} #endif

Engine.dll/Main.c

#include “Main.h” #include <stdio.h> DLL void DoWork(ProgressCallback progressCallback)
{ int counter = 0; for(; counter<=100; counter++)
{ // do the work…

    if (progressCallback)
    { // send progress update

progressCallback(counter);
}
}
}

DLL void ProcessFile(GetFilePathCallback getPath)
{ if (getPath)
{ // get file path…
char* path = getPath(“Text Files|*.txt”); // open the file for reading
FILE *file = fopen(path, “r”); // read buffer
char line[1024]; // print file info to the screen
printf(“File path: %s\n”, path ? path : “N/A”);
printf(“File content:\n”); while(fgets(line, 1024, file) != NULL)
{
printf(“%s”, line);
} // close the file
fclose(file);
}
}

TestApp.exe/Program.cs

using System; using System.Runtime.InteropServices; using System.Windows.Forms; class Program
{
[UnmanagedFunctionPointer(CallingConvention.StdCall)] delegate void ProgressCallback(int value);

\[UnmanagedFunctionPointer(CallingConvention.StdCall)\] delegate string GetFilePathCallback(string filter);

\[DllImport("Engine.dll")\] public static extern void DoWork(\[MarshalAs(UnmanagedType.FunctionPtr)\] ProgressCallback callbackPointer);

\[DllImport("Engine.dll")\] public static extern void ProcessFile(\[MarshalAs(UnmanagedType.FunctionPtr)\] GetFilePathCallback callbackPointer);

\[STAThread\] static void Main(string\[\] args)
{ // define a progress callback delegate
    ProgressCallback callback = (value) \=> {
            Console.WriteLine("Progress = {0}", value);
        };

    Console.WriteLine("Press any key to run DoWork....");
    Console.ReadKey(true); // call DoWork in C code

DoWork(callback);

    Console.WriteLine();
    Console.WriteLine("Press any key to run ProcessFile....");
    Console.ReadKey(true); // define a get file path callback delegate
    GetFilePathCallback getPath = (filter) \=> { string path = default(string);

            OpenFileDialog ofd \=
                new OpenFileDialog()
            {
                Filter \= filter
            }; if (ofd.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
                path \= ofd.FileName;
            } return path;
        }; // call ProcessFile in C code

ProcessFile(getPath);
}
}

以下附上本人编译的代码,和原文有点出入，主要是因为本人习惯用.NET 2.0，还有一些是为了编译期间顺利通过编译器。

代码使用Visual Studio 2010+VC6.0编写

下载地址:1.怎样从C_C++代码中对C#进行回调.rar

2.怎样从C_Cpp代码中对CSharp进行回调2.rar

本博客文章绝大多数为原创，少量为转载，代码经过测试验证，如果有疑问直接留言或者私信我。
创作文章不容易，转载文章必须注明文章出处；如果这篇文章对您有帮助，点击右侧打赏，支持一下吧。

准备工作

安装NAT穿透服务器（ICE Server）

信令服务器(Signaling Server)

Web客户端

准备源材料

制作过程

优点

原材料

制作过程

优点

8种主要排序算法的C#实现 - 胖鸟低飞 - 博客园

Excerpt

简介

选择排序

冒泡排序

通过标识提升冒泡排序

鸡尾酒排序（来回排序）

对冒泡排序进行更大的优化

插入排序

二分查找法优化插入排序

快速排序

另一个版本

针对这个版本的缺点，我进行了优化

归并排序

IList版本

堆排序

希尔排序

基数排序

桶排序

为基数排序做个过渡，我这里实现了一个个位数桶排序

测试比较

总结

主要参考：维基百科，有趣的演示

重试

不断重试

等待之后重试

熔断

回退（Fallback)

执行polly policy

写在后面

Android Debug Bridge

adb 命令

adb shell 命令

pm

am

input

screencap

screenrecord

uiautomator

ime

wm

monkey

settings

dumpsys

log

getprop

linux 命令

END