存储速度由大到小排序，计算机存储器的读写速度按由高到低顺序排列的是
一、七大洲面积由大到小排序
七大洲面积由大到小排序：亚洲、非洲、北美洲、南美洲、南极洲、欧洲、大洋洲，其详细内容如下：
1、亚洲：亚洲是世界上面积最大的大洲，总面积约为4458万平方公里，占地球总面积的三分之一以上。亚洲拥有众多国家和地区，包括中国、印度、日本、韩国、新加坡等。亚洲的文化和语言极为多样，人口数量和经济总量也位居各大洲之首。
2、非洲：非洲是世界第二大洲，总面积约为3037万平方公里。非洲的国家大多位于撒哈拉沙漠以南，具有丰富的生物多样性和文化遗产，如埃及的金字塔、非洲野生动物大迁徙等。非洲的人口增长速度较快，但也面临着贫困、战乱、疾病等问题。
3、北美洲：北美洲是世界第三大洲，总面积约为2471万平方公里。北美洲的国家包括美国、加拿大、墨西哥等。北美洲拥有高度发达的科技、经济和文化，同时也是多种文化的交汇之地，如美国的多元文化主义等。
4、南美洲：南美洲是世界第四大洲，总面积约为1784万平方公里。南美洲的国家包括巴西、阿根廷、智利等。南美洲拥有丰富的自然资源，如石油、煤炭、金属等，同时也具有独特的文化遗产，如印度的马雅文明等。
5、南极洲：南极洲是世界第五大洲，总面积约为1424万平方公里。南极洲是地球上最南端的大陆，气候极端寒冷，几乎全年都是冰雪覆盖。南极洲的国家包括澳大利亚、新西兰、阿根廷等，虽然气候恶劣，但南极洲的生态环境和科研价值却非常高。
6、欧洲：欧洲是世界第六大洲，总面积约为1016万平方公里。欧洲的国家包括英国、法国、德国、意大利等。欧洲拥有悠久的文化和历史，如古罗马文明、文艺复兴等，同时也是现代经济和科技的重要发源地之一。
7、大洋洲：大洋洲是世界最小的大洲，总面积约为852万平方公里。大洋洲的国家包括澳大利亚、新西兰等。大洋洲拥有独特的自然景观和丰富的海洋资源，同时也是人类早期移民的重要目的地之一。
面积的有关知识
1、从定义上来说，面积是指一个平面图形或物体表面所占有的大小。在数学中，我们常常用正方形、长方形、三角形等基本图形来计算面积。这些基本图形的面积计算公式是我们在数学学习中的基础内容。
2、除了基本的几何图形之外，我们也可以通过其他方式来计算面积。例如，圆形的面积可以通过π乘以半径的平方来计算。椭圆、扇形等复杂形状的面积则可以通过分割和近似计算得到。
3、在日常生活中，面积的应用也非常广泛。例如，我们需要知道房屋的面积来评估其大小和价值，需要知道土地的面积来评估其可耕性和价值。在商业和工业中，产品的表面积和体积也是非常重要的参数，它们关系到产品的包装、运输和存储成本。
二、快速排序特点
快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进，由东尼·霍尔在1960年提出。快速排序是指通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序。整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
分类
排序算法
数据结构
不定
最坏空间复杂度
根据实现的方式不同而不同
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。
步骤为：
从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot），
重新排序数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面（相同的数可以到任何一边）。在这个分区结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
递归地（recursively）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归到最底部时，数列的大小是零或一，也就是已经排序好了。这个算法一定会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
在简单的伪代码中，此算法可以被表示为：
function quicksort(q)
{
var list less, pivotList, greater
if length(q)≤ 1
return q
else
{
select a pivot value pivot from q
for each x in q except the pivot element
{
if x<pivot then add x to less
if x≥ pivot then add x to greater
}
add pivot to pivotList
return concatenate(quicksort(less), pivotList, quicksort(greater))
}
}
原地（in-place）分区的版本
上面简单版本的缺点是，它需要的额外存储空间，也就跟归并排序一样不好。额外需要的存储器空间配置，在实际上的实现，也会极度影响速度和缓存的性能。有一个比较复杂使用原地（in-place）分区算法的版本，且在好的基准选择上，平均可以达到空间的使用复杂度。
function partition(a, left, right, pivotIndex)
{
pivotValue= a[pivotIndex]
swap(a[pivotIndex], a[right])//把pivot移到结尾
storeIndex= left
for i from left to right-1
{
if a[i]<= pivotValue
{
swap(a[storeIndex], a[i])
storeIndex= storeIndex+ 1
}
}
swap(a[right], a[storeIndex])//把pivot移到它最後的地方
return storeIndex
}
这是原地分区算法，它分区了标示为"左边（left）"和"右边（right）"的序列部分，借由移动小于的所有元素到子序列的开头，留下所有大于或等于的元素接在他们后面。在这个过程它也为基准元素找寻最后摆放的位置，也就是它回传的值。它暂时地把基准元素移到子序列的结尾，而不会被前述方式影响到。由于算法只使用交换，因此最后的数列与原先的数列拥有一样的元素。要注意的是，一个元素在到达它的最后位置前，可能会被交换很多次。
一旦我们有了这个分区算法，要写快速排列本身就很容易：
procedure quicksort(a, left, right)
if right>left
select a pivot value a[pivotIndex]
pivotNewIndex:= partition(a, left, right, pivotIndex)
quicksort(a, left, pivotNewIndex-1)
quicksort(a, pivotNewIndex+1, right)
这个版本经常会被使用在命令式语言中，像是C语言。
快速排序
快速排序是二叉查找树（二叉搜索树）的一个空间最优化版本。不是循序地把数据项插入到一个明确的树中，而是由快速排序组织这些数据项到一个由递归调用所隐含的树中。这两个算法完全地产生相同的比较次数，但是顺序不同。对于排序算法的稳定性指标，原地分区版本的快速排序算法是不稳定的。其他变种是可以通过牺牲性能和空间来维护稳定性的。
三、计算机存储器的读写速度按由高到低顺序排列的是*********
Cache→内存→光盘→硬盘。
CACHE是CPU的缓存，和CPU速度一致，用于平衡CPU和内存的速度差,是速度最快的。其次是RAM。因为内存储存的是电脑的缓存，需要快速调用，速度必须快。比如ddr3 1333mhz内存的速度约是10.664GB/s.
ROM和硬盘是一个类型的东西，例如：硬盘分为机械硬盘和固态硬盘，固态硬盘比机械硬盘快很多。u盘和硬盘也是同一类东西，u盘的传输速度除了和u盘自身有关外，还和传输接口有关，比如，usb3.1>usb3.0>usb2.0。
世界上最快的消费级硬盘速度是威刚推出SSD，速度达3.2gb/s，销售价格比较高。u盘虽然自身速度跟硬盘没有区别，但是收到系统、接口的限制，u盘还是比硬盘要慢一点。
扩展资料
Cache的功能是提高CPU数据输入输出的速率。Cache容量小但速度快，内存速度较低但容量大，通过优化调度算法，系统的性能会大大改善，仿佛其存储系统容量与内存相当而访问速度近似Cache。
当Cache产生了一次访问未命中之后，相应的数据应同时读入CPU和Cache。但是当Cache已存满数据后，新数据必须替换（淘汰）Cache中的某些旧数据。最常用的替换算法有随机算法、先进先出算法（FIFO）和近期最少使用算法（LRU）。