我想制定一个工作任务管理制度，要求如下：1、任务需要安排需要排序。2、任务确立发起时间根据实际时间记录。3、任务发起时间确立后需要在1天内明确任务的完成节点。4、对于任务过程需要有明确的进展情况。5、对于任务无进展情况需要有对应的处理或处罚措施。除了以上要求我希望你能再给我一些建议。

除了以上要求，我认为以下几点也是制定工作任务管理制度时需要考虑的：

1. 任务分配：需要明确谁负责分配任务，以及如何分配任务，例如根据工作能力和任务紧急程度等因素进行分配。

2. 任务优先级：除了需要排序之外，还需要明确不同任务之间的优先级，以便在任务繁忙时优先完成重要任务。

3. 任务反馈：需要建立任务反馈机制，以便及时了解任务完成情况，及时调整任务进度或者提供支持。

4. 任务责任追究：当任务未按期完成或者完成质量不合格时，需要建立相应的责任追究机制，以促进任务质量的提高。

5. 任务评估：需要对任务完成情况进行评估，以便及时了解任务完成情况，并且为下一步工作做好准备。

希望以上建议可以帮助您更好地制定工作任务管理制度。

相关问题

你作为一个Java领域的专家，请完成以下任务：排序过程中的归并排序，请描述一下其过程？时间复杂度

归并排序是一种基于分治思想的排序算法，其过程如下：

1.将待排序数组分成左右两个子数组；
2.对左右子数组分别进行递归排序，直到子数组长度为1；
3.将已经排好序的左右子数组合并成一个有序数组。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序数组的长度。因为每次将数组划分为两个子数组，递归深度为logn，每次合并操作的时间复杂度为O(n)，所以总的时间复杂度为O(nlogn)。

归并排序的优点在于稳定性好，适用于大规模数据的排序。但是，由于需要开辟额外的空间来存储临时数组，所以空间复杂度为O(n)。

排序算法比较。要求：1、用随机数产生100000个待排序元素的关键值。2、测试用冒泡排序和快速排序的机器实际执行时间

好的，我可以帮你回答这个问题。

首先，我需要明确一下你的需求。你需要用随机数产生100000个待排序元素的关键值，并测试使用冒泡排序和快速排序的机器实际执行时间。是这样吗？

如果是这样的话，我们可以先来简单了解一下这两种排序算法的原理：

- 冒泡排序：从第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素，如果前面的元素大于后面的元素，则交换它们的位置。重复这个过程，直到整个序列有序。
- 快速排序：选择一个基准元素，将序列分成两个子序列，小于基准元素的放在左边，大于基准元素的放在右边。然后对左右两个子序列分别进行递归排序。直到整个序列有序。

接下来，我们可以使用Python语言来实现这两种排序算法，并进行实际执行时间的测试。代码如下：

import random
import time

# 冒泡排序
def bubble_sort(lst):
    n = len(lst)
    for i in range(n):
        for j in range(n-i-1):
            if lst[j] > lst[j+1]:
                lst[j], lst[j+1] = lst[j+1], lst[j]

# 快速排序
def quick_sort(lst):
    if len(lst) <= 1:
        return lst
    pivot = lst[0]
    left = [x for x in lst[1:] if x < pivot]
    right = [x for x in lst[1:] if x >= pivot]
    return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

# 生成100000个随机数
lst = [random.randint(1, 100000) for _ in range(100000)]

# 测试冒泡排序的实际执行时间
start_time = time.time()
bubble_sort(lst)
end_time = time.time()
print("冒泡排序的实际执行时间为：%.6f秒" % (end_time - start_time))

# 测试快速排序的实际执行时间
start_time = time.time()
quick_sort(lst)
end_time = time.time()
print("快速排序的实际执行时间为：%.6f秒" % (end_time - start_time))

运行以上代码，即可得到冒泡排序和快速排序的实际执行时间。

需要注意的是，由于随机数的产生是随机的，每次测试的结果可能会有所不同，但这并不影响我们对两种排序算法的比较。