编程排序速度的计算通常涉及多个因素，包括所使用的编程语言、排序算法的选择、编码技巧以及硬件环境等。以下是一些关键点：
时间复杂度
冒泡排序的时间复杂度为O（n^2），在数据量较小时表现较好，但在数据量较大时性能较差。
快速排序的平均时间复杂度为O（nlogn），在数据量较大时性能较好。快速排序的基本思想是通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分，然后递归地对这两部分数据进行排序。
其他排序算法如插入排序、归并排序等也有各自的特点和适用场景。
实际执行速度
除了时间复杂度，实际执行速度还受到编程语言运行时环境、系统资源（如CPU、内存）以及编译器优化等因素的影响。
例如，某些编程语言（如C++）由于采用了更接近硬件层的语言特性，可能在某些情况下比解释型语言（如Python）执行速度更快。
排序算法的实现
同一种排序算法在不同编程语言中的实现方式可能会有所不同，这也会影响最终的排序速度。
例如，快速排序在C++中可能通过引用传递和原地排序来提高效率，而在Python中可能需要使用额外的数据结构来模拟这些操作。
测试和基准
为了准确评估排序速度，通常需要使用标准数据集和测试框架进行测试。
可以通过多次运行排序算法并取平均值来减少随机波动带来的误差。
优化技巧
编码技巧和算法优化（如选择合适的基准元素、减少不必要的数据移动等）也可以显著提高排序速度。
总结来说，编程排序速度的计算是一个复杂的过程，需要综合考虑多种因素。在实际应用中，选择合适的排序算法和编程语言，并进行充分的测试和优化，是提高排序速度的关键。