ソート（並べ替え）
単純ソート
　データ数が少なければ、単純なソートで十分でしょう。
　単純なソートの例（sort.as）for HSP2 for HSP3
　けっこう長くなっていますが、実際にソートしている部分は最後のサブルーチンで、10行もありません。
　私の環境（MMX Pentium 200MHz）で、1,000個のデータを１秒、１万個のデータを２分11秒でソートします。
　このソートアルゴリズムは、上から順に、そこから下の最小値を探して入れ替えているもので、選択ソートと呼ばれる場合が多いようです。
　単純なソートで最も有名なのはバブルソートと呼ばれるものですが、バブルソートの無駄かもしれない比較や交換を省いたものが選択ソートで（選択ソートのことをバブルソートと呼んでいる例もあるようです）、ここで使っているものは、さらに無駄かもしれない交換を省いています。

クイックソート
　データ数が多くなると、単純ソートでは時間がかかりすぎるかもしれません。
　無条件・オンメモリではクイックソート（バイナリソート）と呼ばれるアルゴリズムが最速と言われています。
　このアルゴリズムは、適当に選んだ値で全体を２つの部分に分け、上の方にはその値以下のもの、下の方にはその値以上のものを置き、それぞれの部分について、再び同じことを繰り返す──というのを部分が1要素になるまで繰り返すものです。
　ただ、件数が多くなると、アルゴリズムは同じでも、コードによってけっこう大きな速度差が出てきます。私の知っている限りでは、10年以上前の月刊アスキーに掲載されたBASICプログラムが最速で、それをHSPに移植・改造したリストがありますが、公表していいものかどうか、よくわかりません。
　それよりは多少遅いのですが、クイックソートのサンプルを作りました。
　クイックソートの例(qsort.as) for HSP2 for HSP3
　1万個のデータを2秒、10万個を18秒（アスキー版は13秒）でソートします。

　なお、データが一定の条件を満たしている場合は、クイックソートより速いアルゴリズムもあります。例えば、度数分布表を作ることができるようなデータなら、それを作り、それに基づいてソートするのが最も速くなります。

インデックスソート
　一方、「単純に数値配列をソートすればいい」という場合は、寧ろ少なくて、あるデータの大小によって、複数のレコード（複数の項目からなる１件のデータが複数個集まったもの）をソートしたいという場合がほとんどでしょう。その場合、クイックソートでもけっこう長い時間がかかったりします。
　そういう場合は、データそのものはソートせず、データのインデックスをソートするインデックスソートが有効になります。
　インデックスとは、「ソート結果のn番目のデータは元のデータの何番目か」を記憶する配列です。
まず、インデックスを次のように初期化します。
#define NUM_DAT     ;データ数
    dim index,NUM_DAT
    repeat NUM_DAT
        index.cnt=cnt
    loop
　そうして、ソートにおいて、通常はi番目のデータとj番目のデータを比較するところを、index.i番目のデータとindex.j番目のデータを比較します。また、データを入れ替えるところでは、i番目のデータとj番目のデータを入れ替えるかわりに、index.iとindex.jを入れ替えるのです。
　ソートが終わったら、通常はi番目のデータを参照するところを、index.i番目のデータを参照するようにします。

最も速いのはソートしないこと
　当然ながら、ソートせずに済ますことができれば、それが最も速いのです。
　データを追加するときに、それが入るべき位置に挿入するようにすれば、いちいちソートする必要はありません。このとき、挿入する位置より後の部分をずらさなければなりませんが、インデックスを使えば、やはりスピードアップすることができます。
　ただし、これは人間が入力する場合です。人間の入力はコンピュータにとってはかなり遅いので、いちいち挿入するような非効率なことをやっても十分間に合うというわけです。一方、入力が高速な場合はいちいち挿入しているとかえって時間がかかり、後でソートする方が速くなります。
　また、既存のデータ数が膨大な場合は、１件挿入するだけでもある程度時間がかかるかもしれません。そうすると、入力者を待たせることになってしまうので、その場合は適切な処理とはいえません。

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