计算机快速计算排名的方法有多种，以下是一些常用的步骤和工具：
排序算法
冒泡排序：通过不断比较相邻元素并交换位置，将最大（或最小）元素“冒泡”到数列的一端。
选择排序：每次从未排序的元素中选择最小（或最大）的元素，存放到已排序数列的末尾。
插入排序：将未排序的元素插入到已排序数列中的适当位置，使数列保持有序。
快速排序：通过选择一个“基准”元素，将数组分为两部分，再递归地对这两部分进行快速排序。
归并排序：将数组分成两半，分别对它们进行排序，然后将结果合并成一个有序数组。
指标计算
确定一个或多个评价指标，如销售额、得分、评级等。
根据这些指标对数据进行计算，得到每个数据点的评分或值。
根据计算结果进行排名。
数据库查询
如果数据存储在数据库中，可以使用SQL查询语句来实现排名功能。
通过编写适当的查询语句，按照指定的条件和排序规则从数据库中检索数据，并根据结果进行排名。
数据分析工具
Excel：使用RANK函数计算排名。例如，RANK（number, ref, [order]）函数可以计算一个数字在数字列表中的排名。
Python：使用pandas库中的rank方法。例如，`df.rank（）`方法可以对DataFrame中的数据进行排名。
R语言：提供多种排名函数，如`rank（）`函数。
示例：使用Excel计算排名
假设有一个包含选手得分的工作表，你可以使用以下步骤进行排名：
制作记分板
在Excel中输入标题行，如“评委”、“分数”和“排名”。
在B列输入选手的姓名。
计算最高分和最低分
在I4单元格输入公式`=MAX（C4:H4）`，计算最高分。
在J4单元格输入公式`=MIN（C4:H4）`，计算最低分。
计算最终得分
在K4单元格输入公式`=TRIMMEAN（C4:H4, 2/COUNTA（C4:H4））`，计算最终得分。
使用RANK函数计算排名
在F2单元格输入公式`=RANK（E2, $E$2:$E$4）`，计算E2单元格的值在E2:E4区域中的排名。
将F2中的公式复制到F3和F4单元格，计算其他选手的排名。
示例：使用Python计算排名
假设你有一个包含选手得分的pandas DataFrame `df`，你可以使用以下代码计算排名：
```python
import pandas as pd
示例数据
data = {'选手': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'得分': [90, 85, 92, 88]}
df = pd.DataFrame（data）
计算排名
df['排名'] = df['得分'].rank（ascending=False）
print（df）
```
示例：使用R语言计算排名
假设你有一个包含选手得分的data.frame，你可以使用以下代码计算排名：
```r
示例数据
data <- data.frame（选手 = c（'A', 'B', 'C', 'D'）,
得分 = c（90, 85, 92, 88））
计算排名
data$排名 <- rank（data$得分， decreasing = TRUE）
print（data）
```
通过以上方法，你可以快速计算出计算机的排名。选择哪种方法取决于你的数据量、数据存储方式以及个人偏好。