计算机支持的排名可以通过以下几种方法计算：
排序算法
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序等。这些算法可以根据给定的指标对数据进行排序，从而确定排名。
指标计算
在确定排名之前，需要先确定一个指标或评分体系。根据不同的需求，可以选择不同的指标，比如销售额、得分、评级等。根据指标对数据进行计算，然后按照计算结果进行排名。
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，可以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
现代的数据分析工具（如Excel、Python的pandas库或R语言）提供了丰富的函数和方法来进行数据排序和排名。这些工具可以根据给定的条件和指标对数据进行排序，并生成排名结果。
具体应用示例
使用Excel的RANK函数
RANK函数在Excel中非常常用，用于计算某个数值在某一区域内的排名。其基本语法为：
```excel
RANK（number, ref, [order]）
```
`number`：要排名的数值。
`ref`：数值所在的区域。
`order`：可选参数，指定排序方式，0表示降序，1表示升序，默认为0。
例如，假设有一个包含学生成绩的Excel表格，A列是学生姓名，B列是成绩，我们想要计算每个学生的成绩排名，可以使用以下公式：
1. 在C列输入公式 `=RANK（B2, $B$2:$B$10, 0）`，其中B2是第一个学生的成绩，$B$2:$B$10是成绩区域，0表示降序排列。
2. 然后将C2单元格的公式向下拖动，即可自动填充其他学生的成绩排名。
使用Python的pandas库
在Python中，可以使用pandas库来计算排名。以下是一个示例代码：
```python
import pandas as pd
创建一个包含学生成绩的DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
'Score': [90, 85, 92, 88, 95]}
df = pd.DataFrame（data）
计算成绩排名
df['Rank'] = df['Score'].rank（method='min', ascending=False）
输出排名结果
print（df）
```
总结
计算机支持的排名可以通过多种方法实现，包括排序算法、指标计算、数据库查询和数据分析工具。具体选择哪种方法取决于数据量的大小、数据存储的方式以及实际需求。在Excel中，RANK函数是一个简单而常用的工具；在Python中，pandas库提供了强大的数据处理和排名功能。