Хочу произвести сортировку хеш по ключу.
Ключ имеет такой вид месяц дата, точнее "Jan 15 15:55:11". А как сделать чтобы слово Jan интерепретировалось как первое слово, а feb другое. Другими словами я хочу чтобы если попадается такое перечесление:
Feb 12 12:14:14
Aug 23 13:15:15
Jan 17  20:16:24
Feb  2 13:28:28
То вначале сортировалось по первому слову, т.е после сортировку данные значения принимали следующий вид:
Jan 17  20:16:24
Feb  2 13:28:28
Feb 12 12:14:14
Aug 23 13:15:15
Для  этого мне нужно указать что Jan  это первое  выражение, Feb второе, Mar третье, Apr четвертое и т.д. Вот как это сделать я не знаю и как при этом при сотрировке учитывать остальные значения т.е дату и время??? 

Уважаемый Aleshka, я бы преобразовал дату в формат ММДДЧЧММСС, тогда с сортировкой проблем не будет, а к нужному формату для вывода преобразовывать после сортировки.

Уважаемый amg, добавьте в функцию norm() строку

и посмотрите, сколько раз она вызовется.

Спасибо всем за ответы. Amq, а можно подробней узнать некоторые моменты кода?? 
Функция norm возвращает строку которая состоит из номера месяца цифровое и времени.  А вот что делает конструкция :

Для меня остается загадкой. 
Qunnie,  я добавил данный код 
Вызвалось оно у меня 8 раз. К чему этот был вопрос и что я не понимаю в данном случае?

Много. 2NlogN раз примерно. Конечно, гораздо эффективнее было сделать как Вы говорили. Например, заменить строку с сортировкой на две другие:


Добавлено через 8 минут и 38 секунд
Aleshka, конструкция  map {sprintf '%02d',$_} @t просто добавляет к элементам массива спереди недостающий ноль, чтобы сортировка была правильная, а то 12 будет "меньше", чем 2.

По поводу замечания ginnie см. предыдущий пост.

Ааа,  я понятно к чему вел разговор qinnie, да код который вы amg предложили в данном случае действительно вызвлася всего 4 раза. Только не понятно мне за счет чего было уменьшено их количество?? Можно подробней??

Чтобы осуществить сортировку, необходимо многократно сравнивать элементы массива (N*ln(N) раз в среднем, где N - число сортируемых элементов), и на каждое сравнение в первоначальном коде нужно было дважды вызвать довольно медленную функцию. В исправленном коде эта функция вызывается только раз для каждого элемента массива, а сортировка ведется по значениям хэша (доступ к элементам хэша очень быстр). Поэтому исправленный алгоритм эффективнее (но заметно это будет на весьма больших массивах).

Это сообщение отредактировал(а) amg - 1.2.2008, 12:40

Уважаемые, я не виноват  , так в Perl Cookbook написано, поэтому советую всем почаще в нее заглядывать.

Это сообщение отредактировал(а) ginnie - 1.2.2008, 12:46

ginnie, так Вас, вроде никто и не обвиняет. Напротив, с моей стороны Ваше замечание было названо совершенно верным и отмечено плюсиком.

А не подскажите в тему про сортировку хэшей, меня интересует не решение, а совет.  Спасибо, всем кто ответил, получил массу полезной информации. Есть хэш хэшей, которые я хочу отсортировать по сложному критерию, об этом я спрашивал выше. 
Проблема в том что хочу по возможности  оптимизировать поиск. 
Для пояснения приведу свой пример, 


Необходимо отсортировать по первому ключу. КАк я вижу решение этой проблемы, нужно отсортировать первые ключи и поместить их в массив, а затем извлекать из массива ключи, и поставлять в массив и затем выводить эти данные отсортированные. Но меня смущает, то что если хэш большой то сначала прочитать хэш отсортировать первые ключи поместить их в массив а затем опять извлечь их из массива и подставить в хэш (читай второй раз просмотреть массив), мне кажется это уж очень наклядно. Но другого ничего не могу придумать. 
Вариант с извлечением из хэша в той же последовательности что и заносились не годится. 

Aleshka, как вариант, можно в массив поместить не ключи хеша, а ссылки на массивы, в которых первый элемент - дата, второй - ссылка на хэш. Но такой вариант ничем не лучше того, о котором написали Вы, а даже хуже т.к. сначала сортируются ключи хеша, затем все элементы переносятся в массив, после чего данные из массива используются для дальнейшей обработки.
Если хеш Вами используется для объединения данных по датам, то лучшего варианта я Вам предложить не могу.