常用排序算法的比较

排序是一种非常重要的算法,其方法也是多种多样,列举出几种常用排序的基本思想、算法实现及算法分析,并在最后给出这些排序算法的比较和选择。     

稳定快速排序算法研究

快速排序算法与其他算法相比是相当有效的排序算法,但此算法并不完善,它是不稳定的。为此,对快速排序算法进行改进,在每次对数据分割时,对需要移动的数据先分别顺序拷出并保存,分割结束前再按要求分别顺序拷入,使得新排序算法是稳定算法。理论分析和实验数据表明,在任何情况下,稳定快速排序算法都是稳定的,并且其他性能不比快速排序算法和归并算法差。     

程序设计中常用的排序算法

针对程序设计中常出现的排序问题，介绍了六种常用的排序算法：插入排序、希尔排序、堆排序、归并排序、冒泡排序、快速排序，以及每种排序所需的时间复杂度，当对大量的数据排序时，以选择适应的算法，提高程序的执行速度。     

排序合并Join算法的新结果

Join操作是数据库中最昂贵和最常用的操作.排序合并Join算法是实现Join操作的重要算法,得到了普遍接受并广为应用.在重新研究了排序合并Join算法后发现,同时对两个Join关系进行外排序是不必要的,会带来很大的额外开销.针对这个问题,提出了一种基于单关系外排序的分治Join算法,并在该算法的基础上提出了基于单关系外排序的并行分治Join算法.理论和实验结果证明,基于单关系排序的分治Join算法高于排序合并Join算法.特别是在并行计算环境下,基于单关系排序的并行分治Join算法的效率远远高于排序合并     

一种Byte-快速排序算法研究

提出一种新的Byte－快速排序算法，其排序的速度比B－快速排序算法及快速排序算法要快，且稳定性好，并对其结果排序的速度与B－快速排序算法[3]及理论下界作了比较。     

如何提高编程效率

本文主要通过slit算法的功能模块划分，在实现该运算中特别注意内存空间的分配与排序算法的选择，通过分析排序算法的优劣来选择适当的排序算法。文章最后总结该过程，得到如何提高编程效率的心得。     

“内部排序算法”可视化教学软件的设计与实现

介绍了利用C#开发"内部排序算法"可视化教学软件的方法,实现了快速排序、冒泡排序、堆排序、直接插入排序、折半插入排序等基本算法的动态演示。软件动态演示排序算法的抽象性、动态性,使学生直观、清晰地掌握学习排序算法,从而达到辅助教学,提高教学效果的目的。     

一种基于用户角色的综合网页排序算法

通过对网页用户角色的分析发现,传统的基于PageRank算法的搜索引擎结果排序欠佳,是因为其没有兼顾所有角色对网页重要性的评价。为此,提出一种结合了所有角色评价的综合网页排序算法——ComPageRank(CPR)算法和一种基于点击量分析的Click- throughRank(CTR)算法。实验结果表明,相比PageRank为代表的网页排序算法,CPR算法更全面、合理。     

一种基于统计的排序算法

本文提出了一种基于统计的快速排序算法 ,并对该算法的时间复杂度和空间复杂度进行了分析 .该算法要求排序关键字满足一定的约束条件 ,其时间复杂度为 O(n) .对该算法做一些简单的修改 ,还可以将其推广到对一般关键字的排序问题 .     

Radix Sort——复杂度为O（n）的排序方法

在每一本讲算法的教科书中差不多都有讲排序的方法，从最初的选择排序、冒泡排序，到哈希排序、快速排序、堆排序，二叉树排序等等。一般的认为，通用排序中．最低的算法复杂度为O(n·LoG(n))，n是待排序的元素个数。那么有没有比这更快，算法复杂度更低的排序算法呢?在本文中，大家将会看到一种算法复杂度为0(n）的     

Algorithm visualization using tree graphs

Recent advances in graphics workstations allow the development of improved visualization tools for algorithm and program development. Algorithm visualization permits better analysis, development, and presentation of the algorithm characteristics. In this paper, we present a simple algorithm visualization technique using tree graphs. The technique is applied to the visualization of three sorting algorithms: the bubble sort, the quicksort, and the merge and sort, and one matrix algorithm, the Gaussian elimination. Key states of the data are displayed on the nodes, while the graph itself represents the underlying structure of the algorithm. All graphics are displayed under the X Window environment using simple graphics and window programming techniques.     

基于C语言的冒泡排序算法探讨

冒泡排序算法是一种简单实用的排序方法．但传统的冒泡排序算法比较次数多．时间复杂度大。经过对传统的冒泡排序算法进行深入分析．从减少比较次数的角度出发．提出改进算法,并利用C语言予以实现,提高算法的效率。     

基于C语言的冒泡排序算法探讨

冒泡排序算法是一种简单实用的排序方法,但传统的冒泡排序算法比较次数多,时间复杂度大。经过对传统的冒泡排序算法进行深入分析,从减少比较次数的角度出发,提出改进算法,并利用C语言予以实现,提高算法的效率。     

一种新型单循环排序算法

排序是计算机程序设计中一项经常而又重要的操作,研究排序算法具有重要的理论意义和广泛的应用价值。通过对目前常用的几种排序算法的研究,指出它们均为双重循环或多重循环结构设计,借鉴了军队排队列的思想,提出一种只需要单重循环结构即可完成排序过程的新型算法,并进行了编程实现。通过对该算法的时间复杂度、空间复杂度以及稳定性等性能分析,证明该算法对于基本有序的数据排列排序性能优秀,对于数据排列大都是两两错位的排序过程接近最优算法。     

基于特定范围的关键字的快速排序算法

本文给出了一种对关键字在特定范围内的数据记录不用进行数据的比较交换的快速排序算法、算法思想、算法描述、时间复杂度及空间复杂度分析,并用C＋＋语言编写程序进行算法比较。结果表明：在关键字范围远远小于记录数的情况下,此算法的时间复杂度仅为O（n）,并且明显优于其他排序算法。     

浅析递归问题和它的三个应用

递归是一种重要的算法设计方法。经过对递归进行研究,给出递归的定义和它在二叉树、搜索和排序中的应用,并利用C#语言编程实现相应的算法。     

Survey of GPU Based Sorting Algorithms

Parallel sorting algorithms are widely studied nowadays. After the introduction of parallel processors such as graphics processing unit (GPU) and easy to use parallel programming languages such as CUDA and OpenCL, literature on parallel sorting algorithms has become vast and richer with new ideas and techniques applied to solve the famous problem of sorting. This paper presents a survey of GPU based sorting algorithms. Four sorting algorithms have been selected for this survey: Radix sort, Merge sort, Sample sort and Quick sort. Methods used in those algorithms are described in brief. The performance of these algorithms as claimed by their authors is also presented. A comparative analysis based on the literature is depicted.     

AUTOMATIC ALGORITHM DEVELOPMENT USING NEW REINFORCEMENT PROGRAMMING TECHNIQUES

Reinforcement Programming (RP) is a new approach to automatically generating algorithms that uses reinforcement learning techniques. This paper introduces the RP approach and demonstrates its use to generate a generalized, in‐place, iterative sort algorithm. The RP approach improves on earlier results that use genetic programming (GP). The resulting algorithm is a novel algorithm that is more efficient than comparable sorting routines. RP learns the sort in fewer iterations than GP and with fewer resources. Experiments establish interesting empirical bounds on learning the sort algorithm: A list of size 4 is sufficient to learn the generalized sort algorithm. The training set only requires one element and learning took less than 200,000 iterations. Additionally RP was used to generate three binary addition algorithms: a full adder, a binary incrementer, and a binary adder.     

基于改进PSRS的并行0-1规划算法

结合0-1整数规划的隐式枚举法对目标排序法进行分析.引入PSRS(并行正则采样排序)算法对目标排序法的核心运算进行并行化,并改进PSRS算法的数据收集策略以适应0-1整数规划的并行隐式枚举.最后给出了基于改进的PSRS的并行0-1整数规划的求解算法,并对算法的时间复杂度进行了分析.