基于分布计数的基数排序方法的研究

排序是计算机科学中一个非常重要的问题.提出了一种基于分布计数的基数排序方法,给出该算法定义、算法描述、算法正确性证明和算法分析;讨论了基于该排序算法几个关键问题的解决方法.算法理论分析和实验结果研究均表明该算法时间复杂度为O(N),速度优于快速排序,是一种高效的排序方法.     

按位段分块排序法

本文提出一种按位段分块的新排序方法，给出了算法描述，算法分析和实验结果，并对此作了较详细的讨论，其理论意义是在基于比较的排序法中引入映身的思想，使该排序方法的平均时间复杂度达到Ｏ（Ｎｌｏｇ２（Ｎ／Ｍ）（其中Ｍ是块的个数）其实用价值是比基于比较的排序算法具有高效的效率且与数据类型，范围无关。     

基于数据驱动的单循环排序算法及其优化

排序是计算机科学中最基本、最重要的研究问题之一。目前常用的排序算法均为双重或多重循环设计，并且大多是程序驱动，本文提出一种新型的基于数据驱动的单循环排序算法，并对该算法进行了性能优化与分析.     

优势粗集中的属性约简和对象排序

为进一步解决优势粗糙集中存在的属性约简和对象排序的问题,通过分析已有优势粗糙集模型的共性,提出了基于由粗糙边界引起的不确定概率的属性约简算法和约简对象集后的基于区分矩阵的属性约简算法,并对两种算法的时间复杂度做出了分析,同时通过实例验证了两种算法的实用性和高效性,尤其是第二种算法在处理数据量大信息系统时体现出更大的优势.对于对象排序,提出一种基于优势差的二元对象排序方法,为对象排序提供了一种新的思路.     

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 .     

一种基于的统计的排序算法

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，还可以将其推广到一般关键字的排序问题。     

按位段计数排序法

本文提出一种按位段计数的排序方法。讨论了该排序法几个关键问题的解决方法，给出了算法思想、算法描述、算法分析和实验结果。其理论意义是该排序法的时间复杂度达到0(N)，其实用价值是该排序法具有较高的排序效率以及与数据类型、分布、范围无关。     

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     

基于双数据处理的双路冒泡排序策略

冒泡排序算法是一种易实现且稳定的计算机排序算法,但是由于该算法的时间复杂度较高,因此,冒泡排序不适用于大规模数据集。在本文中,我们提出了一种针对经典冒泡排序算法的改进方法-基于双数据处理的双路冒泡排序算法,该方法在每趟排序的过程中可以同时确定两个数据的位置,从而减少排序过程中所需的循环次数,以达到降低了算法的时间复杂度的目的。最终的仿真实验结果表明,双路冒泡排序算法是可行有效的,它显著地降低了冒泡排序过程中所需的数据比较次数和移动次数。     

一种故障树向BDD的转化方法

针对故障树分析的关键技术—排序和置换,提出一种基于BDD的快速有效的（LNPC）方法。该方法采用制定的排序和置换策略直接完成子事件的排序与门事件的置换,一次性完成故障树到BDD的转化和优化,增加了获取最小规模BDD的排序机会,同时降低了BDD的存储空间且不需要先写出故障树的布尔函数。算法分析与实验结果表明该方法对不同的故障树转化是有效的。     

循环插入排序法

文章提出了一种循环插入的排序方法。给出了算法思想、算法描述、算法分析和实验结果。其理论意义是改进了一类时间复杂度为O(N2)排序法的时间复杂度,其实用价值是该排序法在一类时间复杂度为O(N2)排序法中排序效率较高的,其平均排序速度比直接插入排序法、选择排序法、冒泡排序快50%～63%。     

4路插入排序法

提出一种4路插入的排序方法。给出了算法思想、算法描述、算法分析和实验结果。其理论意义是改进了一类时间复杂度为O（N^2）排序法的时间复杂度，其实用价值是该排序法存一类时间复杂度为O（N^2）排序法中排序效率较高的，其平均排序速度比直接插入排序法、选择排序法、冒泡排序快66％以上。     

超快速排序算法

快速排序算法结构简单,平均性能较佳;基数排序性能较稳定。结合快速排序和基数排序,提出超快速排序算法,通过理论分析和实验表明,新算法的性能优于快速排序算法和基数排序算法。     

一种改进的排序算法

本文通过对冒泡排序的讨论,指出其效率不高的缺陷,提出了局部冒泡排序算法,并编程予以实现,其效率较传统的冒泡排序算法有一定程度的提高。同时对冒泡排序和局部冒泡排序算法进行了分析和性能对比测试,对局部冒泡排序算法的时间性能作出了评价。     

Bidirectional Conditional Insertion Sort algorithm; An efficient progress on the classical insertion sort

In this paper, we proposed a new efficient sorting algorithm based on insertion sort concept. The proposed algorithm is called Bidirectional Conditional Insertion Sort (BCIS). It is in-place sorting algorithm and it has remarkably efficient average case time complexity when compared with classical insertion sort (IS). By comparing our new proposed algorithm with the Quicksort algorithm, BCIS indicated faster average case time for relatively small size arrays up to 1500 elements. Furthermore, BCIS was observed to be faster than Quicksort within high rate of duplicated elements even for large size array.     

引入排序码实现藏文字符的排序

字符排序一般要遵循字典顺序并且需要为每个参与排序的字符赋予特定的排序码。藏文字符有两种编码方式：动态组合方式和静态组合方式,对于动态组合方式编码的藏文组合字符而言,仅仅根据构成它的字母来排序,则排序结果与字典顺序有较大的差异。文中分析了藏文字符的字典顺序,总结了藏文的字典顺序规律,提出了引入藏文字符集扩展集A中的UNICODE编码为排序码对藏文组合字符进行排序的观点,使得藏文组合字符的排序符合藏文字典顺序。     

分“档”快速排序算法研究

文章在文献［１］的基础上,提出了一种由分“档”、整体置换和局部快速排序所组成的新排序算法——分“档”快速排序法。算法分析和实验结果都表明：在待排序数据均匀分布或正态分布的情况下,分“档”快速排序算法的时间复杂度可以达到Ｏ（ｎ）,而附加存储空间开销却仅仅为［（ｎ＋１）／２］,同时排序速度明显优于Ｑｕｉｃｋ Ｓｏｒｔ［２］、快速分组排序［５］、分“档”统计插入排序［１］和 Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ 　Ｓｐｌｉｔ Ｓｏｒｔ［４］等算法。     

深度优先稳定原地归并排序的高效算法

基于分治策略,使用深度优先的方法,提出了一种用于线性表的稳定原地归并排序算法,其时间复杂度为O(n lb n),辅助空间复杂度为O(1),递归栈空间复杂度为O(lb n),同时进行了算法分析和实验测试。实验结果表明,该算法效率较STL中的稳定原地归并排序算法有67.51%的提升,解决了稳定排序算法中要么时间复杂度高要么空间复杂度高的问题。     

静态链表上排序算法的研究

排序是计算机操作中的一种常用技术,排序算法在顺序表上有很多实现技术,但在静态链表上的研究却很少见。本文讨论了静态链表上冒泡排序,插入排序和选择排序算法的实现思想,用高级语言实现了这几种算法,最后分析了这些算法的性能。