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.     

对DUCET中部分藏文字母排序码的商榷

DUCET为每个藏文字符规定了排序码,但部分藏文字母的排序码并不符合藏文字典的排序要求,根据藏文字典的字母顺序对DUCET做了以下修订:修订梵音藏文字母■的排序码;为占位元音■赋予了适当的排序码;修订了下加辅音■的排序码。通过这些修订DUCET能完全支持现代藏文音节、梵音藏文音节以及二者间的混合排序。     

小字符集现代藏文排序技术的研究

构成藏文音节的字母具有一定的顺序,ISO/IEC 10646（Tibetan）中每个藏文字符规定了排序码,但是藏文音节的构造复杂性使得藏文不能直接按构成藏文音节的字母顺序来排序,也不能直接应用这些排序码,提出了基于ISO/IEC 10646（Tibetan）的藏文排序算法,主要思想是：从文本中读入藏文音节,并把它转化为一维的字母串;识别基字及调整构成藏文音节的字母（构件）顺序,并且在缺构件位置上添加相应的空格符;用快速排序法对藏文音节串进行排序;构成藏文音节的字母（构件）顺序调回到原来的顺序,去除空格符,并输出。     

现代藏文音节的划分与确定

在藏文信息处理中,实现藏文字符的字典排序是一个比较重要的问题,实现藏文字符排序的关键是准确地判定藏文音节。藏文音节的判定关键是组合字符的判定。判定组合字符的瓶颈是藏文字符编码的占位和不占位的判定。通过应用程序对藏文编码的占位和不占位的有效判定,即可找出组合字符。对找出组合字符的藏文字符可通过藏文正字法的限定对藏文音节进行有效的判定和音节组件的拆分,从而为藏文字符的字典排序奠定基础。     

书面藏语排序的数学模型及算法

针对中国国家标准及ISO藏文编码字符集提出书面藏语字词的排序涉及藏字结构序、构造级和字符序概念，是不同于中文、英文序性而性质独特的一种排序，文章详尽分析了藏字字形、结构形态、传统字符顺序以及藏字字长和层高等特征，构建出藏语排序的数学模型，然后依据模型要求为每类藏文符号进行数字赋值，通过算法逐步确定字符位置并识别字符，最后按照抽取字符的对应数值组合排序，完成了藏语字词的排序，该模型现已在Windows平台上实现。     

基于DUCET的藏文排序方法

DUCET为每个藏文字符规定了排序码,但藏文音节的拼写复杂性使得藏文排序不能直接应用这些排序码,提出了基于DUCET的藏文音节排序方法,主要思想是首先,将二维的藏文音节转化成一维的字母串;其次,从DUCET中查出每个字母的排序码,得到藏文音节对应的排序码串;最后,通过比较排序码串实现藏文音节间的排序。还讨论了藏文音节与一般藏文字母串以及藏文字符串与外文字符串间的比较规则。     

一种符合ISO14651语义的藏文排序实现方法

本文介绍了一种实现藏文字典序排序的方法,它针对藏文“大字丁字符集”编码方案。通过引入有(无)前加基字符的概念,它把待排序的藏字预处理为有(无)前加基字符、前加字符、基字(基字符或者字丁)、后加字符、再后加字符串后,再行比较,从而避免拆分字丁。本实现方法符合ISO/IEC14651标准语义。     

论藏文的序性及排序方法

为解决藏文排序问题,本文提出藏文的构造序和字符序概念,并在此基础上提出解决藏文词典序的计算机方案。文章对各类藏文构造及字符进行了分析和赋值,给出了藏文计算机排序的技术流程图。     

码书排序对快速码字搜索算法性能影响的分析

矢量量化快速码字搜索算法中,为了有效地减小搜索范围,必须对原始码书按一定的准则进行重新排序。对现存的两类快速码字搜索算法进行了总结,其中一类是码书按1维顺序关系排序,另一类是码书按2维相邻关系排序。通过实验给出了两类算法的搜索范围和编码时间,并进行了比较和分析,进而提出了在实际编码时如何更好地使用这两种排序关系的准则。     

基于排序的藏文音节类型判定

音节类型的程序判定是藏文字典排序的基础。建立了基于结构的现代藏文音节判定规则,并且将不满足该规则的藏文字母组合看作梵音藏文音节。首先,根据编码序列中占位编码、不占位编码的个数以及相互间的位置关系,判断一个编码序列是否满足现代藏文音节结构,如果满足则进一步确定各个编码（字母）在音节结构中的位置;其次,根据正字法对各个位置上字母的约束来判断这个编码序列是否表示一个现代藏文音节;最后,选取了一些有代表性的编码序列来测试算法的有效性。     

藏文字笔画编码排序的设想

藏文字符排序将被广泛应用于藏文文字信息处理的各个方面,包括字、词典的排序、系统软件和其他应用软件.试图对藏文的书写笔画排序规则做出较为正确、合理的归纳和富有逻辑性的描述,目的是为了找到一种在计算机里自动实现藏文笔画排序的算法模型,并打破了藏文字符仅依赖于音节部首结构排序的传统思维定式和框架.     

高效快速排序算法研究

快速排序是排序算法中性能较好的一种,但存在对数据有序或者基本有序的情形下的性能瓶颈问题。为此,对比效率同为O(nlbn)的其他排序算法,提出一种新的高效快速排序算法。理论分析和实验数据表明,其性能优于原有的快速排序算法,并且在数据基本有序的状况下依然具有高性能和较强的鲁棒性。     

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。     

双向选择排序算法

为丰富O(n²)阶排序算法的种类,以更好地服务于教学科研和日常应用,提出了一种新的排序算法-双向选择排序算法.通过数学方法分析得知:该算法的时间复杂度为O(n²),空间复杂度为O(1).通过实验对比得知:在相同条件下,该算法的运行时间平均为冒泡排序的27%、简单选择排序的62%、直接插入排序的88%.     

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。     

基于OpenCL的双GPU基数排序算法

为提高基数排序算法在异构并行平台下的资源利用率和算法加速比,提出基于OpenCL的双GPU基数排序算法。通过研究并行基数排序思想,以Y485P作为实验平台,使用OpenCL技术首先实现单GPU的基数排序算法,之后实现负载平衡的双GPU基数排序。测试结果表明,在使用单GPU时加速比为1.3x,使用双GPU时加速比为2.32x。     

基于蛇型磁带的海量数据排序算法

在数字图书馆和数据仓库中,需要解决海量数据的排序问题.利用蛇型磁带自身的物理特点,实现了一种高效的磁带排序算法STESort(serpentine tape external sort).与传统的2路归并磁带排序算法相比,STESort算法减少了磁带总定位时间.STESort算法具有更优的效率.STESort算法在提高排序效率的同时,通过减少磁头在磁带表面的移动次数延长了磁带的使用寿命.理论分析和实验结果表明,STESort算法优于传统的磁带排序算法,适合于海量数据排序.     

希尔排序算法实现与分析

希尔排序算法是由希尔提出来对直接插入排序算法的改进，围绕希尔排序的排序思想、算法设计并通过示例作了分析     

基于数组的桶排序算法

经典桶排序算法以链表形式实现"桶",处理均匀数据效率很高,是O(N)算法 .但对极不均匀数据则退化成低效的O(N2)插入排序 .讨论了记录携带附加数据的计数排序算法,将"桶"实现为顺序数组,避免链表的动态内存分配直接提高算法效率,并允许快排等O(N log N)算法处理桶内数据 .对均匀数据仍然保持O(N)时间复杂度,对极端不均匀数据则只退化为O(N log N)的原算法 .对一般非均匀数据,证明数组桶排序算法总体性能高于经典算法 .均匀数据实验表明,桶排序算法明显优于Linux下标准qsort系统调用,且数组桶排序算法效率更高 .而在非均匀的正态数据实验中数组桶算法性能下降明显小于经典桶排序,总体效率仍然优于qsort的直接应用 .     

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。