求解孙子问题的算法及符号计算软件

本文阐述在计算机上求解孙子问题的算法，并在微机上用符号计算语言ＣＡＳＣ实现了这些算法，软件ＣＨＩＮＲＥＭＤ可对任意大整数情况求解孙子问题。     

高级语言程序远程调用参数的转换

介绍了高级语言远程调用参数的转换技术。描述了高级语言ＰＡＳＣＡＬ各种类型的参数转换算法，以及如何组织一个层次清楚、型式统一、便于使用和生成的参数转换模块。     

三维几何图形的消隐研究

针对机械ＣＡＤ图形输出的要求，提出了适合工程制图的隐藏线消除算法，采用深度排序和求交结合最大最小测试的综合算法，并用Ｃ语言实现了该算法，给出了应用实例。     

用C 语言实现神经网络的算法类库

介绍用Ｃ＋＋语言编写的神经网络（ＮＮ）的ＢＰ、ＧＡ和ＧＡＢＰ算法类库。该类库引入类的概念，实现了对数据的封装、隐藏。     

奇阶和幻方的构造算法研究

本文介绍了构造奇阶和幻方的十二种算法，并给出了实现的ＰＡＳＣＡＬ语言程序。对软件工作者、软件水平考试者及其他感兴趣的读者具有一定的参考价值。     

GLCA算法的收敛性分析

模糊聚类分析算法能够通过目标函数准确地用公式表述聚类准则,从而较好地解决分类问题。ＧＬＣＡ算法与具有代表性的模糊聚类分析算法ＦＣＭ相比较其特点是：不需要选择权指,并把概率密度扩充到模糊测度。本文对ＧＬＣＡ算法进行了收敛性分析,证明了ＧＬＣＡ算法的不收敛性同时给出了ＧＬＣＡ算法不收敛的例子。     

求柱与梁网极小框的优化算法

本文介绍了柱与梁网的定义，物理表示和求其极小框的优化算法及分析，给出了实施这一算法的ＰＡＳＣＡＬ语言程序及运行实例。     

交互式动画卷积的设计与实现

随着计算机技术的发展，计算机辅助教学（ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｉｄｅｄＩｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，简称ＣＡＩ）应运而生，并在教学改革中发挥愈来愈重要的作用。本文介绍了信号与系统ＣＡＩ课件中用Ｃ语言实现交互式动画卷积的技术，包括交互方式中递归下降的表达式分析算法的实现和卷积的动画实现。实践结果表明，应用编译技术和动画技术是研制高质量ＣＡＩ课件与其他应用软件的有效方法     

介绍一种改进的选择排序算法

排序在数据处理中起着极其重要的作用，而排序在成批数据处理中占了相当的计算机时间，介绍的一种改进的选择排序算法，与通常的简单选择排序算法相比，大大地减少了比较次数，平均节省了４０％的ＣＰＵ时间。且已用ＴＵＲＢＯＰＡＳＣＡＬ语言实现。     

面向对象数据库的C宿主语言接口实现技术

面向对象的数据库管理系统（ＯＯＤＢＭＳ）通常都具备自身的查询语言，它以交互的方式供用户进行数据定义与数据操纵．除此之外，它还必须为程序员提供可在Ｃ、ＦＯＲＴＲＡＮ、ＰＡＳＣＡＬ等高级语言里嵌入使用查询语言的宿主语言接口．本文首先介绍这样一种Ｃ宿主语言接口Ｃ—ＯＳＤＬ，而后重点讨论它的实现技术，尤其是将Ｃ—ＯＳＤＬ命令转换成ＳＱＬ语句的翻译算法以及使用ＳＱＬ实现支持导航式查找的指针层次管理方法．文中讨论的Ｃ—ＯＳＤＬ实现技术以及最初的接口设计是面向对象的数据库技术的深入探讨．     

小间隔数据的迁移排序算法

结合小间隔数据的特点,提出了一种谓之迁移的百序方法,给出了该排离算法的描述,时间复杂度分析及用汇编语言与程序进行算法比较的实验结果,算法分析和实验结果都表明在特排序数据间隔不太大的情况下,迁移排序算法在速度上明显优于快速排序算法。     

一种新的分"档"统计插入排序算法

提出了一种谓之数据代码转换,分“档”统计,迁移插入的新排序方法,给出了该排序算法的描述,时间复杂度分析用Ｃ语言编写程序进行算法比较的实验结果,算法分析和实验结果都表明：在待排序数据均匀分布的情况下,分“档”统计插入排序方法的时间复杂度为Ｏ（Ｎ）,并且排序速度明显优于快速排序,分段快速排序,按位段分块排序等算法。     

均匀分布数据的分"档"统计插入排序算法研究

１．引言 排序（ｓｏｒｔｉｎｇ）是计算机程序设计中的一种重要运算,它的功能是将一个数据元素（或记录）的任意序列,重新排列成一个接关键字有序的序列．其精确定义如下： 设｛Ａｉ｝＝（Ａ１,Ａ２,…,ＡＮ）为一有限的数据集合,其中人是集合中的元素,又叫做记录．若 Ａｉ的某个标识特征为 Ｋｉ,称凡为 Ａｉ的关键字,又称为健或标识符．｛Ａｉ｝也称为记录集合．所谓排序,就是依照集合中元素的关键宇特征,把元素排列顺序重新加以组织,使新的有序集合｛Ａｊ｝对于任意的,有或． 由于排序是计算机科学中一项复杂而重要的技术,…     

长记录数据的映射链接排序算法研究

本文针对现有排序方法处理大规模长记录数据的应用局限性,提出了一种谓之映射链接的新排序方法,给出了该排序算法的描述、时间复杂度分析及用Ｃ语言编写程序进行算法比较的实验结果。     

基于Java的按位拆分快速排序并行算法

针对大数据量排序算法优化问题,提出一种基于Java的按位拆分的排序新算法。该排序算法按照位拆分数据,并结合Java的多线程对拆分的数据进行并行处理。数据实验结果表明,对于大数据量排序,该算法性能明显优于快速排序算法,而且算法具有很好的并行效率。     

基于Hadoop的多关键字排序方法研究

在单机环境下按多关键字对大数据排序需要较长的执行时间,为了提高按多关键字对大数据排序的效率,根据Hadoop的MapReduce模型,给出了两种基于Hadoop的多关键字排序方法。方法一在Reduce函数中使用链式基数排序算法按多关键字对大数据并行排序,利用多个节点的计算能力提高排序的效率。方法二通过定义组合键和比较器实现了对记录的多个关键字按字节比较,节省了将字节流反序列化为对象的时间。通过实验测试了两种方法的性能,实验结果表明,两种方法均能取得较高的排序效率和较好的可扩展性。     

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。     

元搜索引擎的结果去重及排序研究

结果去重和排序是提高元搜索引擎结果质量的两个关键问题,文章分析余弦相似度、基于TF-IDF的文本相似度三种去重算法,利用URL、标题和计算摘要相似度三方面去重;研究了Board排序、星星排序、轮询法、位置排序和概念可行度对检索结果的影响,提出了一种综合排序算法。实验结果表明,综合排序算法在准确率、召回率等方面都优于其他算法。     

String sorting technique for microcomputers

This paper reports the development of a sorting algorithm, called a ‘pocket sort.’ It is primarily directed to sorting of character data. The algorithm is strictly of order O(n); sorting time is directly proportional to the number of data elements to be sorted. Further, through the use of pointer - linked list data structures, no internal movement of the records containing the sort field is required. The algorithm has been implemented in Turbo Pascal. Data are presented comparing this pocket sort to other sorting techniques.     

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。