一种基于快速排序的快速多目标遗传算法

多目标遗传算法的一个重要步骤就是构造非支配集,本文提出了一种基于快速排序的非支配集构造方法,提高了非支配集构造效率,并且在Deb提出的NSGAⅡ的基础上,改进了其种群构造策略,设计了一类新的多目标遗传算法。实验表明,这种方法比NSGAⅡ具有更快的收敛速度且保持了良好的分布性。     

快速分组排序

§1.排序 对一组给定的数据记录 x_1,x_2,…,x_i,…,x_N (1)排序,就是在计算机上经过一定的计算处理,把数据记录(1)排成递增或递降的数序列。如排成递增的数序列     

基于快速自适应多路排序的四面体可视化

投影四面体法是可视化不规则四面体体数据的主流方法之一,其中需要逐帧对所有四面体按照其距离视点远近进行排序,因此排序算法的效率非常重要.针对已有方法只是简单地在GPU上实现排序的并行化,提升空间有限的问题,提出一种面向四面体重心排序的快速自适应多路算法,并在GPU上予以实现.该算法充分利用了四面体体数据疏密变化平缓、空间连贯性强的特点,并利用预计算的分布表自适应生成深度区间,使得各区间负载均衡,独立排序.实验结果证明,与其他GPU方法相比,文中算法将排序所占时间比例从超过24％下降到12％,并将绘制帧率提高了11％.     

简单快速排序算法

内部排序是计算机程序设计中的一种重要操作,排序算法也很多,每一种方法都有各自的优缺点,适合在不同的环境下使用。在这里我们先比较一些常用的排序算法,再提出一种针对排序数连续性较好的简单和较快的排序算法。     

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。     

快速排序性能分析

在决策树计算模型下,任何一个基于比较来确定元素相对位置的排序算法需要的计算时间是Ω(nlog2n).如果能设计一个需要O(nlog2n)时间的排序算法,在渐近的意义上,这个排序算法就是最优的.由C.A.R.Hoare发明的快速排序算法它在平均情况下需要O(nlog2n)时间.本文就该算法在最好情况下、最坏情况下、平均情况下的性能进行分析.     

超快速排序算法

快速排序将文件分成两个子文件，然后递归地将两个子文件排序，其平均复杂性为Ｏ。本文给出超快速排序算法，建立将文件分成Ｎ个子文件，然后递归地将Ｎ个子文件排序，其平衡复杂性为Ｏ（Ｎ）。     

快速排序的应用

有一些基础的同学,一定学过一些排序的算法,如冒泡 法、插入法。这些算法很容易掌握,用它们排序通常需要两 重循环,对于n个数据,算法的时间复杂度为0(n2),效率 是比较低的。当n达到几万甚至十几万时,程序会运行得相 当缓慢。 下面介绍一种效率较高的算法。排序的过程是:取出待 排序数据之一(称为基准数据),并将数据分为两部分,使 得基准数据一侧的数据皆小于基准数据,另一侧的数据皆大于 基准数据,如果某一侧的数据至少有2个,则对这一侧的数 据递归地进行同样操作。 问题的难点在于,如何完成“将数据分为两部分”这 一步。我们以下面的数据为例(需要对其进行升序排列), 介绍一种较好的方法:     

分段快速排序法

本文给出分段快速排序方法,对于给定的N个数据记录,此方法的最大平均排序时间为O(N)。本文最后给出利用三种快速排序方法在IBM—PC机上分别关于均匀分布数据记录和正态分布数据记录进行排序的实验结果。     

基于多条件的单链表快速排序算法研究

单链表由于其存储结构的局限性,通常采用插入算法实现排序,速度很慢,满足不了大规模问题的速度要求。在分析了单链表结构特征及快速排序算法思想的基础之上,作者提出并实现了在单链表中基于多个条件的快速排序算法,从而极大提高了排序的效率。     

位排序--一种快速排序法

众所周知,排序速度的快慢,取决于排序算法的时间复杂度和空间复杂度。因而,排序算法设计的主导思想,就是要千方百计降低算法的时间复杂度和空间复杂度。虽然计算机硬件的运算速度越来越快,但排序算法的研究仍是算法理论中的一个重要课题。已有的排序算法很多,在所有基于“记录关键字之间比较”的排序方法中,快速排序(quick sort)是平均时间性能最好的一种方法,平均时间为O（n*log n)。但是在最坏情况下,时间复杂度却很高,为O(n^2)。     

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。     

单向链表快速排序算法

单向链表广泛应用于动态存储结构,当前单向链表的排序算法普遍效率偏低,而平均效率最高的快速排序算法并不适用于单向链表。基于分治策略,使用递归方法,通过重新链接单向链表节点,提出了用于单向链表的快速排序算法,其平均时间复杂度为O(nlog2n),辅助空间复杂度为O(0),平均递归栈空间复杂度为O(log2n);同时,进行了算法分析和实验测试,其效率较其它单向链表排序算法有较大提高,且较传统基于线性表的快速排序算法也有一定提高。研究结果解决了当前单向链表排序效率较低的     

基于JAVA的快速排序

阐述了排序对数据处理的重要性。采用流行的跨平台的面向对象程序设计语言java实现了快速排序的算法,并从理论上进行了算法分析。     

快速排序算法优化策略

为了解决经典快速排序算法在面对待排序数据事先有序,大量重复数据,递归层数过深以及排序稳定性等诸多问题时暴露出来的缺陷,从枢轴的合理选择、三路划分、与其他排序法结合和尾递归优化等多个方面分析和总结了优化经典快速排序算法的各种策略,在实际使用快速排序算法时具有一定的参考价值.     

快速排序的改进算法

排序是计算机科学中一个非常重要的研究问题。2000年,排序曾被列为20世纪对科学和工程计算的研究与实践影响最大的十大问题之一。本文在分析通常的快速排序算法的平均时间复杂度的基础上,提出了一种新的改进算法,提高了快速排序算法的性能。