实型数据的非比较分段排序算法

实型数据非比较分段排序算法(简称RNCSS)是根据实型数据机内编码的特点提出来的一种快速非比较排序算法,文中给出了算法的分析和关键的源程序段。该算法的时间复杂度为0(N),且附加存储空间极小,特别适合干数据量大的场合。     

一种实型数据的快速排序算法

提出了一种针对实型数据的快速排序算法,并给出了算法的分析和关键的源程序段。该算法的时间复杂度为O(N),且附加存储空间极小,特别适合于数据量大的场合。     

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。     

一种B-快速排序算法

提出一种新的B-快速排序算法,当数集较大时其排序的速度比快速排序算法快且稳定性好,并对其排序结果与理论下界作了比较。     

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 .     

一种基于统计的分段排序算法

模仿手工对大记录量，少关键字值的排序方法，提出一种基于统计的分段排序算法。在此基础上，提出一种适合一般情况的有限次统计分段排序算法。算法的时间复杂度为O(n)，而空间占用极少，算法的排序速度与记录的初始分布无关。算法适合对大数据量进行排序。     

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）。     

快速排序的一种改进算法

快速排序算法是基于关键字比较的一种性能较好的排序算法,平均时间复杂度为O(nlogn)。文章针对快速排序分治的策略和基数排序的原理,提出了一种基于基数的快速排序改进算法,论述了改进算法的理论依据和基本思想,并给出了递归形式的算法描述。改进后的算法在执行效率方面和占用辅助空间方面都有所改善。改进后算法不需要作关键字比较,特别适合大数据量的排序,具有一定的应用价值。     

一种全新的排序算法

本文介绍一种新的排序算法,该算法基于划分小的区间,具有更快的运行速度.     

一种基于分区标记的快速细化方法

在分析了已有的细化算法的基础上,提出了一种基于分区标记的快速细化方法,这种算法属于逐层剥离法,虽然不能避免逐层剥离法的局限性,但方法采用了系列优化措施。实例表明,该方法极大地提高了细化效率,为线自动、快速矢量化奠定了基础,具有推广意义。     

一个改进的循环2路插入排序算法

对一个循环2路插入算法进行了改进,其有序区在序列的始末连接端形成,简化了算法实现,算例表明排序效率也得到了一定提高.     

一种优化BITONIC算法:并行-优化-串行合并和分类向量算法

串行算法并行化是发挥各种巨型机的效率的关键技术之一。“并行－优化－串行”归并向量算法（OSVM）,是一种串行算法并行化的优化方法,它用O（N／p)时间把总长为N的两个有序序列归并或把总长为N的一个Bitonic序列排序。“并行－优化－串行”排序向量算法（POSVS）用O（NlogN)/p）时间在实际SIMD机上把N个数排序,这些是第1个满足以下两个条件的向量Optimal算法（加速比＝O（p)),（1）它能在实际SIMD计算机上实现,处理机的台数p的范围很宽1≤N^1-ε,这里,ε是任意的小的正数。（2）它统一了3种不同类的合并算法：Batcher的Bitonic算法（最快但效率随参数变大而向于0）,优化(Optimal)算法（效率为常数的算法）和最佳的串行算法。而且综合了3个算法的优点,“并行－优化－串行”（POS）方法是一个通用方法,它还可以应用到其它类型问题上。     

一种新的分“档”快速排序算法

本文提出了一种由分“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。     

A PRACTICAL ALGORITHM for INTEGER SORTING INTEGER SORTING ON A MESH-CONNECTED COMPUTER*

This paper presents count-sort, a parallel algorithm for mesh-connected computers to sort integers where the range of inputs is known. A straightforward counting technique that has not been implemented previously in parallel sorting algorithms is presented. On a mesh-connected computer with N×N processors we are able to sort N integers in the range 1 sN in timewhere cN is very small. For practical values of N, the algorithm is extremely fast. Further, it is possible to expand the range by a factor k to 1 N so that the slowdown is less than k.

We produce two implementations of count-sort on the SIMD MasPar MP-I with 8192 processors. The first sorts 8-bit integers, one per processor, significantly faster than the manufacturer's current library routine for sorting 8-bit integers. The second implementation is a fast version that sorts several elements per processor.     

工件加工最优排序算法研究--相对优势递推法

本文对世界上仍在研究的N个工件在M台机器上加工的最优排序的理论及其算法问题,从相对优势递推的观点进行了研究,给出了相应的理论和算法。利用该方法,不仅可以解任意多个工件在任意多台机器上加工的最优排序确定,并计算出最省时的加工工时,其计算机排序工作量要比文中提及的“枚举法排序”少得多。     

并行归并排序算法

构造效率为Ｏ（１）的并行算法是一个引人注目的问题。［１］和［２］分别提出了并行度为Ｏ（ｌｏｇｎ）和Ｏ（ｎ＾１／２）的、效率为Ｏ（１）的并行排序算法。本文提出一种新的并行排序算法，其效率为Ｏ（１），而并行步数小于［１］和［２］的算法的并行步数。经过改进后，在保持效率为Ｏ（１）的情况下，可进一步将并行度扩大到Ｏ（ｎ＾１／２ｌｏｇ ｎ）。     

一种基于个性化推荐的用户访问路径补全算法

路径补全是Web日志数据预处理的重要阶段,目前的路径补全技术大多基于静态网站结构实施。个性化推荐技术的广泛应用,使站点结构由静态结构转变为动态结构。针对目前各种路径补全算法无法解决动态站点结构下用户访问路径中页面缺失的问题,提出动态站点结构的概念、构造方法及站点结构的图结构存储策略。在此基础上,提出一种在动态站点结构下的基于页面类型的用户访问路径补全算法PCBPS(Path Complement Based on Page Sort)。实验证明在动态站点结构下,这种方法能较准确地恢复用户访问路径中的缺失页面,较好地提高了路径补全的准确率。