ASS算法分析与评价：与《ASS算法分析与改进》一文商榷

本文分析了ＡＳＳ算法的局限性，找出该分析方法的错误所在，重新作出了新的分析结果。     

数据等概率分档排序算法有效性的定量研究

归纳提出了数据等概率分档排序算法。该算法综合分析了以往的概率统计排序算法,充分利用了数据的分布信息,使得待排序数据尽可能平均分配到不同的区间内,分别对不同区间的数据排序,进而得到有序的序列;提出数据等概率分档排序算法有效性的定量研究,从理论上量化并论证了分档数m的取值、分布类型的近似程度以及影响它们的几个因素,而这些方面的量化实际排序提供指导;推导出了一些重要的结论,实验表明理论上的结果与实际情况相符。     

一种改进的计数排序算法

提出了一种新的计数排序算法,在保持排序稳定性的前提下,相比原始计数排序适用范围更广、拥有更好的时间和空间效率。此外,大量实验数据表明,算法在给定的任何数据规模下,时间效率均优于原始计数排序。当输入规模达到元素取值上限的1/10时,相比原始计数排序时间效率提高了51%,相比快速排序提高了39%;当输入规模与元素取值上限相等时,相比原始计数排序时间效率提高了67%,相比快速排序提高了71%。随着数据规模的增长,效率提高的越明显。     

分段快速排序法的改进

针对分段快速排序法^[1]因分段映射策略不理想而造成算法复杂度显著增加之问题,本文提出了一种由按位块分段、分段映射和局部快速排序所组成的新排序算法－按位块分段快速排序法（以下简称为“按位块分段快速排序”）。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,按位块分段快速排序法的时间复杂度可以达到O(N),是附加存储空间开销却仅仅为N＋M（M为分段数目,1≤M≤N）,同时排序速度明显优于QuickSort^[2]、分段快速排序^[1]、分“档”统计插入排序^[5]和Proportion Split Sort^[7]等算法。     

基于一类特殊问题的排序算法

本文提出了一类特殊问题的拓序算法，其特点是在内排序中关键字与数组下标作映射或链接处理，不实施反复比较与交换关键字的操作，时间复杂性达到O（N）；在外排序中，文件输入／输出次数减少，提高了效率 。这类算法适宜今后在相关大规模信息处理中广泛应用。     

一种改进的冒泡排序算法

提出了一种冒泡排序的改进算法,并对其性能与传统的冒泡排序算法的性能进行了实验比较。     

一种线性时间排序算法的实现

提出一种不依赖关键字的分布,数据位数不受限制的整型或实型数的内部排序算法,其时间和空间复杂度均为O(n).给出了算法思想和算法分析结果.     

堆整序的改进算法及其复杂性分析

堆整序的Heapsort算法,以其效率高,数据结构精致而被广泛采用。本文给出了实现堆整序的两个新算法。Heapsort 1在最好情况下,效率可以提高一倍;Heapsort 2算法,减小了复杂性的常数因子。     

一种新的基于哈希函数的排序算法

提出一种哈希函数分档的排序算法。根据数组下标递增的特点,针对任意分布整数,建立有效的哈希函数,通过反复映射完成排序。分析算法的时间和空间复杂度,实验验证算法的运行效率。算法分析和实验结果表明：算法的时间和空间复杂度均为O（n）,在问题规模较大时,效率优势明显。     

软件工程硕士“算法与算法复杂性分析”的教学思考与实践

本文针对软件工程硕士计算机专业基础差的实际状况,讨论打破专业限制,开展算法与算法复杂性课程教学的探索和实践体会。     

六边形区域快速傅里叶变换的CUDA-MPI算法及其实现

本文研究六边形区域上快速傅里叶变换(FFTH)的CUDA-MPI算法及其实现.首先,我们通过充分利用CUDA的层次化并行机制及其库函数,设计了FFTH的高效率的CUDA算法.对于规模为3×2048~2的双精度复数类型数据,我们设计的CUDA程序与CPU串行程序相比可以达到12倍加速比,如果不计内存和显存之间的数据传输,则加速比可达40倍;其计算效率与CUFFT所提供的二维方形区域FFT程序的效率基本一致.在此基础上,我们通过研究GPU上分布式并行数据的转置与排序算法,优化设计了FFTH的CUDA-MPI算法.在3×8192~2的数据规模、10节点×6GPU的计算环境下,我们的CUDA-MPI程序与CPU串行程序相比达到了55倍的加速;其效率比MPI并行版FFTW以及基于CUFFT本地计算和FFTW并行转置的方形区域并行FFT的效率都要高出很多.FFTH的CUDA-MPI算法研究和测试为大规模CPU+GPU异构计算机系统的可扩展新型算法的探索提供了参考.     

基于链接相似度Web挖掘算法的研究与改进

在Web挖掘分类模式基础上,研究和分析了基于链接分析的Web结构挖掘算法HITS(Hyperlink induced topic Search)。针对HITS算法在获取拓展集处理过程中只考虑基于根集网页链接出、入网页,不考虑出、入网页相似度的不足之处,提出了一种改进的DS-HITS(Document Similarity hyperlink induced topic search)算法。该算法在拓展集处理过程中引进多种反映网页相似度的权值,从而使获取的网页在核心和权威值方面明显得到改进。最后,基于Webla开源项目初始数据,对比了DS-HITS算法和HITS算法的搜索结果。     

约束满足问题中一致性算法的分析与研究

约束满足问题是人工智能领域的重要研究方向,其求解方法有三种,搜索、一致性算法和约束传播,其中一致性算法通常通过缩减问题域来提高搜索算法的效率.着重介绍了几种常用的一致性算法,并对几种常用算法进行了分析、比较和研究.     

电磁环境评价及预测算法研究与实现

为提高电磁辐射环境影响评价的科学性和准确性,考虑大型辐射源附近建筑物群对电磁环境的影响编制了电磁环境预测软件。提出计算建筑物群对射线产生单纯性多次反射时反射点通用算法、单纯性多次绕射时绕射点通用算法,将混合型路径转换成单纯型绕射路径的算法。将这些算法运用于角度z缓存区改进算法中,并采用场强精确算法编制程序。用该程序分别对两个通信基站、一个电视发射塔周边环境进行预测,预测结果与实测结果之间误差小于4 d B。说明该程序可以用于电磁环境影响评价。     

并行SCAN算法及其可扩放性分析

SCAN算法是构成某些并行算法的一个简单而常用的基本模块。本文首先描述了SCAN操作及其串行和并行算法的设计；然后介绍了并行算法的可扩放性概念、度量及其分析方法；最后分析了不同互连结构上的并行SCAN算法的可扩放性，并用一组在Transputer阵列上的实验对分析所得的结论进行了验证。     

基于水平集的PSO算法的改进

粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)目前仍存在着早熟收敛和收敛速度较慢的难题,提出一种新的PSO改进算法.该算法利用水平集对PSO的每一代粒子按照适应度进行划分,把与目标相关的所有信息结合在一起,改变了原有的PSO进化公式,提高了算法的收敛速度;其次,对于每一代的某个个体进行变异,使其变异到粒子密度低的空间中去,从而提高了粒子的多样性,减少早熟发生的机会.实验证明,这种算法是有效的.     

基于LCG的组合发生器及其结构的改进

１．引 言 伪随机数发生器是随机模拟的基础性工具之一．好的发生器有利于模拟工作的进行，低劣的发生器则会毁掉模拟工作． 随着认识的深入，人们发现一些曾广泛使用的发生器生成的伪随机数序列或者在周期，或者在晶格结构（ｌａｔｔｉｃｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ），或者在其它方面却存在着严重的缺陷［１］．从而逐渐认识到在寻找一个好的发生器的过程中会面临的巨大困难与需要遵循的基本准则［２－３］． 尽管如此，出于随机模拟的实际需要，多种新的发生器与伪随机数的生成方法仍然不断地被提出，以改进或者替代旧的发生器［４］．特别，…     

动态计算圆弧并面积的一个新算法

平面上以任意方式放置的Ｎ个圆所覆盖区域面积的计算问题称为圆弧并面积的计算问题，该问题不仅具有很强的应用背景，而且是计算几何，ＣＡＤ／ＣＡＭ和计算机图形学中的一个基础算法，本语文在给出有向多边形区域面积、约束圆弧所对圆心角计算公式的基础上 一个基于圆弧求交、平面有向我边形面积、扇形面积计算的动态计算圆弧并的一个新算法，该算法具有计算精度度