分档混合排序算法

对传统典型的几种排序算法：直接比较排序、冒泡排序、快速排序、分档排序与基数排序的效率进行了全面的分析与比较，在此基础上提出了一种称之为分档混合排序算法的新的排序算法，并用算例说明了它的优越性。     

针对字符串等复杂数据的一种新的高效分档混合排序算法

针对字符串及记录等复杂数据及分布不均匀的数字数据的排序问题，在全面分析与提高各种排序算法的优点的基础上提出了一种新的高效分档排序算法，并通过把它与最近排序方面的工作进行比较充分说明了它的优越性与先进性．     

针对任意分布数据的高效分档混合排序算法

针对任意分布数据的排序问题,在把对文献[7][8][9]等分档排序算法的改进与该算法在程序语言中的实现技术的改进相结合的基础上,提出了一种新的针对任意分布数据的高效分“档”排序算法,并通过把它与最近排序方面的工作进行比较说明了它的优越性。     

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。     

均匀分布数据的一种排序算法

本文介绍了一种均匀分布数据的排序算法，排序时间为O（n)，该算法已在IBMPC／XT286机上用BASIC语言实现。     

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.     

融合位置相关和概率排序的Lucene排序算法改进

文档检索结果的排序和文本分类技术是解决垂直搜索、个性化信息检索、信息过滤等相关问题的核心技术。为了提高检索系统的性能,针对Lucene的基础排序算法,提出了一种融合位置相关和概率排序的改进方法。考虑到查询词在文档中出现的位置信息和概率排序对文档相关性的影响,利用位置相关的查询词权值和基于朴素贝叶斯分类算法的文档相关性概率值,对Lucene基础排序算法的评分公式进行改进。实验表明,该改进方法能够有效提高垂直搜索的准确率,使用户拥有更好的垂直搜索体验。     

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。     

一种基于HASH变换的循环散列分档排序算法

在数据排序问题中,各种分段快速排序算法[3～11]只有对特定的数据分布类型或者符合ΔM相似文献   

数据结构中内部排序算法的分析

排序是计算机程序设计中经常遇到的一个重要内容,它的功能是将一个数据集合,按关键字重新排列成一个有序的序列。然而,由于排序算法程序须考虑设计路线、时间复杂度及稳定性等因素,初学者在理解上存在较大的困难,文章针对这些具体问题,提供一些行之有效的解决方法。     

一种节省空间的排序算法

目前报道的一些排序算法,空间复杂度都比较大．提出了一种改进其空间复杂度的方法,其特点是算法简单、稳定,时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为2n,达到下界．与传统的排序算法用变量与变量比较的思路不同,本文提出的是一种用变量与其分布区间进行比较的新思路．本算法特别适合那些范围确定且分布基本均匀的待排数据,也适合一般数据对象的排序．     

一种新型单循环排序算法

排序是计算机程序设计中一项经常而又重要的操作,研究排序算法具有重要的理论意义和广泛的应用价值。通过对目前常用的几种排序算法的研究,指出它们均为双重循环或多重循环结构设计,借鉴了军队排队列的思想,提出一种只需要单重循环结构即可完成排序过程的新型算法,并进行了编程实现。通过对该算法的时间复杂度、空间复杂度以及稳定性等性能分析,证明该算法对于基本有序的数据排列排序性能优秀,对于数据排列大都是两两错位的排序过程接近最优算法。     

基因组Translocation排序问题的改进多项式算法

该文给出基因组Transhocation排序问题的一个改进多项式算法,原算法所有存储空间O（n),时间复杂度为O(n^3),文中改进算法仍采用O(n)存储空间,时间复杂度为O(n^2logn),具体地,将计算Translocation距离的时间复杂度由O(n^3)改进为O(n^2),将计算Translocation序列的时间复杂度由O(n^3)改进为O(n^2logn).     

基于MapReduce模型的排序算法优化研究

MapReduce已经发展成为大数据领域标准的并行计算模型。为了使MapReduce系统下参与计算的所有节点高度负载均衡,并且最小化空间使用率、CPU、I/O的使用时长和网络传输开销等指标,在保持算法良好并行性的基础上,提出了一种MapReduce优化算法的设计规范,对多个指标同时进行优化。针对数据处理领域最重要的排序算法进行理论分析,给出了多指标约束下的最优算法,并证明了该优化算法满足MapReduce 优化算法规范。最后通过实验验证了该优化的排序算法在有效性和效率方面严格优于传统的排序算法。     

数据结构内排序之比较

本文主要通过对几种排序算法简单介绍并进行比较分析,最后得出一定指导意义的结论。     

B-快速排序算法的研究与应用

描述了B-快速排序的基本思想,提出了正确的实现算法,然后给出了两种结构形式的、用C 实现的程序源代码,最后介绍了它在并行程序监测分析工具软件中的应用。     

基于队与栈结合排序算法实现及性能分析

排序有许多经典的算法,如插入排序、交换排序、选择排序等。这些排序算法的性能包括时间复杂度、空间复杂度以及稳定性各有优劣。笔者在这里给出一种全新的排序算法——队与栈排序。这种算法打破传统以交换或移动为主要排序的做法,而是借助栈和队这两种数据结构来实现排序。     

基于概率分布的排序算法(2)

文章介绍了基于概率分布的排序算法中,如何根据分布函数的特性,计算被排数据序号的方法。