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问题。     

链表递增归并排序算法

归并排序是一种稳定,高效的排序算法。归并排序算法一般是用顺序存储结构实现的。如Sun公司JDK中Java Collection库中对数组、List的排序。使用顺序存储结构实现归并排序需要空间复杂度为O(n)的辅助存储空间,对于链表来说,还需要转换为顺序存储结构,所以共需要2n的辅助存储空间。本文提出一种链表非递归归并排序算法,可以对链表进行原地(In Place)排序,只需要O(logn)的辅助存储空间,时间复杂度不变。     

基于分治策略的两种排序算法综述

本文主要描述了分治策略的基本思想,并且用分治策略实现了快速排序和归并排序两种排序算法。从分、解、合三方面剖析排序,从而得出分割方式是影响排序效率的关键,并将分治法扩展应用到更多排序方法中。     

基于Java快速排序的新应用

本文对快速排序算法的应用范围进行了非常有意义的扩充,使其能应用于线性链表中,并给出了实现该算法的Java源程序.     

基于链表的对分排序算法及实现

针对以链表为存储结构的数据对象进行排序方法研究，具体描述了对分排序的算法思想，并给出了实现排序算法的有关函数。     

基于单向指针链表的快速搜索算法的实现

本文通过对单向指针链表数据的存贮和快速搜索的研究,结合一些成熟的搜索算法,在VC和TC语言中实现了基于单向指针链表的快速搜索算法,并给出了算法相关的具体原理和实现代码。本算法摈弃了单向指针链表数据的逐点循序搜索算法的缺点,加快了搜索速度。进一步发挥了单向指针链表数据的优势。     

深度优先稳定原地归并排序的高效算法

基于分治策略,使用深度优先的方法,提出了一种用于线性表的稳定原地归并排序算法,其时间复杂度为O(n lb n),辅助空间复杂度为O(1),递归栈空间复杂度为O(lb n),同时进行了算法分析和实验测试。实验结果表明,该算法效率较STL中的稳定原地归并排序算法有67.51%的提升,解决了稳定排序算法中要么时间复杂度高要么空间复杂度高的问题。     

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）。     

基于数据结构的单向链表排序算法探究

链表是一种较为复杂的数据结构,而基于链表的排序算法更是让人难以理解,且普遍效率较低,但其运用却极其广泛.通过对基于单向链表的插入排序算法进行剖析,继而归纳出其与顺序存储结构上实现插入排序算法的区别与优势,并从时间复杂度、空间复杂度与稳定性进行比较,体现出其优越性能和实现技巧.     

链表递增归并排序算法

归并排序是一种稳定．高效的排序算法。归并排序算法一般是用顺序存储结构实现的。如Sun公司JDK中Java Collection库中对数组、List的排序。使用顺序存储结构实现归并排序需要空间复杂度为O(n)的辅助存储空间，对于链表来说，还需要转换为顺序存储结构，所以共需要2n的辅助存储空间。本文提出一种链表非递归归并排序算法，可以对链表进行原地(In Place)排序，只需要O(logn)辅助存储空间，时间复杂度不变。     

静态链表上排序算法的研究

排序是计算机操作中的一种常用技术,排序算法在顺序表上有很多实现技术,但在静态链表上的研究却很少见。本文讨论了静态链表上冒泡排序,插入排序和选择排序算法的实现思想,用高级语言实现了这几种算法,最后分析了这些算法的性能。     

单向链表在高速缓存中的应用

在中国石油油气管道SCADA系统的实时库软件中,在数据转发缓存中采用了单向链表,在模拟发送的情况下,达到了每秒写入130万以上数据块的极高性能,满足了系统的高性能处理需求。     

基于快速排序算法的文献检索技术

文献搜索引擎在资料查找过程中起到重要作用,帮助人们从海量数据资源中找到自己想要的信息。伴随网络技术的推广与发展,目前文献检索网站数据存储量迅速增长,造成检索过程计算量增加。采用快速排序算法,可以有效筛选出与用户需求匹配度较高的文献,方便用户使用,提高运算效率,并利用计算机模拟实现。     

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。     

一种基于哈希链表的多关键字排序算法

该文结合哈希表提出一种多关键字的排序算法,该算法根据数据元素的关键字转换,利用哈希表的地址映射实现数据元素在有序序列中的位置,从而通过减少关键字比较及移动使排序算法得到优化。算法基于哈希表改进而来,在特殊多关键字排序中具有一定的应用。     

链表排序程序设计的算法解析

本文介绍了链表排序程序设计的3种算法：（1）链表简单排序法；（2）链表选择排序法；（3）链表指针插入排序法。3种排序方法的时间复杂度都是0（n^2)，如果链表节点内容很多，3种排序算法中运行时间最节省是链表指针插入排序法，它只交换节点地址，没有交换节点内容。     

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。     

一种排序统计滤波的快速算法

提出快速排序统计滤波 (FOSF)算法 ,利用相邻滑窗的重叠性质 ,通过把灰度直方图改造为静态链表的形式 ,实现排序统计滤波。由于无须对滤波窗内的象素进行排序 ,所以大大提高了算法效率 ,并取得较好的实验效果。     

基于单向并行多链表的流管理

高速条件下数据访存是流管理的瓶颈,传统表项操作“读-处理-写”模式效率仅为36％,读写转换和读写延时是制约效率的重要因素.针对这个问题,提出了连续读写法处理表项,通过合并读写时延和复用读写转换的方式使表项操作效率超过90％;并在此基础上提出了单向并行多链表法.通过多个链表的交替操作,使连续读写法应用于处理不活动超时流.理论分析和实验表明,单向并行多链表法能够适用于OC-768(40Gbps)链路下管理千万条表项明显优于辅助存储法和双向链表法的OC-192 (10Gbps)下百万条表项的管理能力.     

十字链表排序法模型的构建

介绍了十字链表排序法模型原理和十字链表排序法模型在团体总分排名中的应用,给出了十字链表排序法模型的Java语言实现。