各种内部排序算法的比较

排序是程序设计中非常重要的内容,其算法种类繁多,现介绍常用的几种排序算法,并比较了它们的异同。针对不同的序列选择最佳排序方法,以提高效率。     

数据结构的内排序方法研究

排序在计算机程序设计中非常重要,各种排序方法各有其优缺点,适用场合也不同。本文从多个方面对各种内排序方法进行全面的比较和分析,最后给出综合结论。     

基于映射排序的两个算法

提出了两个新的排序算法：（１）多字段记录的映射排序法，这一算法关键字与数组下标作映射处理，不实施反复比较和交换关键字的操作，时间复杂性达到Ｏ（Ｎ）。（２）链式扩充基排序法，这一算法扩充基，使用子域映射来提高排序速度，效率高，通常情况下优于Ｈｏａｒｅ快速排序法。     

直接插入排序算法分析与实现

为了查找方便，通常希望计算机中的表是按关键字有序的，因为有序的顺序表可以采用查找效率较高的折半查找法查找，因此，研究各种排序方法是计算机工作者的重要课题之一。该论文从直接插入排序的基本思想、算法、算法分析及稳定性等几个方面研究与分析直接插入排序方法，并阐述了直接插入排序算法实现的整个设计过程。     

汉语题内关键词索引双向排序的自动实现

通过实验和研究提出的双向排序技术是对汉语题内关键词索引排序技术的改进。文章从比较汉语题内关键词索上单、双向排序技术的优劣角度论证了双向排序技术的优点；并重点探讨了汉语题内关键词索引双向排序技术自动实现的具体思想和方法。     

2－排序的几点性质

证明了排序即2-排序这一性质,同时给出了由R-排序构造2-排序的充分条件。     

改进的快速排序算法

本文通过分析快速排序算法中固有的不足之处,提出了改进的快速排序算法,并对算法的时间复杂度进行分析,通过编写程序上机实验,将原算法与改进的算法运行所需时间进行比较,证明了改进算法的有效性。     

C++高级语言中如何实现数据的排序

本文介绍了常用的排序方法:选择法排序和冒泡法排序,并结合实例介绍了如何用c 高级语言来编写这两种排序。     

关于群排序个数的探讨

利用组合数学相关知识研究了可排序群的排序个数问题,得到了交换群元素排序个数的一个下限,同时利用这个下限反过来也可以确定群,特别是交换群的结构。     

排序学习算法的一般模型研究

排序学习问题是机器学习与数据挖掘领域近来的研究热点之一。本文通过分析和比较几种排序学习模型,提出基于这些模型的一般框架,从而为进一步的算法设计和理论分析奠定基础。     

基于图论判断比较矩阵的一致性及方案排序研究

本文从理论上提出了基于图论判断比较矩阵的一致性等概念,并在此基础上提出了方案排序方法。最后,给出了一个算例。     

基于Java语言实现的直接选择排序算法

介绍了常用的排序算法,详细阐述了直接选择排序算法,最后给出基于Java语言实现的直接选择排序算法。     

基本排序方法的对比启发教学

排序是数据处理中常用的一种操作,排序方法种类繁多,各有特色,非计算机专业学生学习排序方法的重点是能够应用恰当的排序方法解决实际问题。在对非计算机专业学生进行排序方法教学时,通常采用知识传授的模式。本文探索在知识传授的同时引入对比启发方法,以“理解基本思想、思考改进思路、掌握适用场合”为主线,培养学生独立思考和解决问题的能力。教学实践表明,该方法具有较好的教学效果。     

[2015年第2期] 多样性图排序的研究现状及展望

排序是信息检索、数据挖掘以及社会网络分析的基础工作之一。 在线社交网络和社 会媒体的快速发展积累了大量的图数据——由表示实体的节点和表示实体间关系的连边构 成。 图数据中节点之间连接关系复杂, 通常缺少显式的全序结构, 使得图排序在图数据分析 中显得尤为重要。 图排序算法主要包括 2 大类, 面向节点中心度的图排序算法和面向节点集 合多样性的图排序算法。 与传统的图排序不同 , 多样性图排序考虑排序和聚类的融合, 体现 为节点集合对网络整体的覆盖程度。 近年来, 多样性图排序得到了广泛的关注, 取得了一系 列研究进展,研究成果成功应用到了搜索结果排序、文档自动摘要、信息推荐系统和影响最大 化等诸多场景中。 文章评述了多样性图排序的研究现状及主要进展, 将现有的多样性图排序 方法按照研究思路的不同分为边际效益最大化、竞争随机游走、聚类与排序互增强 3 类, 分别 评述了每类方法的优势和不足。 最后指出 , 设计有效的评价指标和标准测试集、克服多样性 图排序面临的精度和速度的矛盾等是多样性图排序未来的研究重点。     

信息检索多样化排序算法研究综述

信息检索中用户的多样化需求促进了多样化排序问题的提出,当前国内外多样化排序研究的成果主要分为隐式多样化排序和显式多样化排序,而在用户潜在意图未知的前提下,如何根据用户提交的查询词对信息检索结果文档进行排序,从而最大化程度上满足用户需求,是多样化排序问题研究的核心问题和难点。文章通过对国内外多样化排序研究成果进行分析,归纳了当前多样化排序研究中所存在的一些不足,并指出了在多样化排序领域中可以进行研究的一些方向,特别是多样化排序理论体系的完善和多样化排序系统的构建。     

四种化学类核心期刊1998年载文比较分析

介绍了科技论文常见的署名排序模式,分析了现阶段科技论文署名排序中存在的问题及其产生的原因,指出对论文署名排序进行审查是编辑的工作职责,并探讨了进行编辑审查的方法及对署名排序争议的处理原则.     

一种复杂截面线数据的排序与轮廓分离方法

逆向工程中通过工业CT等方式测量得到的截面线数据具有数据量大、轮廓多等特点。要对其进行特征提取或几何造型之前,必须首先进行排序和轮廓分离。本文提出了一种基于极坐标的复杂截面点云数据的排序和轮廓分离方法,与基于距离的排序算法相比,这种方法减小了相邻点搜索范围,提高了搜索效率。数据试验说明这种方法能够准确地实现复杂截面点云数据地排序和轮廓分离,而且适用于包括图象数据在内的各种数据,可以用来解决图象的轮廓跟踪问题。     

对快速排序的研究

阐述了运用分治策略实现快速排序的基本思想,用c#语言实现快速排序算法,然后分析快速排序算法的性能,通过对由实验所得归并排序、堆排序、插入排序、快速排序平均时间的曲线图等分析得出快速排序算法在渐进意义上的最优性。     

基于数据包络分析的科研项目评审排序方法

对科研项目进行合理排序,是科研项目评审和筛选的前提,是科研管理的重要内容。数据包络分析方法已经被广泛运用于决策单元的排序之中。首先研究了科研项目评审的指标体系,然后分别利用基于最优前沿面的DEA模型和基于最劣前沿面的DEA模型对科研项目进行排序,最后将有效指数和无效指数的乘积作为标准进行排序。通过实证研究证实该方法的合理性。     

线性时间复杂度排序算法研究及应用

算法在程序设计中起着至关重要的作用,一个好的算法可以让程序变得高效。排序作为数据处理最基本的工作之一,在程序中需要大量使用。常见的几种排序算法的平均时间复杂度最优为O（nlog2n）,为从根本上提高程序的运行效率,对能够在线性时间解决数据排序的算法进行了研究,并在实际问题中对桶排序算法加以了应用。