交换类内部排序算法的分析与比较

总结了冒泡排序、鸡尾酒排序、快速排序、往返排序、库雷希排序这些内部排序算法的主要思想,通过示例进一步阐述这些算法的排序步骤,加深对算法的理解。在此基础上,对这些排序算法进行了时间效率方面和空间效率的分析比较,指出冒泡排序和鸡尾酒排序算法适用于小型数据,快速排序适用于数据规模大的排序,往返排序可以适当缩小比较次数,库雷希排序常与其他交换排序结合使用。     

用分治法论排序

本文从分治法的角度讨论了在算法设计领域中有关的排序算法，并分析了各算法的时间效率问题，从而得出对表的分割方式是影响排序时间效率的关键。     

一种新的高效基数排序算法

排序是数据处理中一种很重要拘运算,能够方便数据的查找。常用内排序算法时间复杂度接近O（n^2）,优化的排序算法接近O（nlog2n）。基于基数排序的新排序方法,通过对关键字的低半部和高半部做两次基数排序,快速实现排序功能。最后给出了新排序算法和常用排序算法的数据排序效率比较,实验证明,它可以使算法的时间复杂度达到O（N）,算法的效率远远高于常规的排序算法。     

LAOV网络及其拓扑排序算法

基于AOV网络扑拓排序算法,提出了新的LAOV网络算法,并在VC++环境下利用栈和队列实现了LAOV网络拓扑排序算法,同时给出了在LAOV网络中拓扑排序里有无回路的判定方法,并举例说明了LAOV网络算法的执行过程、结果及运行时间等。实验分析结果表明,算法正确,效率较高。     

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。     

两种排序算法的改进

介绍了两种较为成熟的排序方法冒泡法和选择排序法,指出这两种排序方法都可在原来基础上实现双向排序。并以选择排序法为例,给出了新算法的算法思想、算法描述和算法的程序实现。通过分析算法的比较次数和移动次数得出结论:新算法和传统的排序算法方法同样简单,但排序效率相同甚至更高,均可作为实际排序和教学过程中的思路参考。     

基于二叉排序树的最佳适应算法

当前操作系统在管理内存时,常采用最佳适应算法对空闲内存块进行分配,但该算法存在效率不高、时空消耗大的缺点,对此提出基于二又排序树的最佳适应算法,改变原有的最佳适应算法中把所有空闲分区按容量大小顺序连接成空闲分区链的特点,而把所有空闲分区组建成一颗二叉排序树,进程发出请求时,根据二叉排序树的性质依次查找满足条件的空闲分区,并在分配后重组二叉排序树,保证二叉排序树的结构不被破坏,改善现有的最佳适应算法在查找过程中的效率问题.     

两个高效排序算法的APPLESOFT BASIC程序

本文提供目前数据排序效率最高的快速排序算法和堆排序算法的APPLESOFT BASIC程序。     

一种改进后的32位整数线性排序算法

线性排序算法非常高速,其算法时间复杂度为O(n),但在内存消耗方面的开销很大,并且不支持待排序数组索引输出,改进后的算法的输出结果并不是原数组中元素的有序输出,而是输出元素在数组中的索引值;通过与前者对比,理论分析与实验数据均表明,改进后的算法在待排序元素越多的情况下,排序效率越高,而且输出的结果是各元素在数组中的索引。     

枚举排序方法在机群系统中的并行化实现

排序是数据处理中经常使用的一种重要运算,如何进行高效率的排序是计算机应用中的重要课题。本文将枚举排序方法和基于MPI的并行计算结合起来,实现了算法的并行化,有效的提高了算法的执行效率。     

一个新的就地稳定归并算法

为了消除经典归并算法O(n)的附加空间并保持稳定性,提出一个简便的就地归并算法,它在待归并的第二段头部动态形成缓冲区,存放归并时前段的较大者,并组织成循环队列。对长为m、n的两段,归并时比较次数不超过m+n-1。将算法用于归并排序进行了测试,给出了归并、归并排序两者效率的关系,由排序结果验证了归并的比较次数为最优的O(n),并得出移动次数约为n2/48。     

基于Hadoop的排序算法并行化改进

受单机内存和计算能力的限制,串行的排序算法难以对大数据进行高效排序。针对此问题,根据Hadoop的MapReduce框架对常用的内部排序算法进行并行化改进,给出改进算法的基本步骤,描述了Map、Partition和Reduce函数的主要代码。以折半插入排序和堆排序为例,通过实验比较串行算法和改进算法的执行时间,测试改进算法的可扩展性。实验结果表明,改进的并行排序算法具有较高的执行效率和较好的可扩展性。     

用C#编程实现插入法排序的动态演示

排序是计算机数据处理中的一项重要操作,通过排序可以提高查找的效率。用计算机处理的很多问题的关键在于如何排序,因此熟练地掌握一些基本的排序方法就显得非常重要。插入法排序是基本排序算法中的一种。本文用C#2005编程实现了该排序算法的动态演示,非常直观,有助于初学者快速掌握和了解这一算法的基本原理和具体实现过程。     

基于选择思想和反序标识的改进冒泡排序算法

传统冒泡排序算法的时间复杂度高达 O（n2）,且冒泡排序算法在排序序列基本有序、无序的情况下,时间复杂度都是相同的,排序效率并不高。文章结合选择排序的算法思想,对冒泡排序进行改进,以期达到减少交换次数的目的。另外,引进一种叫“反序标识符”的变量,从而有效标识在排序过程中的反序情况,可以大大减少排序序列基本有序的比较次数。利用以上两个措施降低传统冒泡排序算法的比较复杂度和交换次数,从而改进冒泡排序算法。     

基于遗传算法的语义搜索结果排序算法

Web语义搜索结果排序一直是搜索引擎的主要研究课题之一。但是目前通用的算法例如OntoKhoj排序算法和AKTiveRank排序算法的排序结果并不理想,主要原因是排序思路比较片面,公式中的系数很难确定。针对这一问题,我们结合了OntoKhoj算法和AKTiveRank的优势,提出了O&A算法,并使用遗传算法对O&A中的系数进行了优化。实验表明,O&A算法的排序结果要明显优于OntoKhoj排序算法和AKTiveRank排序算法。     

改进的快速排序算法与递归

快速排序算法结构简单,平均性能较佳,被广泛地应用于理论和算法设计。介绍了快速排序,提出了一种改进的快速排序算法,并给出了非递归的快速排序算法,进行了相应的算法复杂度分析。     

简单选择排序算法稳定性探究及其改进

稳定性是度量排序算法质量的一个重要指标。简单选择排序是一种常见的排序算法,但其稳定性存在较大争议。结合实例探讨经典简单选择排序算法稳定性,并进行改进,在时间复杂度和空间复杂度不变的前提下,提出一种稳定的简单选择排序算法。     

随机排序的一种算法及其在准考证号生成中的应用

提出了除升序排序、降序排序之外的第三种排序——随机排序,并将随机排序分为完全随机排序和不完全随机排序两类,最后,进述了随机排序在VisualBasic6和C 下的算法实现及随机排序算法在大规模准考证生成中的应用实例。     

一种基于度排序的节点重要性排序算法

为有效评估复杂网络中节点的重要性,特提出了一种基于经典度排序方法的合度排序算法.合度排序算法是在节点度的基础上提出了邻度和合度的概念,通过计算每个节点的合度值来评估节点在网络中的重要性,即合度值越大,节点在网络中的重要性越高.并利用经典的度排序算法、接近度排序算法及新提出的合度排序算法对同一网络拓扑图的节点进行排序,证明了合度排序算法的有效性.     

常用C语言排序算法解析

排序是计算机科学中最重要的研究问题之一,也是学习C语言程序设计过程中重点研究问题之一。主要介绍了顺序比较法、选择排序法、冒泡排序法、改进的冒泡排序法和直接插入排序法,并从排序算法的思想、模拟排序执行过程、实现排序的算法代码及算法性能分析4个方面进行了详细的解析,可以帮助C语言初学者轻松理解几种常用的排序算法。