多路插入排序算法

对时间复杂性为O(n2)的传统直接插入排序,提出了一种多路直接插入排序算法,给出了相关算法描述及性能分析;讨论了新算法中的插入路数与时间复杂性的关系,得出了当路数为O√n时,时间复杂性有最小值O(n3/2)的结论;最后将多路直接插入排序算法与已有的一些直接插入排序算法进行了比较,结果明显优于已有算法.文中的算法思想同样适用于折半插入排序.     

高中数学教学中排序算法的分析与讨论

本文首先总结排序算法的发展现状和分类,然后对内部排序中的交换排序和插入排序做了进一步的研究,包括对其基本思想和实现方案的研究。在基于冒泡排序和简单插入排序的基础上更深入的研究了快速排序和希尔排序这两种更为有效的排序方案并分析和比较这些算法的性能。     

周期为2~n的二元序列谱免疫度的算法

通过对周期序列谱免疫度的研究,提出了序列的0限制k错线性复杂度的概念。以Mark Stamp所提出的计算周期为2n的二元序列k错线性复杂度的算法为基础,设计了求周期为2n的二元序列0限制k错线性复杂度的算法1,并利用算法1提出了确定该二元序列谱免疫度的快速算法,该算法具有较高的计算效率,时间复杂度为O(n)。     

多插入排序算法族

在研究插入排序算法的基础上，提出了一类新的算法——多插入排序算法族。通过增加每趟插入元素的个数，从而可以减少插入移动和比较的次数。比例划分多插入排序，是多插入排序的自然延续，可用递归形式予以实现。分析表明，归并排序为平等序列互插的插入排序的特例。与简单插入排序算法相比，本算法族效率较高。     

插入排序算法优化

当今时代,云计算与大数据越来越被人们所重视.算法的时间复杂度作为评估算法性能的最重要的因素之一,亟需得到改善和提高.而排序算法的优劣直接影响算法的运行速度.为了减少大数据和云计算算法的排序时间,提高排序算法运行的效率,对插入排序算法进行了优化.分别从随机获取无序区元素、分组、增量和设立标志位等方面进行优化,有效降低了插入排序算法的时间复杂度.实验结果表明,改进后的排序算法在排序效率上得到了很大提高.     

一种基于有序双端链表的高效排序算法

本文提出一种新的基于有序双端链表的比较排序算法,即ODListsort(ordered double-end linked list sort)算法。该算法首先要定义一个可共存的链表最大数量,然后通过生成链表、根据规则插入数据以及合并操作来对数据集进行排序。在ODListsort算法中,数据元素是以链表形式进行动态内存分配的,因此它比一些经典的排序算法性能更优。实验结果表明,对于随机数据集,ODListsort排序与快速排序的速度接近,比归并排序、选择排序、插入排序以及冒泡排序的速度更快;对于有序数据集,ODListsort排序的效率远超快速排序,略高于归并排序。     

多数据源数据等概率分档统计插入排序算法

针对待排数据来源的多样性,提出了多数据源数据等概率分档统计插入排序算法．该算法将现代统计学的新结论、新方法应用于传统的排序算法．新的排序算法达到了时间复杂度的下界O(n),且具有更广的应用范围．实验表明,当数据量较大时(n＞1000),此算法优于其他同类算法．     

选择排序算法的一个改进及分析

针对少量记录排序的应用，对直接选择排序算法进行了挖掘，通过增加记忆功能，使算法性能得到明显提高。改进后的算法在大量记录排序时，较原算法的速度提高1倍以上；在少量记录排序时，是基于比较和移位的排序算法中总体表现最佳的；并且对原序列的有序程度很敏感，原序列相对有序时，速度能大幅度提高。结果表明：该算法很适合少量记录排序、部分排序、较有序记录的排序，以及与快速排序算法的混合使用。     

基于C语言的常用排序算法比较研究

排序作为计算机程序设计中的一个重要操作,算法的好坏直接影响着程序的运行效率,文章通过对几种常用算法的基本概念、算法思路及性能分析,指出了插入排序、交换排序、选择排序算法选择的5点依据。     

常用排序算法时间开销的实验统计分析

以数值数据为排序对象,对交换排序、冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序以及快速排序等常用的六种排序算法的时间复杂度从实验统计角度进行分析和对比.本实验统计数据分析可知具有相同定性指标的排序算法,可能实际时间效率有着很大的差异,这组实验数据可为实际应用中排序算法的选择提供参考.     

对最大团问题的HEWN算法分析

对最大团问题的HEWN(hierarchicaledge-weightnetwork)算法进行了复杂性分析.首先通过分析HEWN的结构特点和所需进行的操作,设计了一种实现HEWN算法的数据结构,指出了在HEWN算法中HEWN的存储宜采用邻接多重表和二叉链表相结合的链表表示法,然后从HEWN的存储结构入手,剖析了HEWN的构造过程,在剖析过程中,通过与MCST(maximumcompletesub-graphtree)比较,指出了当2j>n时潜在的、指数的生成和修改GM的次数存在于HEWN算法中.因而,HEWN算法的时间复杂度是指数的,而不是O(n8.5).     

冒泡排序算法在静态链表上的实现

利用静态链表的原理,冒泡排序算法在静态链表上实现时只改变结点的游标,排好序后再利用order优先搜索算法将每个记录移动到相应位置.实验及分析结果表明,记录移动的时间复杂度由O（n2）下降到O（n）,当单个记录需要较大的存储空间时,效率较高.     

数据等概率分档统计插入排序算法

提出了一种按数据等概率分档的排序算法,此算法应用现代统计学的一些知识和技巧,结合传统的排序算法,对具有一般分布的数据进行排序,使排序的运算量为O（n）,达到了排序运算量的下限,实验表明,在n较大时此算法效率要优于现有的同类排序算法。     

插入类排序算法的改进及实际应用

针对应用C语言将多种算法结合起来并进行改进与整合方面研究不多的问题,提出了插入类排序算法与其他算法相结合的思想,并加以改进．结果不但可以扩充排序问题的解题优势,而且充分反映出了算法为实际问题服务的宗旨．实践表明,该算法简单可行,特别是当它参与到一个优秀的排序算法中时,更会反映出特有的功能．     

基于满二叉树的原地快速排序

介绍了一种基于满二叉树的原地快速排序算法。与经典快速排序算法相比，新算法每趟划分采用动态枢轴而不是静态枢轴，同时新算法利用满二叉树的特点计算下一趟划分的枢轴位置和元素范围，避免使用递归或开辟内存堆栈。实验表明，新算法的时间性能优于目前最好的原地排序一堆排序。原地快速排序二叉树的概念对排序算法的研究和改进具有很好的理论和实用参考价值。     

基于满二叉树的原地快速排序

介绍了一种基于满二叉树的原地快速排序算法。与经典快速排序算法相比,新算法每趟划分采用动态枢轴而不是静态枢轴,同时新算法利用满二叉树的特点计算下一趟划分的枢轴位置和元素范围,避免使用递归或开辟内存堆栈。实验表明,新算法的时间性能优于目前最好的原地排序—堆排序。原地快速排序二叉树的概念对排序算法的研究和改进具有很好的理论和实用参考价值     

球解码的一种改进方法

球解码是最大似然(ML)检测的一种有效算法,如何进一步降低球解码算法的复杂度引起了人们注意。文中在传统球解码CL的一种改进算法(KCL算法)基础上,提出了一种新的快速球解码算法。该改进算法在保证误码性能的前提下,通过系数k(d2=k*d^2)对信噪比的加权计算得到系数k的不同值,在低信噪比下k趋近于0.1;在高信噪比下k趋近于1,进而实现在CL算法中不同的信噪比下半径搜索的深度不同。仿真结果表明了这种改进方法的有效性,最后得出如果允许误码性能的微量下降,将获得算法复杂度的显著降低的结论。     

求解P*(k)阵线性互补问题的内点幂级数算法

本对P*(k)阵线性互补问题,给出了一种内点幂级数算法,其迭代复杂度为O（2k 1)^2n^(1 1/r)/2L^(1 1)/r,r为阶数。     

圈 Cn的奇优美性和奇强协调性

研究了圈Cn的奇优美性及其奇强协调性,得到了圈Cn在n=2k时的奇优美标号算法及其在n=4k时的奇强协调标号算法,从而证明了圈Cn在n=2k时是奇优美图以及在n=4k时是奇强协调图的结论.