一种基于比较网络模型的排序算法的构造

介绍了一种并行的排序算法：排序网络算法．在比较网络模型的基础上，该算法使用二分法思想，利用双调序列，构造出了一种并行的排序算法：双调排序网络．     

排序算法中的分治策略

讲述了排序算法中分治法的应用策略,然后各种排序算法的效率进行了分析和比较,得到了采用分治策略的排序算法是最有效的算法。并提出了一种应用分治策略解决第k个元素问题的算法。     

同类处理机排序问题Q2｜｜C_(max)的一个算法

本文对ｎ个任务,２台同类处理机的排序问题Ｑ２｜｜Ｃｍａｘ进行讨论,提出一个算法．用该算法得到的排序表长的界是２ｂ＋１２ｂＭ＊．算法的复杂性为Ｏ（ｎｌｏｇｎ）．     

Web信息检索排序算法研究

系统地研究了Web信息检索常用排序算法,即基于Web页面内容的排序算法、基于Web页面链接分析的排序算法和基于检索用户的排序算法,并对其优缺点进行了分析．在此基础上,对Web信息检索排序算法的发展趋势进行了展望．     

单台机器排序问题中工件的预排序

在排序问题中,为了寻找一个工件的加工次序,有时需要对原来工件进行重新编号,即对工件进行预排序.例如用动态规划求解工件有先后约束关系的单台机器排序问题时,需要对工件进行预排序,使得先加工的工件的序号小于它的后继工件的序号,且使得某种指标达到最优.对于工件之间的先后关系呈链状结构的单台机器排序问题,给出了一个算法,并证明了该算法是最优的.对于工件之间的先后关系呈树形结构的单台机器排序问题,也给出了一个算法,并证明了对于某些特殊的树形结构的单台机器排序问题,该算法是最优的.     

一个高效的外排序方法

针对外排序存在的困难，给出了一种高效的外排序方法．利用分段的思想将内、外排序算法结合起来，减少计算过程中读写外存的次数，从而提高速度和效率，算法复杂性为Ｏ（ｎｌｏｇ２ｎ），通常数百万的排序数据仅需读写磁盘二三遍便可完成排序，大大地减少读写磁盘遍数．本算法既适合内排序，也适合外排序     

与基于变换存储结构的一种高效排序算法的商榷

作为计算机应用中一项复杂而重要的技术，排序一直是计算机领域内人们感兴趣的课题，寻找速度快、附加存储空间开销小的高效排序算法也一直是计算机工作者为之追求的目标．对变换存储结构的一种高效排序算法中所存在的几个问题进行商榷与讨论．并证明了建立／生成一棵含有n个数据元素的二又排序树，其时间复杂度最小为O（n log2n）．     

双向自然合并排序算法

双向自然合并排序是根据欲排序数据局部不是升序就是降序的自然有序特点，先线性扫描出自然有序的子数组段，再进行合并排序．扫描时的有序数段长度越长，段数越少，对应合并树的层数就会越少，算法的效率越高．     

任意分布数据的映射归并排序算法研究

针对银行业务管理、高考成绩统计、气象资料整理等一类特殊“汇总”排序问题。文中提出了一种以映射、链接和归并为基础的新排序算法－映射归并排序算法（以下简称为“映射归并排序”）,给出了该排序算法的描述、时间复杂度分析及用C语言编写程序进行算法比较的实验结果。算法分析和实验结果都表明：映射归并排序方法和待排序数据分布无关,其时间复杂度仅为O（N）;而且在处理上述大规模“汇总”排序问题时,映射归并排序速度明显优于Flash Sort,Proportion Split Sort,2－路重复的K路归并排序和直接K路归并排序等算法。     

大型数据库智能化排序系统

基于现有排序算法的缺陷,提出了对大型数据库排序算法智能化的改进方案：定义了“有序度”函数描述待排数据的特点,并自适应地选择相应排序算法,极大地提高了对大量数据进行排序的效率．提出的新算法在一般情况下与“快速排序”效果相当;但在较差情况（待排数据基本上有序）下,效率则显著提高,是一种极具实用价值的算法．     

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。     

基于分治策略的排序方法的比较研究

讨论了运用分治策略的思想实现快速排序、归并排序和堆排序三种排序算法,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.     

带索引的排序方法

提出了适用于多种排序法的带索引排序和基于带索引排序方法的记录环移动算法,并对所提算法复杂度进行了分析。实验结果表明,在一定条件下,带索引排序方法使算法的时间复杂度有明显的改进。     

基于Visual Basic的冒泡排序及其改进算法之一

阐述了冒泡排序算法设计的基本思想、实现步骤，并通过Visual Basic编程予以实现，指出其效率不高的缺陷，提出了对冒泡排序改进的标志变量法及其编程实现，其效率及性能较冒泡排序算法有一定程度的提高．同时对冒泡排序及其改进算法进行了时间复杂度、空间复杂度和稳定性的分析和比较．     

基于后缀数组的快速排序算法

在搜索技术和各种流行的排序算法优缺点比较的基础上,给出了一种基于后缀数组的新的快速排序算法,该算法在时间和空间性能上均优于传统的快速排序算法;并在同等的条件下,用该方法与快速排序算法对相同的内容进行排序,结果表明:该算法特别适用于大文本的排序问题,可用于搜索技术和数据压缩中.     

二次立体堆排序算法设计与分析

通过对立体堆排序算法的分析,从分段优化数据处理技术角度,提出了二次立体堆排序算法,给出了算法思想、算法描述和算法分析,论证了二次立体堆排序算法,随着排序数量增加,排序速度快于立体堆排序算法越显著.     

快速排序的改进算法

对快速排序算法进行了改进,根据在待排序列基本有序的情况下,插入排序有较好的性能特点,在改进算法中,只对长度k大于的子序列递归调用快速排序,最后再对整个序列用插入排序方法排序,我们得到了时间复杂性为1.386 nlog(n/k) nk/4 3(n 1)/(k 1) O(logn)的排序算法,当k取值为8左右时,改进算法的性能较隹.     

基于多线程归并排序算法设计

为解决传统递归方式的归并排序算法串行执行效率低的问题, 使用数据依赖关系分析方法对归并排序算法进行并行性分析。通过分析发现算法本身具有并行的特征, 在多核处理器下使用OpenMp编译制导语句对算法进行直接并行化处理。在数据量较大的情况下, 为了使算法执行的速度更快, 在多核处理器系统中设置多个线程, 并将序列分成多个组, 每个线程操作一组数据, 最后对多个局部有序的结果进行逐一合并。实验验证结果表明, 该并行化算法可使执行速度提高50%以上。     

一种基于堆的快速排序算法

堆排序算法具有低时间复杂度和低空间复杂度的优点;但对原始序列的有序性不敏感。快速排序算法是在平均情况下公认的高速算法;但有较高空间复杂度。对两个算法扬长避短,设计了一种新的排序算法HQSort;并从理论和实例两个角度分析了该算法的效率,在不同量级的数据集上对该算法和三种经典排序算法进行了对比运行和测试,验证了该算法不仅在时间效率上优于其他算法,而且在辅助存储空间上比快速排序算法减少约50%。     

全排列顺序解的非递归算法

通过对数字递增排序进行分析,提出了一种可以按序求解全排列的非递归算法,并进行了数学分析．该算法比传统的递归算法有更高的效率和更低的空间复杂度,可以简化一些穷举问题的求解过程．