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。     

三种高效排序算法性能分析

排序是计算机科学中的基本操作,快速排序、堆排序和归并排序是三种常用的效率较高的排序算法.为便于理解和掌握,并为具体问题选择适合的算法提供借鉴和依据,本文详细阐述了每种算法的基本思想和实现步骤,给出了每种算法的时间复杂度的推导过程,分析了每种算法的稳定性和适用情况.     

有限次分组排序算法

本文给出一种有限次分组快速排序算法并证明该排序算法处理均匀分布数据记录,正态分布数据记录及一般概率分布数据记录的平均时间复杂性为Ｏ（Ｎ）;给出四种快速 序算法分别关于均匀分布数据记录,正态分布数据记录,均匀波浪式分布数据记录和异常分布数据记录,进行排序的实验结果,表明有限次分组排序算法具有更快的效率。     

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。     

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。     

排序算法的比较与选择研究

影响排序效率的因素有很多,首要因素是使用的算法;其次是为实现算法而进行的程序编制。算法时间复杂性的“0”表示法反映了渐近特性,但不能作为选择排序算法的唯一和最佳依据。本文指出了影响排序效率的各种因素,在实际中还需要根据这些因素选择不同的算法;文章还给出了几种排序程序的选择前提,分配排序的程序在执行时间上具有明显的优势。文章还给出了几种排序程序的实验数据,这些数据表明当待排序数据较多时,分配排序的程序在执行时间上具有明显的优势。     

基于串行计算的排序算法实证分析

文章简述了排序算法的研究现状,着重分析地址映射计数排序的基本思想,提出了相异密度因子的概念,以快速排序为参照系,通过理论分析和实验数据的实证分析验证,表明相异密度因子是应用领域选择合适的排序算法的重要参考因素,最后指出了排序算法的研究新趋势.     

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.     

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.     

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.