一种新的并行排序算法研究

讨论了一种新的并行排序算法．基于前馈阈值神经网络结构，该排序模型利用Ｏ（ｍｎ￣２）个神经元经６个时间步（６级前馈）即可完成排序，排序时间与排序规模无关     

线性阵列上的一种新的并行排序算法

首先介绍了分治方式的并行处理方法,并以超立方网络上的并行排序为例说明了这种方法的应用．然后在此基础上,给出了作者在线性阵列上发现的一种新的并行排序算法．     

一种排序Jacobi算法及其并行实现

针对角对称矩阵的特征值分解问题,提出了一种新的排序Jacobi算法(S-Jacobi).该算法利用Jacobi旋转中的内角和外角实现了特征值的自动排序.仿真结果表明,S-Jacobi的收敛条件在实际中容易满足,而且其收敛速度优于传统的无特征值排序的Jacobi算法.另外,为S-Jacobi的并行实现提出的旋转度计算电路与传统Jacobi算法的情况相比,只需要少量的额外硬件资源.     

SIMD-EREW模型上的最优并行排序算法

给出两种在SIMD－EREW计算模型上的最优并行排序算法,为了避免存储访问冲突,算法采用了基于并行归并的并行排序方法。对于长度为n的序列,在n^ε个处理单元上,算法的排序时间为O（n^1-εlbn）,成本为O（nlbn）,已达到了最优,且算法是自适应的。     

一种新的小说搜索排序算法

根据小说型网页的特点,提出一种新的排序算法NPR。考虑到小说转载的频繁,为每个网站的小说计算原创因子、用户对其的认可度和网页的权威值,以提高结果页面的排序质量。     

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．     

一种新的排序方法——影射排序法

提出了一种新的排序方法－影射排序法，在很多问题的应用中使用此方法可提高程序的运行效率，其时间复杂度为Ｏ（Ｎ）。     

采用折叠-展开技术的一种并行排序算法

给出ｎ×ｎ网孔环接式阵列处理机上的一种并行排序算法,它将ｎ×ｎ阵列上的数据折叠成ｎ×ｎ／ｋ子阵列,排序后再展开到整个ｎ×ｎ阵列上,实现ｎ×ｎ项数据的行主序排序,其平均时间复杂度为（２＋１／ｋ）ｎ＋ｏ（ｎ）．若采用ｎ×ｎ／ｋ阵列模型,且各处理器初始、结束状态允许有ｋ项数据时,该算法的平均时间复杂度只有（１＋２／ｋ）ｎ＋ｏ（ｎ）．     

排序算法并行化

阐述了BSP上的并行排序算法,进行了该算法的性能分析,并通过与PRAM—CRCW上快排序算法的比较,说明了该算法的可行性．     

一种有向图并行性拓扑排序算法

论述了有向图并行性拓扑排序的基本概念及其算法，解决了目前有向图拓扑序列串行性的缺点，说明有向图并行拓扑排序具有应用范围广、实用价值大的特点。     

机器带准备时间的平行机排序问题的并行阈值算法

针对带准备时间的最小机器完工时间最大化排序问题,结合原始阈值算法、对偶阈值算法并加以修正,提出并行层次阈值算法,证明了三台机器情况下当参数ε＝1/4时,此线性时间算法的最坏情况界为3/4.这是到目前为止最坏情况界最小且时间复杂性为线性时间的算法.进一步通过计算实验,表明并行阈值算法对于3台至50台机器、5至50 000个工件数量的规模下,具备很高效率.     

一种改进的起泡排序算法

本文给出了一种改进的起泡排序算法．改进后的起泡排序算法与经典的起泡排序算法相比，通常可以减少排序过程中总的比较次数．用ＰＡＳＣＡＬ语言描述的与算法有关的类型定义和变量说明如下：ＴＹＰＥｎｏｄｅ＝ＲＥＣＯＲＤｋｅｙ：ｉｎｔｅｇｅｒ；ｉｎｆｏ：ｄａｔａｔ...     

修正枢轴选取的并行排序

本文利用修正枢轴选取,给出一种适合所有基本排序算法的并行化方法,对均匀数据模型排序具有理想的并行加速及效率。     

SIMD-SM模型上的奇偶排序算法

Batcher排序网络在排序深度上不是最优的,但由于有较好的并行性和时间复杂度,因此许多并行排序算法都基于Batcher排序网络.通过观察Batcher奇偶排序网络,提出在SIMD SM模型上的一种奇偶排序算法.该算法占用n/2个处理器,在○(log22n)时间里排序n个关键字.     

一种改进的并行细化算法

分析了现有的一种并行细化算法中的象素删除条件,并指出在该条件下,不仅孤立四象素阵列会完全消失,而且会引起细化结果中的“蚕食”反应和“毛刺”现象,然后本文提出了改进的算法,并证明了算法结果为严格八连通。并以实例说明了该算法的优点。     

一种针对任意整数序列的超“快速排序”算法研究

提出了一种基于哈希函数的超“快速排序”算法。根据数组下标递增的特点,对待排序的任意整数序列建立有效的哈希函数,通过循环映射链接完成排序。分析了算法的时间和空间复杂度,实验验证了算法的运行效率。结果表明：算法的时间和空间复杂度均为O（n）,在问题规模较大时,效率优势明显。     

一种新型快速排序算法的设计与实现

本给出了一种具有比传统快速排序算法性能更高的排序方法，该方法既不需要关键字之间的比较，也不需要记录的移动，全给出了该算法的描述，时间/空间复杂度分析和实验比较数据，实验表明，该算法特别适合于大数据量大记录的排序工作。     

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%。