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．     

一种O(n+nlog2m)时间复杂度的排序算法

通过分析任意输入的n个数据的组成特性,设计一种O（n nlog2m）时间复杂度的排序算法,m为原始输入数据序列中有序／逆有序的子序列个数,1≤m≤n/2。此排序算法的时间复杂性结果与输入数据的概率分布假设无关。     

快速稳定表选择排序算法研究

为改进直接选择排序算法的不稳定性及对数据的不敏感性,笔者研究了表选择排序算法.该算法约定用静态链表存储待排数据,先创建有序链表,再根据链接信息将数据顺序存储.此算法不仅保证排序算法的稳定性,也使时间复杂性由原来的O(n~2/2)在最好和平均情况下分别降到O(n)和O(n~2/4)(最坏情况不变),另外还保证后续其他操作也同样具备顺序存储的优点.从排序稳定性、数据比较次数和移动次数三方面来看,本文中提出的排序算法在简单排序算法中是最优的.     

按位归"档"排序算法研究

针对传统排序算法的比较思想 ,提出了一种简单而快速的排序算法 ,尤其在非均匀分布下的数据效果更加明显 ,该算法在最坏情况下待排数据较多较大时的时间复杂度为O(n) .     

解对称五对角Toeplitz方程组的一个快速算法

本文提出了一种求解对称五对角Toeplitz系数矩阵方程组的快速算法,其乘除运算量为(13n+7),它比Xiangjian Xu所给出的算法乘除运算量(16n+32)还少.     

Cauchy型方程组极小范数最小二乘解的快速算法

对于秩为n的m×n阶Cauchy型矩阵C,通过构造特殊分块矩阵并研究其三角分解,进而得到了线性方程组C x=b的极小范数最小二乘解的快速算法,所需运算量为O(m n)+O(n2),而通常构造法方程组的方法所需运算量为O(m n2)+O(n3),用正交化法虽然避免了构造法方程组,但所需的运算量更大些.     

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.     

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.     

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）．     

Cauchy方程组极小范数最小二乘解的快速算法

对于秩为n的m×n阶Cauchy矩阵C,通过构造特殊分块矩阵并研究其逆矩阵的三角分解,进而间接地得到了线性方程组Cx=b的极小范数最小二乘解的显式表达式及其快速算法,所需运算量为O(mn)+O(n2),而通常构造法方程组的方法所需运算量为O(mn2)+O(n3),用正交化法虽然避免了构造法方程组,但所需的运算量更大些.     

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。     

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。     

基于.NET多线程动态实现多种排序算法

通过设定不同的排序规则,将大量杂乱无章的数据有效地组织起来,在.NET中采用多线程方法动态实现多种排序算法,并以图形的形式进行快慢比较.     

内分类算法复杂性的讨论

在一定的条件下,给出内分类算法复杂性的严格定义;通过一种新的内分类算法分析及其与古典的内分类算法的测试比较,说明这一定义的合理性。最后给出了这种新算法的改进框图。     

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.     

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%。     

实现冒泡排序算法的一种新方法

冒泡排序中，每趟比较结束时都能确定一个数据的最终位置，在数组中用下标表示，标值的变化为循环控制变量的变化给出了一种实现冒泡排序算法的新方法．     

An only-once-sorting algorithm

This paper provides a new sorting algorithm called “Only-Once-Sorting” algorithm. Using a mathematical formula, this algorithm can put elements in the positions they should be stored only once, then compacts them. The algorithm completes sorting a sequence ofn elements in a calculation time of O(n). Xu Xusong: born in June 1945. Professor. Current research interest is in data structure and algorithm, information systems analysis and design     

利用通用排序函数实现日期排序

通用排序函数是将各种类型数组的元素进行排序的函数．而日期型数据比较特殊，使用通用排序函数实现日期型数据排序，必须做一些特殊的处理．首先，把日期型数据转变成单个的数，然后把这些数存于数组，利用通用排序函数进行排序，最后将排序后的数组转变成日期输出．     

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．