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.     

数据结构中基于分治策略的排序算法探讨

讨论了数据结构中基于分治策略的排序算法：合并排序和快速排序，给出了算法步骤，设计了算法实现的一般模式，并介绍了它们的几种改进算法。     

基于分治策略的快速排序算法探讨

本讨论了分治法的基本思想、基本步骤以及适用条件并根据教科书中采用的分治法策略(dichotonly)对快速排序(QuickSort)算法进行分析，编写了将输入分成与原问题类似相同的三个子问题，即k=3的分治策略的算法，以及采用这种算法的优点。     

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．     

基于对分编号策略的双调排序算法

针对目前并行排序算法适用面窄、需要特殊硬件支持的问题，在进一步分析双调排序算法最优化解的基础上，提出了一种新的基于网格互连网络的处理器编号策略－对分编号策略，并求出了基于该策略的双调排序算法时间复杂的一般形式和最快情况，该策略适用于任意维度的通用网格互连处理器网络，且无需额外的硬件支持，调度实例，证明该策略下的双调排序算法具有无死锁调度的特性。     

排序算法的比较、选择及其改进

排序是计算机科学中最重要的研究问题之一。在对常用的几种排序算法进行了综合比较的基础上,本文提出了在实际应用中如何选择排序算法的一般原则,同时也给出了一些算法的改进策略及其C语言实现。     

三种常用内部排序算法探讨

排序是计算机程序设计中一项经常而又重要的操作,研究排序算法具有重要的理论意义和广泛的应用价值。本文论述了常用的三种内部排序算法,并比较了它们的异同,最后得出一定指导意义的结论。     

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。     

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。     

快速排序的效率分析与改进

本文分析了快速排序算法的时间复杂度,从三个方面提出了有针对性的改进措施和策略,并给出了具体实现的程序代码,改进后的算法能有效地提高快速排序的性能和效率。     

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%。     

井壁成像测井资料目标体自动检测方法研究

根据现有的多种图像自动分割算法(如直方图统计法、判断分析法、P 参数法、微分直方图法、灰度差直方图法、熵参数法、基于过渡区法和双阈值法)及测井目标体的特点,给出了一种适合于井壁成像测井资料目标体自动检测的方法,实现了缝洞目标体的定量检测。运用这种方法对井壁声测井图像进行了实例处理分析,并与其他方法的处理结果进行了对比,结果表明该方法可行、有效,具有实用性。     

约束数据域Delaunay四面体网格生成算法

提出了一种快速Delaunay四面体网格生成的分治算法,将给定约束数据域边界进行Delaunay三角剖分,然后从边界三角形开始递归生成四面体网格．该算法在约束数据域内部生成Delaunay四面体,边界三角形都将成为内部四面体的面,不需要进行边界一致性检查,可避免四面体穿过边界和狭长四面体的产生,而且算法容易理解方便编程．     

一类基于冒泡排序的改进算法的分析与比较

排序算法对于计算机信息处理很重要，一个好的排序不仅可以使信息查找的效率提高，而且还直接影响着计算机的工作效率．目前排序领域许多最简单的算法都是基于冒泡排序算法，该文对这些算法的基本原理进行了介绍和分析，并对它们的算法性能进行了比较．     

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。     

最小费用排序问题

两类最小费用排序问题—费用函数满足三角不等式的最小费用排序问题和费用函数不满足三角不等式的最小费用排序问题.利用排序问题的O(nln(n))算法、图论和网络流理论分别给出了这两类问题的离线的最优多项式算法,并分别给出了这2个算法的最优性和计算复杂性分析.     

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。     

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.