基于值域的快速排序法

对实际应用中常见的一类数据给出一个基于值域的快速排序算法．对于给定的Ｎ个数据记录，此算法的最大平均时间复杂度为Ｏ（Ｎ），优于Ｈｏａｒｅ快速排序法，且附加空间远小于Ｎ，也优于Ｈｏａｒｅ快速排序法．最后对几组随机数据进行验证     

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）。     

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%。     

如何在快速排序算法中定义“趟”的概念

<正> 快速排序算法是在实际中应用十分广泛的一种内排序方法,因此我们在教学过程中通常向学生介绍得比较详细。但国内的教科书目前通常将重点放在对子表进行划分过程的介绍上,而对整个排序过程的介释显得不够深入,同时某些教材对“趟”概念引用得不够严谨,很容易使学生对整个排序过程产生误解。以清华大学编《数据据构》(1987)为例,其快速排序的递归算法如下:     

基于基数的一种快速排序算法

给出了一种基于基数的具有比传统快速排序算法性能更高的排序方法,全文给出了该算法的描述,时间/空间复杂度分析.本算法由于具有不需要关键字比较的特点而特别适用于大数据量的排序,又由于有不需要移动元素的特点而特别适用于大记录的排序工作,应用结果表明,该算法具有很高的实用价值.     

一种新的拓扑排序方法──枚举拓扑排序

拓扑排序属于图论中有向图问题，拓扑排序的输出结果与输入有向边的次序有关．因此需要多次输入不同有向边，经组合才能得到拓扑排序的所有解．本文提出一种新的拓扑排序方法，可一次输入任意一组有向边，即能自动得到所有解．     

一种新的数组排序法

提出一种新的数组排序法，分析了该算法在最坏情况下的计算复杂度。该算法经C．A．R．Hoare算法要快，操作简便。     

一种改进的基于编号的选择排序方法

排序是计算机程序设计中的一种重要操作,在现有的排序方法中,多数情况都是对数据原始排列顺序的一种破坏,一旦进行了排序,数据原始存储顺序就发生了改变,若想再基于数据原始排列顺序进行其他操作也就困难了.排序只是对数据的一种分析手段,对数据记录并不需要一定将其排列有序,只需要对它做好排序准备,在需要排序时再进行排序操作.文中基于应用对选择法排序做了改进,同时,在选择法一次只能选一个的基础上,提高成一次可以确定两个记录,这样也提高了排序效率.     

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．     

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...     

《数据结构》中有关排序算法的教学研究

本文阐述了《数据结构》中主要排序算法的教学方法 ,并进一步启发学生对有关排序算法进行改进 ,以加深其对算法的掌握和理解。     

快速多次分组排序法

本文给出了一种快速排序法。本算法中每次分组后,只有数据个数少于阈值E(≥15)的那些组用直接挑选法排序,其余各组必须再次分组。在每个数据都是均匀分布的随机数的假定下,严格论证了本算法的总计算量少于一次分组排序的算法,并且得到最优阈值为15。     

一种基于元搜索引擎的排序算法

本文在研究元搜索引擎及排序算法的基础上,提出了一种基于元搜索引擎的加权Borda排序算法,该算法通过权重信息来推荐成员搜索引擎,为元搜索引擎在海量数据搜索中提高查全率和查准率提供帮助。     

一种改进的归并排序算法

提出了一种改进的归并排序算法.采用非递归方法,对记录集从头至尾顺序地进行扫描,并将相邻的两个有序序列合并成一个整体.该算法较2_路归并排序算法更简单,更易理解,同时也取消了栈空间.     

应用信息熵原理研究排序算法的效率

应用信息熵的概念表示序列的无序程度并分析基于关键字间的比较的排序算法的效率，首先讨了序列的信息熵的定义，证明了序列的信息熵即为基于直接比较的排序方法所需的比较次数的理论下限，然后利用信息熵原理分析了插入排序和归并排序的效率，指出当序列长度大于4时，任意直接插入排序的比较次数大于理论下界，最后探讨了利用熵原理寻找比较次数最少的排序方法。     

基于二叉树的位排序算法

利用二叉树的结构性质,给出一个基于二叉树的位排序算法（ＢＢＳ算法）。并证明了该算是生成二叉树的这组数据按排序码升序的排序,最后,讨论了该算法的复杂性。     

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。     

带有限期作业排序快速算法的另一种实现方法

介绍了带有限期作业排序问题的概念，以及使用贪心方法求解此问题的一般算法和一种改进的快速算法。根据改进的快速算法的基本思想，给出了另一种更直观，更易于理解和实现的方法，并分析了此算法在最好、最坏和平均情况下算法的时间复杂性，说明在平均情况下此算法的时间复杂性并不比快速算法的时间复杂性差。