基于图形硬件的双调排序算法优化

介绍一种新的并行排序算法,该算法以双调归并排序为基础,运用图形硬件的并行体系结构和二叉排序树数据结构的优点,用部分并行代替所有阶段的顺序执行,对双调排序算法进行优化.对该算法进行分析,在理论上n个序列在P个流处理器上的排序,最优的时间复杂度为O((nlogn)/p).实验测试结果表明,优化后的算法比其它基于图形硬件的双调归并排序算法所用时间短.     

基于OpenCL的并行kNN算法设计与实现

kNN算法是机器学习和数据挖掘程序中经常使用的经典算法。随着数据量的增大,kNN算法的执行时间急剧上升。为了有效利用现代计算机的GPU等计算单元减少kNN算法的计算时间,提出了一种基于OpenCL的并行kNN算法,该算法对距离计算和排序两个瓶颈点进行并行化,在距离计算阶段使用细粒度并行化策略和优化的线程模型,排序阶段使用优化内存模型的双调排序。以UCI数据集letter为测试集,分别使用E8400和GTS450运行kNN算法进行测试,采用GPU加速的并行kNN算法的计算速度比CPU版提高了40.79倍。     

并行双调排序算法的有效实现及性能分析

排序是计算机中最常见的操作之一，双调排序是一个非常著名的排离算法，也是最早的并行排序算法，又调排离对排序算法的研究具有非常深远的影响，基于双调排序算法的基本思想，介绍了双调排序在分布存储的并行计算机环境下的一种有效实现方式，采用局部多对多通信替换全局通信，很好地解决了双调排序中的通信问题，算法的计算复杂度为⊙n/p(logn log^2p)，其中n为待排序的关键字个数,p为处理器数，算法在二维网孔结构上通信时间复杂度达到了O（2.12132√p.n/p）其量级达到了理论上的下限，分析结果表明，双调排序算法也具有很好的通信性能和可扩展性。     

缫丝排序算法

文中提出一种改进的排序算法,弥补了快速排序在大规模下堆栈低效及合并排序在小规模下优势不明显的问题.算法扩展了合并排序思想,从一种特殊的蚕茧缫丝工艺得到启发,使用2～6个滚轴分离待排序列中的有序片段,在滚轴始末端扩展新数据,从而达到在合并操作前增加有序子序列长度的目的.理论推导表明,缫丝排序中的基本操作数量较合并排序减少4.75N,相当于将待排序列缩小至原有规模的1/4;效率测试实验表明,缫丝排序在各种规模下均能获得相比最快经典排序算法10％～15％的稳定优势,相比前人的改进排序算法具备相当的互补性,并能有效降低排序库函数自适应选择算法的实现复杂度.     

一种基于哈希链表的多关键字排序算法

该文结合哈希表提出一种多关键字的排序算法,该算法根据数据元素的关键字转换,利用哈希表的地址映射实现数据元素在有序序列中的位置,从而通过减少关键字比较及移动使排序算法得到优化。算法基于哈希表改进而来,在特殊多关键字排序中具有一定的应用。     

基于Logistic映射与排序变换的图像加密算法

提出了一种新的基于混沌映射与排序变换的图像加密算法。混沌序列具有容易生成、对初始条件敏感以及具备白噪声的统计特性等优点。该算法利用混沌映射对初值的敏感性和伪随机性，通过对生成的混沌序列排序来得到图像置乱的地址变换码，由于排序的不规则性，因此新的混沌图像置乱算法具有较强的保密性能。通过对该算法的置乱性能分析并进行仿真实验，结果表明，新算法具有良好的图像加密性能。     

基于Logistic映射与排序变换的图像加密算法

提出了一种新的基于混沌映射与排序变换的图像加密算法。混沌序列具有容易生成、对初始条件敏感以及具备白噪声的统计特性等优点。该算法利用混沌映射对初值的敏感性和伪随机性,通过对生成的混沌序列排序来得到图像置乱的地址变换码,由于排序的不规则性,因此新的混沌图像置乱算法具有较强的保密性能。通过对该算法的置乱性能分析并进行仿真实验,结果表明,新算法具有良好的图像加密性能。     

拓扑排序算法的拓展研究

拓扑排序是有向图的一种重要运算,可以根据拓扑序列串行地安排活动。为增加活动安排的并行性,文章提出并实现了分阶段拓扑排序算法。为求出最佳拓扑序列,还提出了一种全拓扑排序的实现算法。     

一种三路划分快速排序的改进算法

快速排序是一种经典的排序算法,它的平均性能非常突出。针对快速排序在某些特殊情况下(如数据已有序或重复数据较多时)效率较低的问题进行了研究,对三路快速排序进行改进,使快速排序在特殊情况下也能保持较好的效率。通过大量的数据测试发现,该算法在最好情况下其性能在几个数量级上优于普通快速排序,在最坏情况下,其性能较普通快速排序无明显差距。改进后的三路快速排序是一种通用高效的排序算法,因此在某些情况下选用、该算法会获得更好的效率。     

针对任意分布数据的高效分档混合排序算法

针对任意分布数据的排序问题,在把对文献[7][8][9]等分档排序算法的改进与该算法在程序语言中的实现技术的改进相结合的基础上,提出了一种新的针对任意分布数据的高效分“档”排序算法,并通过把它与最近排序方面的工作进行比较说明了它的优越性。     

一类广函数--纵横矩阵加工广函数

提出具有某些相同算法特征的广函数的概念,并且具体讨论了纵横矩阵加工广算法这一类广算法的定义和定理,直接推导出这类广算法的串行、倍增并行、纵横并行、多维并行等各种不同的算法.进一步以Bitonic排序问题和包括一阶递推方程在内的一类一阶递推方程的求解这两种十分不同的问题为例,把它们化成为纵横矩阵加工广函数,就可以自然地得到各自的不同的各种并行算法.并以（m,N）选择问题为例说明,一旦发现它是纵横矩阵加工广函数,就容易得到该问题的常数效率新算法,而不是并行台数增大时,效率趋向于0.     

Bitonic sort on a chained-cubic tree interconnection network

Bitonic sort is one of the fastest oblivious parallel sorting algorithms known so far. Due to its high modularity, bitonic sort can be mapped to different interconnection networks. In this paper, the bitonic sort algorithm is mapped to the chained-cubic tree (CCT) interconnection network. It is shown that the computation time of the bitonic sort on a CCT (BSCCT) algorithm is O((n/p)×log(np))$O((n/p)\times log\left(np\right))$ and that the communication cost is O(plog²p)$O\left(p{log}^{2}p\right)$, assuming that n$n$ keys are evenly distributed among p$p$ processors that comprise a given CCT network. Simulation is implemented and used to assess the performance of the BSCCT algorithm in terms of computation time, communication cost, message delay, and key comparisons. Simulation results showed that the BSCCT algorithm achieves a speedup that is almost 12-fold relative to a bitonic sort on a single processor, when 1024 processors were used to sort 32M keys.     

Bitonic sorters of minimal depth

Building on previous works, this paper establishes that the minimal depth of a Bitonic sorter of n keys is 2⌈log(n)⌉−⌊log(n)⌋.     

基于排序变换的混沌图像置乱算法

为了更好地利用混沌进行图像保密，基于排序变换设计了一个混沌图像置乱算法，新算法小经过量化．而是直接通过混沌序列的排序变换来得到图像置换的地址码，这就有效地避免了量化必须已知混沌轨道分布密度函数的要求，同时也降低了算法的时间复杂度。由于排序变换的强不规则性，因此使新的混沌图像置乱算法具有较强的安全保密性能。通过对新算法的置乱性能进行的实验分析结果表明，新算法不仅具有良好的置乱性能．而且可以有效地保障加密图像的安全。     

An O(1) time complexity sorting network for small number of inputs with hardware implementation

The sorting algorithms have found applications in various research fields including image and video processing. High speed sorting is important in real-time applications, such as real-time image processing. Two properties are criterion for sorting networks: the number of steps (speed) and the number of comparators (efficiency). In this paper, we have proposed a method to decrease the number of steps. We introduce a new method for sorting an unordered sequence, which is based on the graph theory concept,and contrary to the conventional sorting networks, it consists of graph edge calculators rather than compare-and-swaps. An outstanding feature of the proposed method is that for small number of inputs, its number of steps is independent of the number of inputs that denotes it orders N inputs in O(1) steps. Moreover, the proposed method surpasses the previous ones in term of speed; it just needs two steps to sort a sequence. In the first step, all the inputs are compared with each other, and in the second step, the results of comparisons direct the inputs to the right outputs. To justify the functionality, the proposed method is simulated with the Modelsim-Altera and implemented on a Cyclone IV FPGA platform. Simulation results indicate that in comparison with the Bather's Bitonic mergesort, which is known to be the fastest algorithm, the proposed method while requires 80% more LEs, consumes 52% less memory and achieves 73% more throughput. Furthermore, the Bitonic mergesort can only accept a power of 2 number of inputs, while the proposed method does not hold such a limitation.     

静态链表上排序算法的研究

排序是计算机操作中的一种常用技术,排序算法在顺序表上有很多实现技术,但在静态链表上的研究却很少见。本文讨论了静态链表上冒泡排序,插入排序和选择排序算法的实现思想,用高级语言实现了这几种算法,最后分析了这些算法的性能。     

一个改进的循环2路插入排序算法

对一个循环2路插入算法进行了改进,其有序区在序列的始末连接端形成,简化了算法实现,算例表明排序效率也得到了一定提高.     

AOV网中全拓扑排序算法的设计及应用

以顶点表示活动的网络(AOV网)可用来表示整个工程中各个子工程的先后次序制约关系,利用拓扑排序算法能求得子工程的线性序列———拓扑序列。按此序列安排各子工程,能保证整个工程的顺利完成。传统的拓扑排序算法基于栈结构实现,只能求得实际存在的多个拓扑序列中的一种,削弱了算法的实用价值。文中为了弥补这一缺陷,设计全拓扑排序算法求出了AOV网中实际存在的全部拓扑序列。给出了AOV网的定义及拓扑排序算法思想,分析了传统拓扑算法的不足,提出了一个全拓扑排序求解算法。并讨论了算法中用到的数据结构,以及算法的伪代码实现,通过一个应用实例验证了全拓扑排序算法的实用性和正确性。     

超链接导向搜索算法中主题漂移的研究

超链接导向搜索（HITS）算法是比较经典的基于超链接的算法,但它忽视了链接页面的文本信息内容,没有区分链接的重要性,从而导致算法不可避免地发生主题漂移现象。为了解决这一问题,在原HITS算法的基础上,引入了经典的tf-idf算法,通过计算链接页面与查询主题的相关度来区分链接的重要性,以解决主题漂移的问题。改进算法使搜索引擎的排序结果更符合查询条件,相应的查确率也有很大提高。