快速排序程序QUICK

一、前言排序和检索是表处理中两个重要的操作.排序分为内部排序和外部排序.排序方法的改进可以促进检索方法的改进.为了提高计算机效率,人们研究出种种排序方法,就内部排序而言,有插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、快速排序、归并排序、基数排序等,其中,快速排序速度最快.如果用解释性BASIC语言编写管理程序,当涉及大量数据排序时,其效率将降低.为此在这一类程序中,调用汇编语言编写的快速排序,可以大大提高程序的运行效率.     

结构数据的排序及应用

排序是将一组数据按照规定的顺序重新排列,其目的是为了便于查询和处理数据。 按照排序时存放数据的设备,排序可分为内部排序和外部排序。内部排序是指在排序的整个过程中,数据全部放在计算机的主存储器,并且在主存储器中调整数据的位置;外部排序是指在排序的过程中,数     

排序对重叠区域分解型并行ILU的影响分析

对Krylov子空间迭代法,高效预条件的构造是核心问题之一,而重叠区域分解是一种很有效的并行化技术。通过模型偏微分方程离散求解以及混凝土细观数值模拟中的线性方程组求解,对商图,就自然排序、RCM排序、Sloan排序、GPS排序、谱排序和随机排序等多种重排算法进行了比较。对子区域内顶点的重排方案,进行了自然排序、RCM排序、谱排序、随机排序和一种新排序算法间的比较。结果表明,预条件效果对商图排序不敏感。局部排序对预条件质量具有明显影响,局部采用随机排序时效果一般较差,而带宽缩减算法对加性Schwarz影响很小,对块Jacobi并行化预条件影响较大,对因子组合型并行预条件采用自然排序和新排序时效果较好。     

地址映射排序法

<正> 一、引言 排序是计算机软件工程中一个重要课题,往往一个程序运行时其中相当多的时间要花费在排序上,因此,为了提高计算机的工作效率,研究出更为有效的排序算法则是软件工作者面临的一项任务,现已有多种排序方法,如插入排序、选择排序、堆排序、希尔(shell)排序、快速排序、合并排序等,特别是其中的快速排序法,不仅平均速度最快(它的平均排序时间     

基于强化学习的多样性文档排序算法

在排序学习方法中,通过直接优化信息检索评价指标来学习排序模型的方法,取得了很好的排序效果,但是其损失函数在利用所有排序位置信息以及融合多样性排序因素方面还有待提高。为此,提出基于强化学习的多样性文档排序算法。首先,将强化学习思想应用于文档排序问题,通过将排序行为建模为马尔可夫决策过程,在每一次迭代过程中利用所有排序位置的信息,不断为每个排序位置选择最优的文档。其次,在排序过程中结合多样性策略,依据相似度阈值,裁剪高度相似的文档,从而保证排序结果的多样性。最后,在公共数据集上的实验结果表明,提出的算法在保证排序准确性的同时,增强了排序结果的多样性。     

程序设计中常用的排序算法

针对程序设计中常出现的排序问题,介绍了六种常用的排序算法:插入排序、希尔排序、堆排序、归并排序、冒泡排序、快速排序,以及每种排序所需的时间复杂度,当对大量的数据排序时,以选择适应的算法,提高程序的执行速度。     

排序学习研究进展与展望

排序学习利用机器学习技术去训练排序模型以解决排序问题,是信息检索与机器学习交叉领域的一个新兴研究热点.越来越多的排序学习方法已经应用于实际系统中,如搜索引擎和推荐系统等.本文概括了排序学习的研究进展,并进行展望.首先,阐述了排序学习问题.然后,对排序学习方法进行了分类,并重点分析了依据训练排序模型时所采用的不同机器学习技术的排序学习方法类别.本文还介绍了一些代表性的标准排序学习数据集,对排序学习方法在若干领域的成功应用进行了总结,并归纳了一些排序学习方法软件包.最后,对排序学习的未来发展趋势和挑战进行了展望和探讨.     

常用内排序算法的分析与比较

排序是计算机程序设计中的一种重要操作,在数据处理中占有极重要的位置,其方法也很多,有快速排序、冒泡法排序、选择法排序等。排序算法的好坏,直接影响到实现的复杂度。介绍了常用的排序算法,并详细讨论了各种排序法的实现。最后对这些排序算法进行了比较,得出具有一定指导意义的结论。     

代价敏感的列表排序算法

排序学习是信息检索与机器学习中的研究热点之一.在信息检索中,预测排序列表中顶部排序非常重要.但是,排序学习中一类经典的排序算法——列表排序算法——无法强调预测排序列表中顶部排序.为了解决此问题,将代价敏感学习的思想融入到列表排序算法中,提出代价敏感的列表排序算法框架.该框架是在列表排序算法的损失函数中对文档引入权重,且基于性能评价指标NDCG计算文档的权重.在此基础之上,进一步证明了代价敏感的列表排序算法的损失函数是NDCG损失的上界.为了验证代价敏感的列表排序算法的有效性,在此框架下提出了一种代价敏感的ListMLE排序算法,并对该算法开展序保持与泛化性的理论研究工作,从理论上验证了该算法具有序保持特性.在基准数据集上的实验结果表明,在预测排序列表中顶部排序中,代价敏感的ListMLE比传统排序学习算法能取得更好的性能.     

直接优化性能指标的多排序模型融合方法

现有排序学习算法忽视了查询之间的差异,在建立排序模型的过程中等同对待训练样本集中的所有查询及其相关文档,影响了排序模型的性能.文中描述了查询之间的差异,并在训练过程中考虑查询之间的差异,提出了一种基于有监督学习的多排序模型融合方法.这种方法首先使用每一个查询及其相关文档训练出子排序模型,并将每一个子排序模型的输出转化为体现查询差异的特征数据,使用监督学习方法,实现了多排序模型的融合.更进一步,针对排序问题的特性,文中提出了一种直接优化排序性能的融合函数融合子排序模型,使用梯度上升方法优化其下界函数.文中证明了直接优化排序性能的融合函数融合子排序模型的性能优于子排序模型线性合并的性能.基于较大规模真实数据应用的实验结果表明,直接优化性能指标的多排序模型融合方法可以比传统排序学习模型具有更好的排序性能.     

基于FPGA的硬件排序系统设计

针对软件排序速度慢、排序数据量小以及占用CPU资源多等问题,设计了一种基于FPGA的硬件排序系统。排序过程采用DMA工作方式,不占用CPU资源;数据传输采用SISO(串行输入/串行输出)方式,减少FPGA内部布线资源,增强排序系统可靠性。利用Modelsim仿真工具对硬件排序系统进行仿真验证,仿真结果表明,硬件排序系统可以有效提高排序效率以及降低CPU使用率。     

基于队与栈结合排序算法实现及性能分析

排序有许多经典的算法,如插入排序、交换排序、选择排序等。这些排序算法的性能包括时间复杂度、空间复杂度以及稳定性各有优劣。笔者在这里给出一种全新的排序算法——队与栈排序。这种算法打破传统以交换或移动为主要排序的做法,而是借助栈和队这两种数据结构来实现排序。     

WPS表格实现“特殊”排序

对数据进行排序是WPS电子表格中常见的操作,常规的排序很容易实现,但有时我们需要按特定的顺序对数据进行排序,例如按照姓氏笔画对人员名单进行排序,按照职位高低对员工进行排序等,这样的排序该如何进行呢?     

出神入化,Excel排序“特技”

正我们知道,Excel中可以按照数值、笔画等进行排序,但这仅仅是常规的排序功能,其实Excel的排序"特技"远不止这些,本文就为大家介绍相关的排序技巧。按照多个关键字排序在排序时需要匹配多个条件,如先按照学科排序,在此基础上再按照单位排序……在Excel中就可以使用多关键字进行排序。启动Excel2013后打开电子表格,切换到"数据"选项卡,单击"排序"按钮弹出对话框,勾选"数     

优先级边排序策略及其性能分析

网络可靠度BDD分析的计算复杂度与BDD尺度线性相关,而BDD尺度依赖边排序策略,边排序问题是BDD网络可靠度分析的重要问题。从网络结构特性出发,设计了优先级边排序策略并深入研究了在该策略下不同排序起点对BDD尺度的影响。实验结果表明:源点和网络中心不是高性能排序起点,最佳排序起点分布在网络边缘,网络中心点为最差排序起点。该结论可为揭示边排序影响BDD尺度的本质以及研究高效启发性边排序策略提供重要参考依据。     

基于规则的高效索引算法和排序算法

本文提出产生式规则索引算法和排序算法, 用以提高智能系统运行速度。索引算法和排序算法都缩短了规则匹配时间。而且, 排序算法不仅适宜规则静态排序, 也适宜规则动态排序。     

排序算法研究

排序在数据处理中占有极重要的位置,排序算法的好坏,直接影响到程序实现的复杂度。本文介绍了常用的基于比较的排序算法及非基于比较的线性排序算法,并详细讨论了各种排序法的实现思想和改进,最后对这些排序算法进行了比较。     

面向排序学习的特征分析的研究

排序是信息检索中一个重要的环节,当今已经提出百余种用于构建排序函数的特征,如何利用这些特征构建更有效的排序函数成为当今的一个热点问题,因此排序学习（Learning to Rank）,一个信息检索与机器学习的交叉学科,越来越受到人们的重视。从排序特征的构建方式易知,特征之间并不是完全独立的,然而现有的排序学习方法的研究,很少在特征分析的基础上,从特征重组与选择的角度,来构建更有效的排序函数。针对这一问题,提出如下的模型框架：对构建排序函数的特征集合进行分析,然后重组与选择,利用排序学习方法学习排序函数。基于这一框架,提出四种特征处理的算法：基于主成分分析的特征重组方法、基于MAP、前向选择和排序学习算法隐含的特征选择。实验结果显示,经过特征处理后,利用排序学习算法构建的排序函数,一般优于原始的排序函数。     

“中国图像工程:2011”统计文献分类一览

同类中的文献按作者姓名之拼音排序,同拼音者按音调排序,同音调者再按笔画排序;作者全同按文献名排序。     

循环插入排序法

文章提出了一种循环插入的排序方法。给出了算法思想、算法描述、算法分析和实验结果。其理论意义是改进了一类时间复杂度为O(N2)排序法的时间复杂度,其实用价值是该排序法在一类时间复杂度为O(N2)排序法中排序效率较高的,其平均排序速度比直接插入排序法、选择排序法、冒泡排序快50%～63%。