一种新型单循环排序算法

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。通过对目前常用的几种排序算法的研究,指出它们均为双重循环或多重循环结构设计,借鉴了军队排队列的思想,提出一种只需要单重循环结构即可完成排序过程的新型算法,并进行了编程实现。通过对该算法的时间复杂度、空间复杂度以及稳定性等性能分析,证明该算法对于基本有序的数据排列排序性能优秀,对于数据排列大都是两两错位的排序过程接近最优算法。     

单循环排序算法及其改进

通过对目前常用的几种排序算法的研究,指出它们均为双重循环或多重循环结构设计,提出一种只需要单重循环结构即可完成排序过程的算法,并进行了编程实现。通过对该算法的时间复杂度、空间复杂度以及稳定性等性能分析,证明该算法对于基本有序的数据排列排序性能优秀,并针对其在逆序或数据复杂的情况下,会重复比较一些已经比较过了的数据这一不足,对该算法进行了改进。改进后的算法效率得到提高。     

基于双数据处理的双路冒泡排序策略

冒泡排序算法是一种易实现且稳定的计算机排序算法,但是由于该算法的时间复杂度较高,因此,冒泡排序不适用于大规模数据集。在本文中,我们提出了一种针对经典冒泡排序算法的改进方法-基于双数据处理的双路冒泡排序算法,该方法在每趟排序的过程中可以同时确定两个数据的位置,从而减少排序过程中所需的循环次数,以达到降低了算法的时间复杂度的目的。最终的仿真实验结果表明,双路冒泡排序算法是可行有效的,它显著地降低了冒泡排序过程中所需的数据比较次数和移动次数。     

多径信道下单载波V-BLAST系统的快速频域均衡算法

针对单载波V-BLAST系统,提出了一种低复杂度的最小均方误差频域判决反馈(minimum mean square error frequency-domain decision-feedback,MMSE-FDDF)均衡算法.该算法利用离散Fourier变换(discrete Fourier transform,DFT)是酉变换这一特点,将时域波形的MMSE检测转化为对其频谱的MMSE检测.为了获得反馈信号,接收机必须实现对每层信号频谱的完整检测,由于系统矩阵被设计为特殊的blockcirculant -block矩阵,这一工作能够高效完成.与其他V-BLAST类系统相似,排序对于MMSE-FDDF算法的检测性能有着重大影响.因此,又提出了一种适用于MMSE-FDDF结构的快速排序方法.通过构造新矩阵,MMSE-FDDF均衡器的系数计算和排序被合并为一个过程,再利用修正Gram-Schmidt(MGS)算法对该过程简化.仿真结果以及复杂度分析表明,与已有算法相比,MMSE-FDDF具有更好的性能复杂度折中,而且避免在严重弥散信道下因使用重叠保留技术造成的性能损失.     

变换存储结构的一种高效排序算法

给出变换存储结构的一种高效排序算法 ,该算法的时间复杂度为 O(n) ,且与待排序数据的分布无关 .给出了该排序算法的描述 ,并在时间复杂度和空间复杂度两方面与其他排序算法作了比较     

基于数据驱动的单循环排序算法及其优化

排序是计算机科学中最基本、最重要的研究问题之一。目前常用的排序算法均为双重或多重循环设计，并且大多是程序驱动，本文提出一种新型的基于数据驱动的单循环排序算法，并对该算法进行了性能优化与分析.     

一种基于HASH变换的循环散列分档排序算法

在数据排序问题中,各种分段快速排序算法[3～11]只有对特定的数据分布类型或者符合ΔM相似文献   

任意类型的分类数据的快速排序

快速排序在数据部分相等或有序时,时间复杂度最坏为O（n2）。针对于任意类型的分类数据的排序,文章在快速排序的基础上,提出一种新的排序算法,具有快速排序算法的简洁性,但是不使用递归算法,时间复杂度为O（n）,空间复杂度为O（1）。通过理论分析和实验表明,该算法的性能明显优于其它排序算法,特别适合于数据量大的场合。     

快速排序的应用

有一些基础的同学,一定学过一些排序的算法,如冒泡 法、插入法。这些算法很容易掌握,用它们排序通常需要两 重循环,对于n个数据,算法的时间复杂度为0(n2),效率 是比较低的。当n达到几万甚至十几万时,程序会运行得相 当缓慢。 下面介绍一种效率较高的算法。排序的过程是:取出待 排序数据之一(称为基准数据),并将数据分为两部分,使 得基准数据一侧的数据皆小于基准数据,另一侧的数据皆大于 基准数据,如果某一侧的数据至少有2个,则对这一侧的数 据递归地进行同样操作。 问题的难点在于,如何完成“将数据分为两部分”这 一步。我们以下面的数据为例(需要对其进行升序排列), 介绍一种较好的方法:     

基于分布计数的基数排序方法的研究

排序是计算机科学中一个非常重要的问题.提出了一种基于分布计数的基数排序方法,给出该算法定义、算法描述、算法正确性证明和算法分析;讨论了基于该排序算法几个关键问题的解决方法.算法理论分析和实验结果研究均表明该算法时间复杂度为O(N),速度优于快速排序,是一种高效的排序方法.