快速排序的一种改进算法

快速排序算法是基于关键字比较的一种性能较好的排序算法,平均时间复杂度为O(nlogn)。文章针对快速排序分治的策略和基数排序的原理,提出了一种基于基数的快速排序改进算法,论述了改进算法的理论依据和基本思想,并给出了递归形式的算法描述。改进后的算法在执行效率方面和占用辅助空间方面都有所改善。改进后算法不需要作关键字比较,特别适合大数据量的排序,具有一定的应用价值。     

快速排序的改进算法

排序是计算机科学中一个非常重要的研究问题。2000年,排序曾被列为20世纪对科学和工程计算的研究与实践影响最大的十大问题之一。本文在分析通常的快速排序算法的平均时间复杂度的基础上,提出了一种新的改进算法,提高了快速排序算法的性能。     

稳定快速排序算法研究

快速排序算法与其他算法相比是相当有效的排序算法,但此算法并不完善,它是不稳定的。为此,对快速排序算法进行改进,在每次对数据分割时,对需要移动的数据先分别顺序拷出并保存,分割结束前再按要求分别顺序拷入,使得新排序算法是稳定算法。理论分析和实验数据表明,在任何情况下,稳定快速排序算法都是稳定的,并且其他性能不比快速排序算法和归并算法差。     

一种非比较分段排序算法的研究

非比较分段排序（简称NCSS）算法是建立在模仿人类思想方式基础上的一种非比较排序算法，算法分析和实验结果都表明：NCSS算法的时间复杂度和待排序数据分布无关，为O（N），而附加存储空间极小，排序速率明显优于QuickSort,ProportionSplitSort，分段快速排序等算法，NCSS算法特别适合于数据最大的场合。     

一种基于的统计的排序算法

本文提出了一种基于统计的快速排序算法，并对该算法的时间复杂度和空间复杂度进行了分析，该算法要求排序关键字满足一定的约束条件，其时间复杂度为O(n)，对该算法做一些简单的修改，还可以将其推广到一般关键字的排序问题。     

快速排序算法优化策略

为了解决经典快速排序算法在面对待排序数据事先有序,大量重复数据,递归层数过深以及排序稳定性等诸多问题时暴露出来的缺陷,从枢轴的合理选择、三路划分、与其他排序法结合和尾递归优化等多个方面分析和总结了优化经典快速排序算法的各种策略,在实际使用快速排序算法时具有一定的参考价值.     

一种新型快速的排序算法

提出了一种简单快速的新的排序算法，并对其性能与快速排序算法的性能进行了实验比较。     

一种Byte-快速排序算法研究

提出一种新的Byte－快速排序算法，其排序的速度比B－快速排序算法及快速排序算法要快，且稳定性好，并对其结果排序的速度与B－快速排序算法[3]及理论下界作了比较。     

一种节省空间的排序算法

目前报道的一些排序算法，空间复杂度都比较大．提出了一种改进其空间复杂度的方法，其特点是算法简单、稳定，时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为2n，达到下界．与传统的排序算法用变量与变量比较的思路不同，本文提出的是一种用变量与其分布区间进行比较的新思路．本算法特别适合那些范围确定且分布基本均匀的待排数据，也适合一般数据对象的排序．     

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。     

快速插入排序法

设法用减少插入序列长度的办法，提出一种快速插入的排序方法。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插入排序法的时间复杂度，其实用价值是该排序法的排序效率比直接插入排序法提高43％左右。     

基于Java的按位拆分快速排序并行算法

针对大数据量排序算法优化问题,提出一种基于Java的按位拆分的排序新算法。该排序算法按照位拆分数据,并结合Java的多线程对拆分的数据进行并行处理。数据实验结果表明,对于大数据量排序,该算法性能明显优于快速排序算法,而且算法具有很好的并行效率。     

一种改进的中文字符串排序方法

对中文字符串排序,最快算法的时间复杂度是O（nlgn）。基数排序算法是目前最快的排序方法之一,时间复杂度是O（dn）,但其一般适用于相同长度的整型数据排序。提出了一种快速的变换方法,将字符串转换为与之等长的整型数组,使用基数排序算法对代表字串的整型数组排序,用以实现对字符串的快速排序。实验表明,提出的算法能快速地进行中文字符串排序,比快速排序算法具有更好的性能,且排序时间与数据规模之间是线性关系,算法的时间复杂度为O（dn）。     

奇偶交换排序算法性能的研究

文中给出了实现奇偶交换排序策略的一种算法,并对该算法进行了算法分析和实验测试结果的讨论,在此基础上,提出了奇偶交换排序算法的应用建议。     

二维表快速排序的复杂度分析

在假设二维表数据的排列服从均匀分布的条件下,分析了用快速排序方法对二维表进行排序的过程,给出了整个排序过程的时间复杂度和空间复杂度,得到的平均时间复杂度(O(n×(m 1ogn)))低于已有文献中对二维表排序的时间复杂度(O(m×n×log n)),其中,m是二维表的关键字个数,n是二维表的记录数.仿真实验说明了文中结论的正确性.这一结果,将有助于进一步设计高效的海量数据分析方法.     

一种新的基于邻接矩阵的拓扑排序算法

为了降低基于邻接矩阵的拓扑排序算法的复杂性，将单顶点算法框架扩展成集合算法框架，给出一些便于进行拓扑排序的有向无环图的性质。在此基础上，定义了适合进行弧删除操作和无前驱顶点判断的邻接矩阵运算，给出了有向弧邻接矩阵的存储方案，最终提出了一种时间和空间复杂度都比较低的拓扑排序算法。     

高效快速排序算法研究

快速排序是排序算法中性能较好的一种,但存在对数据有序或者基本有序的情形下的性能瓶颈问题。为此,对比效率同为O(nlbn)的其他排序算法,提出一种新的高效快速排序算法。理论分析和实验数据表明,其性能优于原有的快速排序算法,并且在数据基本有序的状况下依然具有高性能和较强的鲁棒性。     

数据结构内排序之比较

本文主要通过对几种排序算法简单介绍并进行比较分析,最后得出一定指导意义的结论。     

分组排序算法

提出了分组排序算法,详细分析了算法的原理及其时间与空间复杂度,得出了在最坏情况下的时间复杂度是θ（mn）;最好情况和平均情况下的时间复杂度均是θ（nlog（n/m^k））;在最坏情况下的空间复杂度是O（mn-m²＋m）;最好情况和平均情况下的空间复杂度均是O（m^klog（n/m^k））;并用多组随机数据与效率较高的快速算法进行仿真对比实验,试验结果说明了文中结论的正确性。这一结果,将有助于进一步设计高效的海量数据分析方法。