冒泡排序的分析与改进

从时间和空间角度全面地分析了冒泡排序的思想和特点,在此基础上以记住最后一次交换发生位置改进了冒泡排亭.     

一种冒泡排序的改进算法

传统的冒泡排序几乎都是基于基本数据类型,通过比较相邻的两个元素的大小,如果发生逆序,则交换两个元素的值。当待排序元素是构造类型时,通过交换两个元素的值,时间复杂度必然会增加;另一方面,基本数据类型变量与构造类型变量的赋值方式有很大的区别,因此传统的冒泡排序算法复用性低。针对传统冒泡排序的不足,该文提出了一种冒泡排序的改进算法。改进后的冒泡排序对于元素是结构体等构造类型时时间复杂度明显降低,且函数复用性提高。     

冒泡排序算法详解

排序是计算机程序设计中的一种重要运算，其功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列，重新排列成一个按关键字有序的序列。通常在排序过程中需要进行两种基本操作：即比较两个关键字的大小和将记录从一个位置移动到另一个位置。若在排序期间数据记录全部存放在内存，则称之为内部排序；若在排序期间全部记     

基于核心向量机的多任务概念漂移数据快速分类

通过协同求解多个概念漂移问题并充分挖掘相关概念漂移问题中蕴含的有效信息,共享矢量链支持向量机（shared vector chain supported vector machines,SVC-SVM）在面向多任务概念漂移分类时表现出良好性能。然而实际应用中的概念漂移问题通常有较大的数据容量,较高的计算代价限制了SVC-SVM方法的推广能力。针对这个弱点,借鉴核心向量机的近线性时间复杂度的优势,提出了适于多任务概念漂移大规模数据的共享矢量链核心向量机（shared vector chain core vector machines,SVC-CVM）。SVC-CVM具有渐近线性时间复杂度的算法特点,同时又继承了SVC-SVM方法协同求解多个概念漂移问题带来的良好性能,实验验证了该方法在多任务概念漂移大规模数据集上的有效性和快速性。     

基于C程序冒泡排序算法的研究与改进

排序是计算机科学的一个重要领域,在数据处理中占有极其重要的位置。在程序开发中实现大量排序应用时,所要求的就是简单、有效、快捷的算法。为提高其执行的效率,将在阐述传统冒泡排序的理解及执行过程中,对其算法深入分析,着重阐述冒泡排序算法的改进与提高过程,从基本方法入手,对其改进算法进行分析、实验,并总结得出最有效的改进算法。     

基于C语言的冒泡排序算法探讨

冒泡排序算法是一种简单实用的排序方法．但传统的冒泡排序算法比较次数多．时间复杂度大。经过对传统的冒泡排序算法进行深入分析．从减少比较次数的角度出发．提出改进算法,并利用C语言予以实现,提高算法的效率。     

基于C语言的冒泡排序算法探讨

冒泡排序算法是一种简单实用的排序方法,但传统的冒泡排序算法比较次数多,时间复杂度大。经过对传统的冒泡排序算法进行深入分析,从减少比较次数的角度出发,提出改进算法,并利用C语言予以实现,提高算法的效率。     

冒泡排序算法的改进

通过对传统冒泡排序算法的讨论,指出其效率不高的缺陷,提出了局部冒泡排序算法,并编程予以实现,其效率及性能较传统的冒泡排序算法有一定程度的提高.同时采用随机及特殊数据在计算机上对传统冒泡排序和局部冒泡排序算法进行了分析和性能对比测试,对局部冒泡排序算法的时间性能作出了评价,指出了局部冒泡排序算法的特点及优势,通过实验证明了局部冒泡排序算法较传统冒泡排序算法在时间性能上有了一定的改进.     

冒泡排序算法的几种优化与变形

冒泡排序是一种经典的排序算法。根据冒泡排序的原理,总结了通过flag控制判断某轮排序是否有序、当有序时就提前结束循环的标志法,并通过记录每次排序最后一次交换位置,优化排序区间的区间控制法。同时根据冒泡排序的特点,总结了冒泡排序的变形、双向冒泡排序、分组冒泡排序和交替冒泡排序。     

基于趣味的改进冒泡排序算法的探讨

本文对传统的冒泡排序算法进行深入分析,综合趣味和性能两方面,提出了改进算法,提高了算法的效率和实用性。     

关于冒泡排序连通圈网络猜想的一个注记

冒泡排序连通圈网络BSCC(n)是一类重要的互连网络,它是3正则的.2010年师海忠提出了如下猜想:冒泡排序连通圈BSCC(n)(n≥4)可分解为边不交的一个Hamilton圈和一个完美对集的并.在本文中证明了当nn==5,4时猜想成立,另外,给出了BSCC(6)的一个圈分解.     

基于同步与IP通信模式的实时数据处理模型构建

针对双工双网模式下同步与IP两种通信方式的实时数据接收处理问题,深入分析了影响接收处理模型设计的网络拓扑结构和信息传输约定等主要因素,在此基础上,设计了同步和IP两种数据源接收处理模型,采用仿真试验对提出的接收处理模型进行了验证.结论表明,该模型具有很强的实时性和可靠性,满足实时数据处理的技战指标需求.     

基于积极集策略的最小闭包球问题算法研究

首先,基于每次迭代计算距离当前球心最远的两个点,提出一种求解n维空间中m个点的最小闭包球问题的(1+ε)-近似算法.对于ε∈(0,1),建立了该算法的核心集大小和计算复杂度,分别为O(1/ε)和O(mn/ε).然后,给出一种积极集策略,每次迭代计算距离当前球心最远的N个点.将该策略结合到提出的算法中,得到一个基于积极集策略的算法.最后,实验结果表明基于积极集策略的算法能够快速、有效地求解m》n的大规模数据集的近似最小闭包球.     

基于云计算的大数据处理技术

为解决大数据处理的瓶颈,分析了大数据及云计算的关键技术,论述了大数据和云计算之间的关系,利用云计算在数据存储、数据管理和虚拟化等方面的技术优势,构建了基于云计算的大数据管理和处理模式,为大数据的研究及应用提供了新的思路和技术基础。     

用VB实现的冒泡排序算法的分析与优化

通过对冒泡排序算法的分析,指出了其效率不高的缺陷,给出了三种优化的方法,它们能有效地提高排序算法的执行效率,并使用Visual Basic算法语言编程实现了这三种改进方法。     

冒泡排序可视化的设计与实现

数据结构排序算法具有一定的抽象性,在学习过程中让学生难以理解,因此我们实现排序算法的可视化来帮助学生理解,以提高对数据结构课程内容的掌握。系统以冒泡排序为例,其中采用JDBC技术、iava与s4数据库联合,iava程序读取数据库中的数据,实现了界面动态化,这不仅有利于软件的维护,还能提高软件的可塑性。     

关于修正冒泡排序网络的一簇猜想

修正冒泡排序网络是互连网络设计中的一个重要的Cayley图模型,关于修正冒泡排序网络的一簇猜想如下:对于任意的自然数n≥3,修正冒泡排序网络Yn是i个边不交的哈密尔顿圈以及n-2i个完美对集的并,其中1≤i≤︱n/2︱。证明了当i=1,2时,这个猜想是正确的。     

一种基于实时数据采集系统的数据处理方法

给出了产时数据采集系统的一种数据存储格式,并讨论了基于此格式的一般数据处理方法。     

基于最小包含球的非静态大数据集的快速分类算法

对于小规模的非静态数据,最近提出的时间自适应支持向量机(TA-SVM)方法表现出良好的性能,它从兼顾局部优化和全局优化的角度同时求解多个子分类器的特性.但对于大数据集,较高的计算代价限制了它的实用性.针对此不足,结合核心向量机(CVM)理论提出了针对非静态大数据集的新颖分类方法,即基于中心约束最小包含球(CCMEB)的TA-CVM,简称CCTA-CVM.该方法具有渐近线性时间复杂度的优点,同时继承了TA-SVM的良好性能.最后通过实验验证了所提出方法的有效性.     

基于网格筛选的大规模密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm, DPC)是2014年提出的一种新型聚类分析算法,它基于聚类中心局部密度大以及与密度更大点之间的距离较远两大特点绘制决策图寻找聚类中心,从而得到任意形状的簇.但在寻找聚类中心的过程中,求解局部密度以及高密度距离属性都依赖于相似度矩阵的计算,计算复杂度较高,限制了密度峰值聚类算法在大规模数据集中的应用.针对此不足,提出基于网格筛选的密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm based on grid screening, SDPC),根据数据的不均匀分布,使用网格化方法去除部分密度稀疏的点,然后再使用密度峰值聚类算法中决策图的方法选取聚类中心,可以在保证聚类准确性的基础上有效降低计算复杂度.理论分析和实验测试表明：基于网格筛选的密度峰值聚类算法不仅可以对大规模数据集进行正确的聚类,还极大地降低了计算复杂度.