映射排序算法研究

提出了一类问题的映射排序算法，其特点是附加一定的存储开销，在内排序中关键字与数组下标作映射或链接处理，不实施反复比较与交换关键字的操作，时间复杂性达到Ｏ（Ｎ），在外排序中，文件输入／输出次数减少，提高了效率，这类算法适宜今后的大规模信息处理中广泛采用。     

二维数组的快速排序算法

在一维数组快速排序算法的基础上，给出了二维数组的快速排序算法，理论分析和大量的数值实验结果表明，其算法的平均计算时间仍然是Ｏ（ｎｌｏｇ２ｎ），一般所需的栈空间仍为Ｏ（ｌｏｇ２ｎ），是有效而可靠的快速排序算法。     

求解框式约束下凸二次规划问题的内点算法

对于框式凸二次规划问题给出了一个内点路径跟踪算法,该算法的迭代复杂度为Ｏ（√ｎＬ）,每一步近代所需计算量为Ｏ（ｎ＾３）,其中ｎ为变量个数,Ｌ为问题的输入长度。     

可控排序问题的凸二次规划松弛近似算法

用凸二次规划松弛方法,研究工件加工时间可控的,使加工时间压缩费用与加权总完工时间之和为最小的排序问题,得到界为3/2的多项式时间近似算法.     

框式可分凸二次规划的不可行内点算法

对框式约束的可分凸二次规划提出了1个原始－对偶不可行内点算法，并证明了该算法是1个多项式时间算法。     

框式约束凸二次规划的预估校正光滑算法

研究了框式约束凸二次规划的一种光滑算法，算法中应用了牛顿法及其变形形式，证明了算法的全局收敛性．     

二维三次映射的混沌动力学

为了研究二维三次映射的混沌动力学，运用Moser定理和多项式零点斜率的性质，证明映射存在Smale马蹄，并且映射在不变集上拓扑共轭于三符号动力系统.计算不动点和2周期点的Lyapunov指数谱表明，它们的最大Lyapunov指数均大于零.     

框式约束凸二次规划问题的势下降算法

提出了一个求解框式约束凸二次规划问题的势下降内点算法,它利用Armijo非精确线性搜索技巧进行线搜索,同时使势函数的值减少,并证明了算法的全局收敛性.     

凸二次规划松驰方法研究离散加工时间可控排序问题

用凸二次规划松弛方法研究离散加工时间可控的排序问题,得到界为3/2的多项式时间近似算法。     

凸二次规划松弛方法研究离散加工时间可控排序问题

离散加工时间可控的排序问题,得到界为3/2的多项式时间近似算法。     

一个拟就地稳定归并排序算法

为了降低经典归并排序算法O（n）的附加空间并保持稳定性,提出一个新的拟就地归并算法.介绍了根据移动次数导出的段长关系进行选择的原理,给出了相应的归并及归并排序的C语言算法,用大量随机序列进行了排序对比测试;测试组数自动选取,拟合结果为比较次数约为20.13n ln （n）＋1.24n ln（n）-1.22n ,移动次数约为20.655n ln （ n ）-0.89nln（n）＋2.6n、附加栈空间O（ln（n））.得益于算法的简便性,附加程序开销小,在测试范围内实际时空耗费在同类算法中有明显优势.     

基于多线程归并排序算法设计

为解决传统递归方式的归并排序算法串行执行效率低的问题, 使用数据依赖关系分析方法对归并排序算法进行并行性分析。通过分析发现算法本身具有并行的特征, 在多核处理器下使用OpenMp编译制导语句对算法进行直接并行化处理。在数据量较大的情况下, 为了使算法执行的速度更快, 在多核处理器系统中设置多个线程, 并将序列分成多个组, 每个线程操作一组数据, 最后对多个局部有序的结果进行逐一合并。实验验证结果表明, 该并行化算法可使执行速度提高50%以上。     

任意分布数据的映射归并排序算法研究

针对银行业务管理、高考成绩统计、气象资料整理等一类特殊“汇总”排序问题。文中提出了一种以映射、链接和归并为基础的新排序算法－映射归并排序算法（以下简称为“映射归并排序”）,给出了该排序算法的描述、时间复杂度分析及用C语言编写程序进行算法比较的实验结果。算法分析和实验结果都表明：映射归并排序方法和待排序数据分布无关,其时间复杂度仅为O（N）;而且在处理上述大规模“汇总”排序问题时,映射归并排序速度明显优于Flash Sort,Proportion Split Sort,2－路重复的K路归并排序和直接K路归并排序等算法。     

多插入排序算法族

在研究插入排序算法的基础上，提出了一类新的算法——多插入排序算法族。通过增加每趟插入元素的个数，从而可以减少插入移动和比较的次数。比例划分多插入排序，是多插入排序的自然延续，可用递归形式予以实现。分析表明，归并排序为平等序列互插的插入排序的特例。与简单插入排序算法相比，本算法族效率较高。     

分裂合并算法的优化及并行化方案

研究了分裂合并算法的优化方法,并提出相应的并行化方案.修改了图像在区域合并阶段中原有的最佳合并原则,增加了满足合并条件的相邻区域的匹配率,减少算法迭代次数.为解决合并阶段的负载不平衡提出了一种新方法;同时针对分裂阶段的负载不平衡,提出了一种新的分裂合并算法并行方案,并分析了两种并行方案在负载平衡,通信复杂度及可扩展性的差异.实验结果表明,对分裂合并算法的优化能有效提高算法的效率,其并行化方案切实可行.     

二次立体堆排序算法设计与分析

通过对立体堆排序算法的分析,从分段优化数据处理技术角度,提出了二次立体堆排序算法,给出了算法思想、算法描述和算法分析,论证了二次立体堆排序算法,随着排序数量增加,排序速度快于立体堆排序算法越显著.     

链式插入排序算法分析

链式插入排序是建立在模仿人类思维方式基础上的一种非比较排序算法,与传统的以比较为基础的排序算法相比,速度极快,特别适合于数据量大的场合.本文在分析链式插入排序算法的基础上,给出了具体的C程序实例.     

插入类排序算法的改进及实际应用

针对应用C语言将多种算法结合起来并进行改进与整合方面研究不多的问题,提出了插入类排序算法与其他算法相结合的思想,并加以改进．结果不但可以扩充排序问题的解题优势,而且充分反映出了算法为实际问题服务的宗旨．实践表明,该算法简单可行,特别是当它参与到一个优秀的排序算法中时,更会反映出特有的功能．     

选择排序算法的一个改进及分析

针对少量记录排序的应用，对直接选择排序算法进行了挖掘，通过增加记忆功能，使算法性能得到明显提高。改进后的算法在大量记录排序时，较原算法的速度提高1倍以上；在少量记录排序时，是基于比较和移位的排序算法中总体表现最佳的；并且对原序列的有序程度很敏感，原序列相对有序时，速度能大幅度提高。结果表明：该算法很适合少量记录排序、部分排序、较有序记录的排序，以及与快速排序算法的混合使用。     

三叉堆与三叉堆排序算法

本文从分析三叉堆性质入手,提出了一种对常用堆排序的改进算法——三叉堆排序算法,并将二叉堆排序与三又堆排序作了分析与比较。三叉堆排序不仅保持了二叉堆排序的原有优点,并在速度上有所提高。