基于Quick Sorting的快速分页排序算法

提出了分页排序的概念和基于Quick Sorting的快速分页排序算法(Quick Page Sorting) 以及基于Hint缓存机制的算法实现技术。实验表明,在数万至数百万数据总量情况下,Quick Page Soring的速度比Quick Sorting快10倍左右,大大提高了应用系统的响应速度。

Accelerating Large-Scale Sorting through Parallel Algorithms

This study explores the application of parallel algorithms to enhance large-scale sorting, focusing on the QuickSort method. Implemented in both sequential and parallel forms, the paper provides a detailed comparison of their performance. This study investigates the efficacy of both techniques through the lens of array generation and pivot selection to manage datasets of varying sizes. This study meticulously documents the performance metrics, recording 16,499.2 milliseconds for the serial implementation and 16,339 milliseconds for the parallel implementation when sorting an array by using C++ chrono library. These results suggest that while the performance gains of the parallel approach over its serial counterpart are not immediately pronounced for smaller datasets, the benefits are expected to be more substantial as the dataset size increases.

一种基于流形的机械臂动作构型知识压缩表达方法

针对在机械臂分拣任务中,存在物体形状各异、大小不一、训练神经网络成本过高的问题,提出一种基于流形空间的机械臂快速分拣方法。通过自主设计的一款简易实验装置模拟代替机械臂进行实验。对高维数据进行压缩,结合三维快速凸包求解算法,对体积大小不同的同类物体的流形空间进行分割,以凸包形式将稳定性较高的点集包裹起来。实验结果表明,体积大小不同的同类物体的高稳定流形子空间是一致的。该方法可以通过对一种物体的流形子结构进行尺度放缩,得到不同大小的同类物体的高稳定分拣区域,用于生成高效、可靠的机械臂分拣任务中的6D位姿构型,以提高分拣作业的工作效率。

基于“反体存储器”概念的分类器：SORTER

本文描述和分析了一个基于反体存储器概念模型的新型分类器（ＳＯＲＴＥＲ）的硬件结构和相应的分类算法。由于不是采用基于比较的分类方法，ＳＯＲＴＥＲ避免了常规分类算法Ｏ（ｎｌｏｇｎ）的时间下界。ＳＯＲＴＥＲ仅利用两种基本的读写操作实现数据元素的分类，按存储器访问次数计算，该算法的复杂度仅为Ｏ（ｎ）．此外，对ＳＯＲＴＥＲ算法稍加修改，就可以实现数据库中的多数运算，其时间的复杂性同样为Ｏ（ｎ）．ＳＯＲＴＥＲ基于常规的ＲＡＭ技术，其结构和实现都不困难。

基于指针排序的快速中值滤波算法研究

为实现航空发动机控制系统采集信号的快速中值滤波,设计一种基于指针排序的快速中值滤波算法,将中值滤波过程分解为窗口数据更新和窗口数据中值求取两个算法片段。针对窗口数据更新算法片段,提出一种环形数据窗口更新算法,通过指针指向平移实现数据窗口的滑动,缩短了窗口数据更新的耗时。针对窗口数据中值求取算法片段,提出一种基于指针排序的数据比较和移位算法,在运算内存开销较小的情况下实现了窗口数据中值的快速求取。实验结果表明:基于指针排序的快速中值滤波算法能够在耗时减少的情况下,实现信号随机噪声的有效滤除。

模块化多电平换流器电容电压改进排序平衡方法

针对含有大规模子模块的模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)直流电容电压平衡问题,提出一种基于改进排序的电容电压平衡方法。基于传统排序电压平衡方法中的排序环节要求对桥臂内所有子模块电容电压进行排序,计算延时严重影响电压平衡控制的动态响应。以避免投入组和切除组组内元素排序为目的改进快速排序算法,每趟排序均选择第m个位置的记录作为基准值,通过判断使下一趟排序只在被划分后的一个区域上递归;采用数学归纳法证明改进快速排序算法的时间复杂度为O(n)。考虑MMC子模块电容电压连续两个控制周期变化规律后,提出采用改进的快速排序算法排序之前按照上个控制周期的排序结果排列电容电压能够进一步减少比较次数。最后,通过计算机随机实验验证改进快速排序算法的时间复杂度并搭建两端401电平MMC-HVDC仿真模型验证所提电压平衡方法的可行性和有效性。

基于二分法的聚类负荷模型及其在电力系统可靠性评估中的应用

目前用于可靠性评估的负荷模型主要有峰荷模型、分级负荷模型以及聚类负荷模型等,这些模型难以同时满足计算精度和计算复杂性的要求。建立了基于二分法的聚类负荷模型并将其应用到电力系统可靠性评估中。该模型利用二分法原理较快地确定最佳分级数,利用快速排序算法和聚类技术将年负荷曲线中各负荷点归并到相应的负荷级,具有降低计算复杂性和提高模拟精度的特点,能较好地反映负荷实际变化趋势。应用该模型对IEEE-RTS79测试系统进行可靠性评估,通过比较几种不同负荷模型下的可靠性评估结果,说明所提模型准确可靠,计算量较小,具有应用价值。

基于动态聚集距离的多目标粒子群优化算法及其应用

为了增加Pareto集的多样性,提高多目标优化的全局寻优能力,提出了一种基于动态聚集距离的多目标粒子群算法(DCD-MOPSO)。该算法利用改进的快速排序方法来减少计算量,采用动态变化的惯性权重和加速因子以增强算法的全局寻优能力,并基于动态聚集距离对外部集进行维护以增加Pareto集的多样性。通过典型测试函数的仿真实验和应用实例对DCD-MOPSO算法性能进行了分析,并与多目标优化算法MOPSO和NSGA-Ⅱ进行了比较。结果表明,DCD-MOPSO算法收敛速度较快,且得到的Pareto集分布均匀。

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/mk));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(mklog(n/mk));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。

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。

一种新的分“档”快速排序算法

本文提出了一种由分“档”、整体置换和局部快速排序所组成的新排序算法——分“档”快速排序法 .算法分析和实验结果都表明 :在待排序数据均匀分布或正态分布的情况下 ,分“档”快速排序算法的时间复杂度可以达到 O(n) ,而附加存储空间开销却仅仅为〔(n+1) /2〕,同时排序速度明显优于 Quick Sort〔2〕、快速分组排序 〔5〕、分“档”统计插入排序 〔1〕和 Proportion Split

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+logn)))低于已有文献中对二维表排序的时间复杂度(O(m×n×logn)),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.

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。

分段快速排序法的改进

针对分段快速排序法 〔1〕因分段映射策略不理想而造成算法复杂度显著增加之问题 ,本文提出了一种由按位块分段、分段映射和局部快速排序所组成的新排序算法——按位块分段快速排序法 (以下简称为“按位块分段快速排序”) .算法分析和实验结果都表明 :在待排序数据均匀分布或正态分布的情况下 ,按位块分段快速排序法的时间复杂度可以达到 O(N) ,而附加存储空间开销却仅仅为 N+M(M为分段数目 ,1≤ M≤ N) ,同时排序速度明显优于 QuickSort〔2〕、分段快速排序 〔1〕、分“档”统计插入排序 〔5〕和 Proportion Split

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维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、ProportionSplit Sort、分段快速排序等算法。NCSS算法特别适合于数据量大的场合。

一种改进的点在多边形内外判断算法

为解决多边形内外算法中BSP树退化为链表的问题,提出一种改进的点在多边形内外的判断算法。在构建水平扫描线的BSP树之前,对水平扫描线按照Y值进行排序,将排好序的水平扫描线按照二分法的顺序插入到BSP树中,其查找时间复杂度为O(lbn)。实验结果表明,该算法在不增加BSP构建时间复杂度的前提下,能够保证BSP树的查找效果总是最优的,且简单易行,具有较好的通用性。

人体红外测温枪的温度测量补偿研究

由于红外测温仪在新冠肺炎疫情中需要近距离对被测者进行体温的测量,并且测量精度比较低,导致体温测量安全性不高及造成误判的风险。为了提高红外测温设备检测人体温度的精度,研究了提高红外温度精度的距离温度补偿方法,设计了一款测距远、测量准、应用广的红外测温枪系统。该系统以STM32F103为主控制器,采用AMG8833红外热像仪传感器模块、OLED显示器模块、激光测距模块、蜂鸣器等进行外围设计。将红外热像仪传感器模块采集到的一组单独的红外点阵温度读数进行光感及距离温度的补偿,并采用快速降序排序法对采集的不同距离的温度点进行处理,通过多次的线性函数进行拟合,对不同距离的温度点进行补偿,以实现精度的提高,并得到不同距离排序钝化后的温度补偿。经过多次实验调试验证,在没进行距离温度补偿时误差很大,进行距离温度补偿后的温度值与基准温度值相比误差很小,能够满足人体体温测量的精度要求,实现了远距离测温精度的提高。

改进的按位拆分快速排序算法

在讨论目前已有的快速排序算法的基础上,提出一种新的按位拆分快速排序算法,利用Java实现了算法的并行运算。算法分析和实验结果表明,它的算法时间复杂度可达到O(Kn),排序速度明显优于Quick Sort。

超快速排序算法

快速排序算法结构简单,平均性能较佳;基数排序性能较稳定。结合快速排序和基数排序,提出超快速排序算法,通过理论分析和实验表明,新算法的性能优于快速排序算法和基数排序算法。

一种新的按位块分段快速排序算法

针对分段快速排序法因分段映射策略不理想而造成算法复杂度显著增加之问题,文章提出了一种由按位块分段、分段映射和局部快速排序所组成的新排序算法——按位块分段快速排序法(以下简称为“按位块分段快速排序”)。算法分析和实验结果都表明:在待排序数据均匀分布或正态分布的情况下,按位块分段快速排序法的时间复杂度可以达到O(N),而附加存储空间开销却仅仅为N+M(M为分段数目,1≤M≤N),同时排序速度明显优于QuickSort、分段快速排序、分“档”统计插入排序和ProportionSplitSort等算法。