导读:本文包含了归并排序论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,藏文,多核,功率,运算量,复杂度,电平。
归并排序论文文献综述
贾思禹[1]（2019）在《一种基于划分与归并的并行快速排序算法》一文中研究指出排序作为一种计算机程序设计中的重要操作在海量数据条件下应快速且高效。而且随着当今处理器生产工艺的不断进步,如今的笔记本电脑、台式机乃至商用服务器至少也都是双核处理器,4核、8核乃至16核也并不罕见,如果是单线程的程序,那么在双核处理器上运行便浪费了50%的性能,在4核处理器上运行便浪费了75%的性能。而多核处理器上的多线程能让多段程序逻辑同时工作,可以真正发挥出多核处理器的优势,而达到充分利用处理器的目的。为了提升排序操作的性能,使用灵活的OpenMP并行函数库以及C/C++语言标准库中提供的快速排序函数qsort实现了一种可以运行于任意共享存储多核计算机上的并行快速排序算法。实验结果表明:以同条件下标准库串行快速排序函数qsort作为测试基准,最终在英特尔酷睿i7-4790处理器平台上8线程条件下对200M随机整型数据的排序将性能提升了11.92倍,在相同的数据条件下,英特尔酷睿2-Q9400处理器平台上也可将性能提升4.75倍。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年10期）
次仁罗增,边巴旺堆[2]（2018）在《插入和归并算法在现代藏文字符排序里的比较》一文中研究指出选择一个最优的排序算法很重要,因为它能够帮你可以节省大量的资源。因此,学习研究排序算法具有重要的理论意义和广泛的应用价值。首先对排序、插入排序、归并排序、现代藏文字符排序进行理论分析。然后在Python环境下实现插入、归并两种排序算法的现代藏文字符排序。最后从时间复杂度和空间复杂度来分析比较两种算法在现代藏文字符排序上的运用。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2018年19期）
苟锐锋,赵方舟,肖国春,涂小刚[3]（2017）在《基于修正优化归并排序的MMC电容均压策略》一文中研究指出多电平变换器(modular multilevel converter,MMC)传统子模块电容均压策略中,排序算法的运算量随子模块数目呈指数倍增长。子模块数目很多时,硬件设计难度大、成本高。为此,以减小排序运算量为目的,提出了一种基于归并排序的改进电容均压策略。同时,依据理想情况下MMC的电容电压规律,优化归并排序,使计算量进一步减小,并分析了非理想条件时电容电压的变化情况,提出了修正优化归并算法,保证高效的同时,显着改善了均压效果。最后,采用DSP控制器TMS320F28335比较排序算法的执行时间,结果表明优化后运算量显着减小。通过PSCAD/EMTDC搭建451电平MMC仿真模型,验证了优化归并排序均压策略及其修正算法的有效性。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2017年01期）
石嵩,李宏亮,朱巍[4]（2016）在《阵列众核处理器上的高效归并排序算法》一文中研究指出排序是计算机科学中最基本的问题之一,随着众核处理器结构的不断发展,设计众核结构上的高效排序算法具有重要意义.众核处理器的一个重要方向是阵列众核处理器,根据阵列众核处理器的结构特点,提出了2种面向阵列众核结构的高效归并排序算法,通过利用DMA(direct memory access)多缓冲机制提高访存效率、深度平衡归并策略保持众多核心之间的负载均衡、SIMD(single instruction multiple data)归并方法提高归并计算效率以及片上交换归并策略提高片上数据重用率,大幅度提高了阵列众核处理器的排序性能.在异构融合阵列众核处理器DFMC(deeply-fused many-core)原型系统的实验结果表明,算法排序速度达647MKeys/s(million keys per second),其排序效率(排序速度/峰值性能)是NVIDIA GPU上最快的归并排序算法(GTX580平台)的3.3倍,是Intel Xeon Phi上最快的归并排序算法的2.7倍.最后,建立了阵列众核处理器上归并排序算法的性能分析模型,利用该模型分析了主要结构参数与算法性能的关系,对阵列众核处理器的研究有一定的指导意义.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2016年02期）
徐思燕,龚名茂[5]（2015）在《归并排序法的可视化》一文中研究指出在一些工程应用或者现在流行的大数据中,经常会碰到大量数据排序的问题。在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法,其中归并排序法是利用分治法进行排序的一个经典问题。本文就是利用归并排序法对数据进行排序,分析其基本思想、算法和时间效率,并把归并排序的过程通过MFC可视化,让人们对归并排序法能有更深刻的认识。(本文来源于《信息化建设》期刊2015年11期）
李六杏[6]（2015）在《分治策略在归并排序中的算法设计》一文中研究指出分治是一种解题的策略,它的基本思想是分而治之.归并排序法是将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列.在各种排序方法中,如归并排序、堆排序、快速排序等,都存在有分治的思想.归并排序法是采用分治法的一个非常典型的应用.本文利用分治策略对归并排序进行算法设计,并与其它算法分析比较.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2015年15期）
邹永林[7]（2015）在《归并排序的概念与算法设计》一文中研究指出从算法思想和排序过程两方面讨论归并排序和合并排序的区别,指出归并排序算法不能以合并排序算法完全替代;进而借鉴合并排序算法设计符合标准的归并排序思想的算法,并通过实例验证算法的正确性。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2015年20期）
王宝祥,胡威威[8]（2015）在《一种新的归并排序算法》一文中研究指出分析归并排序算法的理论机制,研究其时间复杂度、空间复杂度和稳定性,本着同时取得较高时间效率和空间效率的目的,基于分治法的思想,对现有归并排序算法进行改进,给出一种时空效率皆佳的归并排序新算法。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2015年16期）
Nguyen,Trung,Hieu(阮忠孝)[9]（2015）在《功率感知排序归并连接算法》一文中研究指出基于闪存的固态硬盘(SSD)作为一种新兴技术吸引了学术界和产业界的强烈兴趣。SSD已被广泛使用到笔记本电脑、台式机以及企业级服务器领域,渗透到市场的方方面面。SSD的一个独特优点是其内部并行性,如何利用固态盘内部并行性改进数据库操作性能是一个重要研究议题。另一方面,功率感知数据库系统的研究是数据库研究的要点之一。如何让数据库操作功率知晓是具有挑战性的议题。本文将对归并排序连接展开这两方面的研究。本文的贡献如下:1.研究固态硬盘的内在特征,并将这些知识应用于算法构建之中以改善性能;2.基于固态盘的内部并行性,实现一个有效的并行归并排序连接算法(PSMJ)。3.提出了一个系统级功率模型,称为软件功率计。根据硬件信息反馈,建立一个闭环功率控制器,通过调节处理器的功耗和限制PSMJ进程的功率来控制系统功率。实验结果表明,并行归并排序连接算法比传统方法更快更节能,能效提高了15%。闭环功率限制可以控制功耗在高密度功耗环境,不需要昂贵的硬件。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2015-05-15）
叶芃,李楠[10]（2015）在《基于FORK/JOIN模式归并排序并行算法设计与实现》一文中研究指出针对归并排序并行算法进行设计与分析,从提高数组合并部分的并行度角度对算法进行改进,改进过后的算法并行度达到θ(n/log2n)。并利用JDK7中新引入的Fork/Join模式实现了多线程并行应用实例。(本文来源于《数码世界》期刊2015年04期）
归并排序论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
选择一个最优的排序算法很重要,因为它能够帮你可以节省大量的资源。因此,学习研究排序算法具有重要的理论意义和广泛的应用价值。首先对排序、插入排序、归并排序、现代藏文字符排序进行理论分析。然后在Python环境下实现插入、归并两种排序算法的现代藏文字符排序。最后从时间复杂度和空间复杂度来分析比较两种算法在现代藏文字符排序上的运用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
归并排序论文参考文献
[1].贾思禹.一种基于划分与归并的并行快速排序算法[J].计算机与数字工程.2019
[2].次仁罗增,边巴旺堆.插入和归并算法在现代藏文字符排序里的比较[J].电脑知识与技术.2018
[3].苟锐锋,赵方舟,肖国春,涂小刚.基于修正优化归并排序的MMC电容均压策略[J].中国电机工程学报.2017
[4].石嵩,李宏亮,朱巍.阵列众核处理器上的高效归并排序算法[J].计算机研究与发展.2016
[5].徐思燕,龚名茂.归并排序法的可视化[J].信息化建设.2015
[6].李六杏.分治策略在归并排序中的算法设计[J].赤峰学院学报(自然科学版).2015
[7].邹永林.归并排序的概念与算法设计[J].现代计算机(专业版).2015
[8].王宝祥,胡威威.一种新的归并排序算法[J].电脑知识与技术.2015
[9].Nguyen,Trung,Hieu(阮忠孝).功率感知排序归并连接算法[D].浙江工业大学.2015
[10].叶芃,李楠.基于FORK/JOIN模式归并排序并行算法设计与实现[J].数码世界.2015
论文知识图
