数据结构课程设计(内部排序算法比较). 难得

详细总结了和分析了八种排序算法的比较 包括稳定性的比较和时间空间复杂度的比较

利用随机函数产生8个样本的20000个随机整数（其中之一已经是正序，之一是逆序），利用直接插入排序、折半插入排序，起泡排序、快速排序、选择排序、堆排序，基数排序七种排序方法进行排序（结果为由小到大的顺序），并统计每一种排序算法对不同样本所耗费的时间（即比较次数）。 [基本要求] （1） 原始数据存在文件中，用相同样本对不同算法进行测试； （2） 屏幕显示每种排序算法对不同样本所花的比较次数和比较时间；

排序算法比较(冒泡，选择，快排，堆排，归并，插入) 比较，通过计时比较效率！

一．问题描述 各种内部排序算法的时间复杂度分析结果只给出了算法执行时间的阶，或大概执行时间。试通过随机的数据比较各算法的关键字比较次数和关键字移动次数，以取得直观感受。 二．基本要求 （1）对以下10种常用的内部排序算法进行比较：直接插入排序；折半折入排序；二路插入排序；希尔排序；冒泡排序；快速排序；简单选择排序；堆排序；归并排序；基数排序。 （2）待排序表的表长不少于100；其中的数据要用伪随机数产生程序产生；至少要用5组不同的输入数据作比较；比较的指标为有关键字参加的比较次数和关键字移动次数（关键字交换计为3次移动）。

随着计算能力、存储、网络的高速发展，人类积累的数据量正以指数速度增长。对于这些数据，人们迫切希望从中提取出隐藏其中的有用信息，更需要发现更深层次的规律，对决策，商务应用提供更有效的支持。为了满足这种需求，数据挖掘技术的得到了长足的发展，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比，通过简单的实验（采用开源的数据挖掘工具-Weka）来验证不同的分类算法的效果，帮助数据挖掘新手认识不同的分类算法的特点，并且掌握开源数据挖掘工具的使用。分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。分类算法通过对已知类别训

简述了自适应均衡算法和盲均衡算法在水声通信中的应用现状，以及典型的几种均衡算法。分别采用稀疏多径信道和混合相位信道对几种典型的自适应算法和盲均衡算法的均方误差（MSE）性能进行了仿真比较，结果显示，判决反馈均衡器（DFE）结构的算法在以上复杂水声环境中均衡效果良好；采用稀疏多径相位旋转复信道对典型的自适应、盲均衡算法进行了仿真比较，结果表明，在相同的条件下，自适应算法受相位的影响较小，收敛速度快于盲均衡算法。消声水池实验表明了带二阶数字锁相环（DPLL）和DFE结构的均衡算法均具有较好的载波恢复性能，实现了对相位偏差的跟踪，提高了克服多径效应和多普勒频移补偿的能力。

为了评估所提出的基于三基站观测距离EKF融合滤波算法和传统的三基站观测距离LS定位算法的性能，假设系统的过程噪声和观测噪声都是服从均值为零，方差分别为10-8m和10-2m且彼此独立分布的高斯白噪声。已知三个参考基站的位置分别位于为(0，0)、(10，0)和(10，10)处，做匀加速直线运动的目标在初始时刻的状态向量 ，初始状态协方差矩阵 为6×6的单位矩阵。EKF融合滤波算法和LS定位算法的定位性能仿真结果如图1所示，图2展示了EKF融合滤波算法和LS定位算法的定位误差，图3展示了EKF融合滤波算法和LS定位算法的定位误差累积分布函数CDF。

压缩算法,几种比较全的文件压缩算法,包括Huffman,lz等

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