[發明專利]數據排序方法、人工智能、圖像處理、大數據庫、互聯網搜索、通訊、云系統

在審

• 申請號: 201710649105.3
• 申請日: 2017-08-02
• 公開（公告）號: CN107423423A
• 公開（公告）日: 2017-12-01
• 發明（設計）人: 劉偉
• 申請（專利權）人: 劉偉
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及數據分析，具體涉及數據排序方法、人工智能、圖像處理、大數據庫、互聯網搜索、通訊、云系統。

技術背景

數據排序是指按一定規則對數據進行整理、排列，為數據的進一步處理作好準備。數據排序是數據處理的基礎，能夠為高效的數據查找提供支持，在人工智能、圖像處理、大數據庫、互聯網搜索、通訊、云系統等領域也存在重要意義；現有技術的數據排序多位串行運算，且存在收斂不穩定，運算量難以預測的問題，且很多年沒有基礎性的方法創新，對信息業的發展形成了瓶頸。

數據排序在辦公軟件、數據統計、記賬系統中使用也特別多，在網絡商城、網絡論壇、各類為手機APP中都非常重要，尤其是面向用戶的軟件中，信息排序幾乎是標配功能，研發新的排序算法對社會的貢獻有巨大的推動作用。

發明內容

為解決技術背景中提到的問題，本發明提出了數據排序方法、人工智能、圖像處理、大數據庫、互聯網搜索、通訊、云系統。

技術內容1、數據排序方法，其特征在于：將待排序的數據列的各單元的需對比數據與其他單元的需對比數據進行比較；對對比結果進行線性統計，利用統計所得的結果作為排序參考。技術內容2、數據排序方法，其特征在于：包括判斷矩陣、結果串；

判斷矩陣是邏輯矩陣，判斷矩陣具有兩個維度，第一維度、第二維度；判斷矩陣用于容納對比結果；結果串是用來儲存匹配結果的數據列；結果串的各個單元具有邏輯下標，結果串中各個單元的邏輯下標的是其在結果串的順序排列位置；將第一環狀數據的各個單元與第二環狀數據的單元進行對比并將對比結果儲存在判斷矩陣中，對對比結果進行統計，并儲存在結果串中，利用結果串所包含的信息進行排序。

技術內容3、如技術內容1-2中任一技術內容所述的數據排序方法，其特征在于：進行對比是當兩個被對比單元的被對比數據相等時，以這兩個被對比單元的邏輯下標(即序號) 作為比較的參考。

技術內容4、如技術內容1-3中任一技術內容所述的數據排序方法，其特征在于：所述的對比方法是：將對比結果填充到判斷矩陣對應位置中，設判斷矩陣的單元g在判斷矩陣中的第一維度坐標為x、第二維度坐標為y，則單元g用于容納待排序的數據列中邏輯下標為 x的單元的需對比數據與待排序的數據列中邏輯下標為y的單元所包含的需對比數據的對比結果(需對比數據是技術人員自定義的，比如在一個結構體數組中，只選擇某個單元的結構體所包含的某一部分數據，比如第二環狀數據的結構體數組包含類型、數值、屬性等數據，但需要對比的數據可能只是類型)。

技術內容5、如技術內容1-4中任一技術內容所述的數據排序方法，其特征在于：所述的統計方法是：將判斷矩陣中第二維度坐標相同的單元的值統計并儲存在結果串對應位置中，方法是：設結果串的單元r的邏輯下標(即序列位置)為y，則將判斷矩陣中第二維度坐標為 y的單元的值統計并存儲存在結果串的單元r中，所獲得的結果串的數據即排列位置，結果串的單元代表待排序數據列的排列位置，下標與結果串單元的下標相等的數據列單元的新序列位置等于結果串單元的值，也就是說如果結果串的單元r的邏輯下標(即序列位置)為y 值為h則數據列中下標為y的單元的在重新排序后的序列位置是h。

技術內容6、如技術內容1-4中任一技術內容所述的數據排序方法，其特征在于：所述的統計方法是：將判斷矩陣中第一維度坐標相同的單元的值統計并儲存在結果串對應位置中，方法是：設結果串的單元r的邏輯下標(即序列位置)為y，則將判斷矩陣中第一維度坐標為 y的單元的值統計并存儲存在結果串的單元r中，所獲得的結果串的數據即排列位置，結果串的單元代表待排序數據列的排列位置，下標與結果串的單元的下標相等的數據列單元的新序列位置等于結果串的單元的值，也就是說如果結果串的單元r的邏輯下標(即序列位置) 為y值為h則數據列中下標為y的單元的在重新排序后的序列位置是h。

技術內容7、如技術內容2-6中任一技術內容所述的數據排序方法，其特征在于：判斷矩陣儲存的是邏輯值或整數值或浮點數值。

技術內容8、如技術內容2-7中任一技術內容所述的數據排序方法，其特征在于：待排序的數據列儲存的是數值數據或矢量圖形數據或代表圖像輪廓形狀的矢量或文本數據。

技術內容9、如技術內容1-8中任一技術內容所述的數據排序方法，其特征在于：待排序的數據列儲存的是包含多重信息的數據集，比如，但不限于數據存結構體。(比如一個結構體包括序號、姓名、學歷、家庭地址、手機號碼、照片、人類識別特征、指紋特征、眼睛虹膜特征等數據)。