一种基于窗口函数的公安大数据摸排分析算法

伴随着大数据技术的不断成熟和公安信息化建设的不断深入,公安机关汇聚采集了大量的数据资源,其中感知类、关系型结构化数据发挥着"大数据"的高密度价值,对这部分数据分析研判做到充分透彻,有利于拓展半结构化、非结构化数据的分析研判,意义重大。通过多年的数据实战应用,公安结构化数据的支撑不仅仅是个性化条件查询,集合运算,多表联查,聚合函数,标签库应用等数据操作,伴随着感知类实时性结构化数据的不断递增,对主数据带来某时段内的感知数据分析工作更为复杂,窗口函数作为复杂摸排算法中的一个重要支撑,效果非常明显。好的算法需要不断的实现、改进、总结过程中对比确定,业务模型可以归类,算法的实现方法也可以归类,公安"大数据"研判人员应根据改进和总结的结果,形成一个好的公安算法知识库,在实战的过程中应用算法知识库来发挥更高的效率。     

模式匹配算法的深入研究

模式匹配算法的应用较为广泛,KMP算法是一种性能较高的算法,所以对KMP算法的深入研究能够使模式匹配问题得到较大的改善．在匹配的过程中,从模式匹配算法的子串滑动出发,解决特殊的实际问题．通过特殊子串滑动算法与KMP算法整合的实践,在一定程度上省略了KMP函数的求解过程,提高了模式匹配问题的工作效率,保证了模式匹配问题的具体划分．     

线性平移策略降低算法复杂度的研究与实践

平移策略在线性算法研究中具有广泛的使用价值,主要的应用方法为相对定长平移和线性段整体平移两种策略,应用平移策略可以对算法以及算法的特定部分进行改进,从而降低算法复杂性,提高运行效率.主要以计算机专业硕士研究生考试和经典KMP算法为案例,通过实验比较得出最优算法的过程.     

利用多种方法求解数据结构算法问题的评析

2009年计算机专业硕士研究生考试同以往有所改变，数据结构作为一门重要的专业课在考试中占有较高的地位。对于改革后的第一次考试，算法问题在试卷中体现的较为灵活与新颖，其基本目的就是考察学生在不断总结与理解的过程中寻求一个又好又快的算法。本文以09年硕士研究生考试的算法综合题为例，利用多种方法求解并进行综合比较，最终得出既优秀又快捷的算法。