排序算法中的分治策略

讲述了排序算法中分治法的应用策略,然后各种排序算法的效率进行了分析和比较,得到了采用分治策略的排序算法是最有效的算法。并提出了一种应用分治策略解决第k个元素问题的算法。     

非平衡分治术和一个最优算法──兼论用分治术设计算法的基本原则

本文讨论了非平衡分治术,对一个分类问题（求极大元和极小元问题）用非平衡分治术给出 了一个最优算法．从理论和实例两方面说明：非平衡的分治术不容忽视,采用它常得到时间复杂 性为多项式阶的有效算法．本文接着对平衡的分治术进行了讨论,指出平衡不是主要的,要求 问题的大小“成倍地”减小才是基本的。最后得出了用分治术设计算法的一个基本原则。     

分治法实现最接近点对问题的三维推广算法

最接近点对问题是空中交通控制系统应用中的一个重点问题，也是计算机几何学研究的基本问题之一．利用分治法已经解决该问题的一维和二维情况，且算法都可以在O（n＊logn）时间内完成．本文在原有一维和二维算法基础上，提出了利用分治法实现该问题的三维情况的算法，并对算法的效率进行了分析．     

一种求解大整数相乘问题的神经网络方法

大整数相乘问题是计算机算法设计与分析中的一个经典问题,分治法是一个有效的解决算法复杂度的方法,而神经网络的分布式存储、并行计算等特点可以大大减少计算时间.因此将分治法与神经网络结合是一种可行的方法,仿真实验也验证了这种方法的可行性和有效性.     

基于分治策略的快速排序算法探讨

本讨论了分治法的基本思想、基本步骤以及适用条件并根据教科书中采用的分治法策略(dichotonly)对快速排序(QuickSort)算法进行分析，编写了将输入分成与原问题类似相同的三个子问题，即k=3的分治策略的算法，以及采用这种算法的优点。     

论分治策略算法的具体实现

分治策略是计算机算法中最常用的一种,本文以简单易懂的语言描述了如何按照三步走的方式实现分治策略算法。     

海量数据下线性混合效应模型的估计算法

基于以往文献提出线性混合效应模型参数的三步估计方法,避免了繁杂的极大似然估计迭代步骤。同时为进一步解决海量数据下计算估计量时存在的存储瓶颈及计算时间过长问题,在海量纵向数据的两种不同数据格式下,分别基于三步估计方法利用分治算法计算模型参数的估计量。数值模拟和实证分析结果表明,本文所提出的三步估计方法和估计量的分治算法可以减轻计算负担,减少占用内存,解决内存不足的问题,并提高计算速度。     

关于BFPRT分治选择算法的最佳性

对基于分治思想设计的ＢＦＰＲＴ选择算法给出了几乎最佳改进，并指出在比较算法类中，基于建立中值序列选中位元素的分治思想，对此算法的任何改进其复杂度至少为８ｎ，其中ｎ为选择问题的大小。     

二维线性规划问题的非数值算法

提出了一种求解二维线性规划问题的非数值算法，其基本思想是采用分治法，依据直线的斜度及在ｘ和ｙ轴上截距将约束条件分成不同的类，删去多余的约束条件，从而达到简化计算的目的。     

一种基于Rough集的海量数据属性约简方法

海量数据属性约简的研究是数据挖掘研究中的一个难点。已有的许多属性约简算法对于空间复杂度考虑得不够,导致了算法不能适应大数据集的约简处理。结合分治法,在给定属性序下,提出了基于分治策略的属性约简算法。利用该算法可以快速得到海量数据的属性约简结果。仿真实验结果说明了该算法的高效性。     

一种基于Rough集的海量数据属性约简方法

海量数据属性约简的研究是数据挖掘研究中的一个难点.已有的许多属性约简算法对于空间复杂度考虑得不够,导致了算法不能适应大数据集的约简处理.结合分治法,在给定属性序下,提出了基于分治策略的属性约简算法.利用该算法可以快速得到海量数据的属性约简结果.仿真实验结果说明了该算法的高效性.     

基于二叉级联结构的并行极速学习机算法

为解决因庞大的矩阵存储和计算,ELM（Extreme Learning Machines）难以应用到大规模、高维数据集的问题,提出一种基于“分而治之”策略的并行极速学习机算法。
该算法利用二叉级联结构,将大规模数据集分派到多个计算节点上,并行地更新单隐层前馈网络的输出权值,且能有限步地单调收敛到最小二乘解。实验结果表明,该算法不仅泛化性能优异,并且具有非常高的加速比和并行效率。     

基于高分片段对的双序列比对分治算法SPDCA

针对传统双序列比对算法的高时空复杂性,在动态规划比对算法的基础上,引入了片段对和分治思想,提出了一个新型的基于高分片段对的分治算法.模拟结果表明:该算法在降低了双序列比对算法的时空需求的同时,还能发现双序列之间微弱的相似关系,可适用于序列数据库相似性的搜索.     

上双对角阵Moore-Penrose广义逆的并行计算

研究用一种叫分而治之的算法以计算上双对角阵的Moore-Penrose 广义逆.同时给出一个数值例子和一个关于并行效率的定理.     

上双对角阵 Moore-Penrose 广义逆的并行计算(英)

研究用一种叫分而治之的算法以计算上双对角阵的 Moore-Penrose 广义逆. 同时给出一个数值例子和一个关于并行效率的定理.     

三对角方程组行处理法并行解法

利用行处理法和分治策略给出一个求解任意三对角方程组的并行迭代解法 ,证明了所给解法对任意相容性三对角方程组收敛 ,讨论了所给解法的迭代终止条件 ,进而讨论了其对应分布式MIMD并行迭代算法的设计法则 .按照并行解法 并行计算机 =并行算法的模式 ,使用给出的并行解法 ,可以给出一些求解三对角方程组的新的MIMD并行迭代算法 .     

代价敏感属性约简的自适应分治算法

代价敏感属性约简问题作为经典属性约简问题的自然扩展,将代价引入数据,使得属性约简问题更加具有现实意义。文章基于分治思想,先按列将数据集拆分为若干个互不相交的子数据集,然后对各子数据集进行约简,并把约简后的子数据集多路合并。依次继续执行约简和合并操作,最终得到最小测试代价约简。每个子数据集的大小及子数据集的总个数自适应于各个数据集的规模而非固定不变。为验证算法的有效性,选择四个UCI标准数据集进行实验,并与其他算法进行结果对比。实验结果表明,该算法能在较短时间内获得可接受的结果,更适应实际问题的需要。     

An efficient parallel algorithm for shortest paths in planar layered digraphs

This paper presents an efficient parallel algorithm for the shortest path problem in planar layered digraphs that runs in O(log^3n) time with n processors. The algorithms uses a divide and conquer approach and is based on the novel idea of a one-way separator, which has the property that any directed path can be crossed only once.