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。     

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。     

线性代数方程组行处理法分治策略

利用行处理法和分治策略给出一种求解任意线性代数方程组AX=b(A∈Rn×m)的迭代分治算法,证明算法对任意的相容性线性代数方程组收敛,并探讨算法的加速技术及其在线性代数方程组MIMD并行迭代算法研究中的应用前景.     

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.     

数据结构中基于分治策略的排序算法探讨

讨论了数据结构中基于分治策略的排序算法：合并排序和快速排序，给出了算法步骤，设计了算法实现的一般模式，并介绍了它们的几种改进算法。     

线性代数方程组列处理法分治策略

利用列处理法和分治策略给出一种求解任意线性代数方程组AX=b(A∈R^nxm)的迭代分治算法，证明算法对任意的相容性线性代数方程组收敛于它的一个解而对任意的不相容性线性代数方程组收敛于它的一个最小二乘解，并探讨算法的加速技术及其在线性代数方程组MIMD并行迭代算法研究中的应用前景。     

带状方程组二叉树MIMD算法

利用行处理法和分治策略给出了一个基于分布式存储MIMD二叉树树机模型求解任意带状方程组的并行迭代算法,证明算法对相容性带状方程组收敛并分析算法的通信复杂度.     

基于分治策略的排序方法的比较研究

讨论了运用分治策略的思想实现快速排序、归并排序和堆排序三种排序算法,从分、解、合三方面剖析排序,从而得出分割方式是影响排序效率的关键,并将分治法扩展应用到更多排序方法中.     

带状方程组q叉树MIMD算法

利用行处理法贪心方法和分治策略给出一个基于分布式存储MIMD一级q叉树树机模型求解任意带状方程组的并行迭代算法，证明算法对相容性带状方程组收敛并分析算法的通信复杂度。     

一种基于分治策略与位运算的频繁项集挖掘算法

为提高挖掘频繁项集的效率,在垂直数据格式下,结合分治思想提出一种基于分治策略与位运算频繁项集挖掘算法DC-FIMBII。利用分治将数据库中的事务划分为多个非重叠部分,对每一部分采用位运算求交计算支持度,从而减少操作时项集的规模和项集的比较次数。在mushroom、pumsb_star和T40I10D100K等数据集上,对DC-FIMBII、Apriori、Eclat、DF-FIMBII等算法进行比较。实验表明,DC-FIMBII具有更高的效率。     

线性方程组正交化行处理法并行算法

利用正交化行处理法和分治策略给出一个求解任意线性代数方程组的基于分布式存储MIMD二叉树树机模型的并行迭代算法,证明该算法对任意的相容性线性代数方程组收敛并分析算法的计算复杂度、数值稳定性和应用前景.     

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。     

矩阵求逆的迭代分治算法

对可逆矩阵A ∈Rn×n,用行处理法给出求解A-1的一个保证收敛的迭代分治算法 ,证明算法的正确性并讨论算法固有的并行性 .这种算法容易转换成在向量多处理机系统上实现的收敛性迭代并行算法 ,也容易设计成求解广义逆矩阵A 的迭代分治算法     

分治算法的两种思路和形式

分治算法是程序设计中常用算法之一,是用划分子问题的方法,由较小尺寸的问题的可解导致原问题的解决。介绍了分治算法的两种形式,分析和探讨了它们的不同思路、不同特点和适用场合。     

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.     

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。     

一种新的受限通孔最小化算法

提出一种求解双层ＶＬＳＩ布线的受限通孔最小化问题（ＣｏｎｓｔｒａｉｎｅｄＶｉａＭｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ）的图论模型；然后，以此为基础提出了一种采用分治策略（ｄｉｖｉｄｅ—ａｎｄ—ｃｏｎｑｕｅｒ）的受限通孔最小化算法。理论分析表明，该算法具有较好的平均性能和较低的计算复杂性。     

一种新的基于混合层次包围盒的并行碰撞检测算法

提出了一种基于混合层次包围盒（HBVs）的快速并行碰撞检测算法。利用AABB包围盒较好的紧密性和包围球计算简单的优点及并行技术中的分治策略来构建物体的混合包围盒层次（S—AABB）,通过遍历混合包围盒层次组成任务树,采用OpenMP并行模型并行遍历任务树来加速碰撞检测算法。实验结果表明,该算法在效率、精确性方面具有明显优势。     

三对角方程组行处理法分布式并行迭代算法的分组方法

给出大型和超大型三对角方程组的一种分组方法，使之适合三对角方程组行处理法分布式并行迭代算法设计中分治策略的需要，并适合三对角方程组行处理法并行解法在结合给定分布存储MIMD计算机模型时的任一种MIMD互连网络拓扑结构。