基于等值线数据的一种新的云图算法

在已有网格序列法产生的等值线数据的基础上,提出一种新的云图算法,可以有效提高云图数据的计算和绘制效率.首先利用穷举思想,提出“分割穷举算法”,新算法将等值线对网格单元的切割过程划分为两种基本形式,又将每种基本形式的所有可能处理路径一一分析,对不同形式的不同处理路径采用不同的方法处理以产生云图绘制所需数据.其次对新算法作时间和空间复杂度分析,结果证明该算法时间效率和空间效率都很好.该算法已在项目中实际应用,应用结果表明该算法是准确和高效的.     

Dijkstra算法在室内移动导航最短路径寻址的改进

在室内复杂停车场的路径规划问题上,许多方法使用了单源最短路径的典型算法Dijkstra算法对最短路径进行规划,但该算法需要花费大量时间和空间来计算和存储与最终路径无关节点.为了提高算法效率,通过把地图中所有的结点进行顶点归一、区域集合划分以及区域编号排序等策略,大大提高了算法运行效率.实验显示,在随机对某结点目标进行最短路径搜索时,搜索时间可以缩短80.8%到98.9%,大大减少了时间复杂度和空间复杂度.     

三种高效排序算法性能分析

排序是计算机科学中的基本操作,快速排序、堆排序和归并排序是三种常用的效率较高的排序算法.为便于理解和掌握,并为具体问题选择适合的算法提供借鉴和依据,本文详细阐述了每种算法的基本思想和实现步骤,给出了每种算法的时间复杂度的推导过程,分析了每种算法的稳定性和适用情况.     

Dijkstra改进算法在车辆导航系统中的应用与仿真

车辆导航系统的最基本功能是最短路径的搜索,车载导航是单源单目标的最短路径算法的重要应用之一.传统的Dijkstra算法是一种典型的单源最短路径算法,因为实际系统的实时要求,有必要改进Dijkstra算法.基于对时间和空间复杂度的分析,提出一种新型的Dijkstra改进算法,具有高效性.其改进分3个方面:采用邻接表作为道路网络拓扑的存储结构;利用二叉堆实现优先队列;根据节点的分布情况将搜索过程分为几个阶段,引入了动态限制搜索区域机制.最后在实际道路网络中的测试及仿真结果表明了改进算法的可行性和优越性.     

网格空间瓶颈斯坦纳树问题快速近似（英文）

指出了瓶颈斯坦纳树问题要求寻找一棵用至多k个斯坦纳点将n个点连接起来使得此斯坦纳树之最长边最短的斯坦纳树,该问题在VLSI、无线通讯网络和生命演化树重建等领域都有应用.Du和Wang证明网格空间瓶颈斯坦纳树问题是NP-Hard,不存在近似性能比低于2的多项式时间解决方案,并且提出一个近似性能比为2的多项式时间近似算法,算法的实际时间复杂度为O(nlog2n+kn+k2).通过引入二叉堆和斐波那契堆使算法的时间复杂度分别改进到了O(nlog2n+klog2n)和摊还时间O(nlog2n+klog2n).该改进可直接应用于欧几里得平面的瓶颈斯坦纳树2-近似算法.     

基于相对熵和子空间二次过滤的CLIQUE改进算法

提出了一种基于相对熵和子空间二次过滤的CLIQUE改进算法。该算法根据数据的分布情况对每一维采用自适应的网格划分方法,减少了全空间中网格单元的数量,降低了算法的时间复杂度。算法采用了基于维关联度的子空间二次过滤策略,提高了聚类结果的准确性。实验使用仿真数据表明,该算法在精度,时间复杂性等方面的表现优越。     

改进的上下文无关文法及其语法分析

针对一些语言的实际应用情况,对标准的上下文无关文法作了改进,将标准的上下文无关文法定义中的非终结符集合和终结符集合进行细化,使得单词推导和句子推导可以使用同一个过程,即词法分析和语法分析可以在同一个语法分析过程完成.还给出了改进后文法的分析算法及算法的时间复杂度分析,证明用这种改进的方法进行语言文法定义更直观、简洁,其分析算法的时间复杂度优于标准上下文无关文法的分析算法.     

基于Visual Basic的冒泡排序及其改进算法之一

阐述了冒泡排序算法设计的基本思想、实现步骤，并通过Visual Basic编程予以实现，指出其效率不高的缺陷，提出了对冒泡排序改进的标志变量法及其编程实现，其效率及性能较冒泡排序算法有一定程度的提高．同时对冒泡排序及其改进算法进行了时间复杂度、空间复杂度和稳定性的分析和比较．     

一种分割平面简单多边形的高效算法

简单多边形的分割问题是图形图像处理过程中的一个基本问题,已有的算法复杂度高且实现繁琐.利用链表这种简单的数据结构实现的新算法,其时间复杂度为,空间复杂度是,减少了计算开销,提高了运算速度.通过实际软件应用表明该算法实现简单,且高效、准确,因而有很好的实用性.     

一种简化差别矩阵的属性约简方法

针对现存差别矩阵属性约简算法存在的缺陷,以及通过差别矩阵求约简属性时过程比较复杂,对比做了部分改进.通过对条件属性进行归类分组,提取代表性记录来生成差别矩阵,简化了差别矩阵的阶数和求约简属性的复杂度.从而在算法的时间复杂度和空间复杂度方面做了优化,节约了算法的时间和空间复杂度.实例表明算法可以有效地对属性进行约简,可获得理想的结果,并且改进后的算法简单、高效.     

智能N维向量的空间模型

传统向量空间模型在计算复杂度、查询性能、智能性方面存在种种缺陷。在其基础上，提出了智能N维向量空间模型，改进了文档特征向量生成的算法，使用局部统计数据计算特征向量，大大降低了计算复杂度。模型采用用户点击作为反馈，提出了对初始的文档特征向量和用户查询向量进行调整的算法。最后，从理论上对两种模型的性能进行了对比分析。     

基于传输代价最小原则的分布式数据库查询优化

分布式查询算法的核心部分是全局查询优化算法，将查询请求合理地优化分解为子查询任务，并尽量使子查询任务并行执行。分布式查询的优化需要权衡网络流量、响应时间、服务器负载、算法复杂性等多种因素。本着减少节点之间的数据传输量的目的，本文提出一个复杂度和延迟时间之间进行衡量的全局优化算法。本文就连接查询和复合查询进行了详细的分析，最后提出了一种基于半连接的查询优化算法，并分析了该改进算法的优缺点。     

关系数据库中实时高效元数据存储算法优化研究

当前关系数据库中元数据存储算法不仅所需存储空间大,而且均衡性和稳定性差,读写效率低下。为此,提出一种新的关系数据库中实时高效元数据存储算法。通过基于优先级的蛇形时隙算法,对关系数据库中的元数据进行存储;通过分割网格区域把关系数据库中某一类型的元数据存储于对应的网格中,把优先级高的元数据存储于和查询节点较近的区域,使得高优先级元数据最先被搜索。针对优先级蛇形时隙算法未考虑元数据存储时缓存因素、缺乏针对元数据访问局部性优化机制的弊端,引入元素存储生存期对其进行改进,以提高元数据存储算法的实时高效性。实验结果表明,所提算法的分布均衡度和稳定性很高,而且存储空间小,读写性能优。     

网格环境下的静态启发式任务调度算法

针对网格环境中,任务调度的目标系统通常为任意连接的网络,程序大多数为密集型的并行分布式应用程序,提出了一个新的基于复制的启发式任务调度算法,该算法减少了任务在执行过程中重复查找最佳处理器的时间花费,可以同时执行多个应用程序,缩短了应用程序总的执行时间,并且平衡了处理器间的负载。实验结果表明:该算法能很好地符合网格的复杂环境,也能够更好地满足不同用户的实际需要。     

几种查找算法的比较

查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素，在计算机应用中，查找是常用的基本运算，文中介绍四种查找算法，分别是顺序查找、二分查找、二叉排序树查找和哈希查找。并用JAVA语言编写了相应程序代码，比较了查找同一个数据的时间复杂度和空间复杂度。     

一种基于XML Schema的XML索引

分析XISS,DBXI,DDT等索引方法的优缺点,提出一种基于XML Schema的XML索引,以提高XML查询的效率.通过利用XML Schema结构信息对XML进行索引,支持对基于不同XMLSchema的多类XML文档的统一查询,同时兼顾对XML文档的有效性验证和对无效查询的判断.通过在编码时预留一定的编码空间,方...     

基于传输代价最小原则的分布式数据库查询优化

分布式查询算法的核心部分是全局查询优化算法,将查询请求合理地优化分解为子查询任务,并尽量使子查询任务并行执行。分布式查询的优化需要权衡网络流量、响应时间、服务器负载、算法复杂性等多种因素。本着减少节点之间的数据传输量的目的,本文提出一个复杂度和延迟时间之间进行衡量的全局优化算法。本文就连接查询和复合查询进行了详细的分析,最后提出了一种基于半连接的查询优化算法,并分析了该改进算法的优缺点。     

压缩感知中基于梯度的贪婪重构算法综述

正交匹配追踪（OMP）算法是贪婪类算法中最经典的算法之一,但是对于大规模数据的重构问题却有着计算复杂度高、存储量大的缺点,而如果将最优化方法中的梯度与贪婪算法相结合,就会大大减少计算复杂度和存储需求.文中详述了梯度追踪算法,从理论上分析了这些算法的计算复杂度、存储需求和优缺点,并用这些算法分别重构一维信号和二维信号,分析重构效果.实验结果表明,梯度追踪算法的重构效果均比OMP好.尤其是基于变尺度法的梯度追踪算法,无论是重构时间还是重构效果,均优于OMP算法.     

限制搜索区域的距离最短路径规划算法

提出一种时间复杂度为O(n)的限制搜索区域距离最短路径规划算法(n为路网节点数).算法设计的基础是,经典Dijkstra算法搜索时的无方向性及实际城市道路网络特有的空间分布特性.算法实现采用邻接表数据结构和限制搜索区域的搜索机制,即利用实际城市道路网络的空间分布特性,合理限制算法的搜索区域.结合路径规划算法在实时车辆导航系统中的实际应用,给出了该算法的应用实例,实验结果表明,该算法能将路网中任意两点间的最短路径解算时间控制在3 s以内.     

校园网格环境下异构数据库的集成与分布式查询

针对校园数据网格的分布式异构数据库环境,提出了一种基于网格服务的异构数据库访问和集成方法。该系统为用户提供一致的虚拟数据视图和分布式数据查询支持。在分析和研究现有分布式数据库查询技术的基础上,介绍了一种适用于网格环境下海量数据的连接操作算法,算法依据分布式数据库的固有并行性,利用数据划分来提高查询的并行处理程度,以改进响应时间。理论分析表明,该算法在减少网络通信开销和降低响应时间方面具有较好的性能。