深度优先搜索的非递归算法

深度优先法是图的遍历的一种重要的方法。改方法应用广泛,例如电网拓扑结构、DNA网络等复杂图形分析。在大型网络的分析过程中,深度优先搜索的递归算法效率地下。故本文论证了递归算法的优缺点,并用非递归算法实现了深度优先搜索。     

图的遍历的分析与算法设计

本文分析了图的深度优先搜索和广度优先搜索遍历的思想,用邻接表设计了其算法,并介绍了图的遍历的应用.     

基于启发式有向圈查询的可疑交易识别研究

可疑交易监测分析是反洗钱研究的一个重要分支.图中存在一种非常重要的结构—有向圈.金融交易数据可以用有向图表示,称为金融交易图,金融交易图中的有向圈是一种可疑交易结构.提出了一种启发式有向圈查询算法,其基本思想是首先求得图中的强连通分量,然后针对每个强连通分量,进行启发式的深度优先搜索,与一般的深度优先搜索不同,该算法利用两个启发式信息来控制深度优先搜索的方向以及要访问的节点.还对节点数至少为3的强连通分量中一定存在有向圈做出了证明.并且对该算法的时间复杂度作了相关分析.该算法降低了论域的规模,从另一个侧面提高了算法性能.实验证明了算法的有效性,及使用启发式信息的必要性.该算法可检测出金融交易图中的有向圈这一可疑交易结构,为反洗钱研究提供技术支持.     

两点间所有路径的遍历算法

本文首先简单介绍图的深度优先遍历算法,接着根据图的深度优先遍历算法求出连通图中两点间所有路径,并给出代码。     

图的深度优先搜索遍历算法分析及其应用

本文通过具体的示例,详细分析以邻接表为存储结构进行图的深度优先搜索遍历的算法和在vc＋＋环境中实现的完整程序,最后介绍了基于该算法一些应用.     

用遍历方式求解图中是否存在回路问题

本文介绍用图的深度优先搜索遍历求图中是否存在回路问题的算法。     

一种基于图深度优先搜索的基本路径集自动生成优化算法

本文介绍了一种结合边访问标志集合使用图深度优先搜索方法遍历控制流程图,生成最小长度测试序列基本路径集合的优化算法.以矩阵工具为算法提供输入,利用回滚机制避免程序控制流中环造成的不收敛,提出引入结点复用路径最小长度记忆机制对结果进行优化,获得最小长度测试序列的优化基本路径集合作为算法输出.     

引入方向因子的最小回路、最大回路搜索算法

提出了最小回路、最大回路和方向因子的概念，基于方向因子构造了最小回路、最大回路搜索算法。算法依据图论知识，建立改进后的无向图邻接矩阵，根据节点坐标确定搜索始点，将搜索边失量化，结合节点坐标求解邻接边的方向因子，按方向因子的大小可以快速确定搜索边，形成了无向图中最小回路、最大回路搜索算法。该算法每搜索一次都可以确定一条搜索边，通过生成退化图减小下一次搜索的搜索范围，提高了搜索速度，反映出较小的时间复杂度。根据该算法编制了相应的算法程序，成功解决了建筑工程量计算中的外墙壁和房间划分问题。     

极小四阶限制边连通图

设G是有限简单无向图,k是正整数.使G-S每个分支的阶不小于k的边割S称为G的k阶限制边割.G的四阶限制边连通度λ4(G)是G的四阶限制边割之中最少的边数.若对于任意边e∈E(G),均有λ4(G-e)=λ4(G)-1,则称G是极小四阶限制边连通图.定义ξ4(G)=min {(e)(U):U(∪)V(G),G[U]是四阶连通导出子图},此处(e)(U)表示恰好有一个点在U上的边的数目.若λ4(G)=ξ4(G),则称G是λ4最优的.若每个5阶限制边割都孤立出G的一个5阶连通子图,则称G是超级5阶边连通的.笔者给出:极小四阶限制边连通图若不是λ4最优的,则是3正则,围长为5,任意边都关联5圈,且是超级5阶边连通的图.     

网络最大流模型算法及其实现

针对网络最大流的计算问题,提出了一种网络最大流计算模型的实现方法,具体作法是灵活运用栈和结构数组以实现算法功能．首先创建邻接表,其结构包含边的方向、容量、流量等信息.然后根据邻接表采用标号法寻找增广链,在寻找过程中采用深度优先遍历和广度优先遍历的方法把点存入栈中,并用一数组保存所经过的路径．直至找出最大流及各边的流量.     

结合本体子图的RDF数据关键词分布式搜索

针对现存资源描述框架(RDF)查询方案不能满足日益剧增的海量RDF数据的关键词搜索要求,提出一种面向大规模RDF数据的分布式搜索算法(KDSOS).该算法首先结合RDF本体构建查询关键词对应的本体子图集并利用评分函数评分;其次在大规模的RDF数据图上优先搜索评分高的本体子图对应的结果子图,直到找到Top-k结果.实验结果表明,KDSOS算法在搜索效率和准确率上都具有明显的优势.     

面向WSN的移动锚节点路径规划算法

针对无线传感器网络中使用移动锚节点辅助未知节点定位问题,提出了一种动态路径规划算法.该算法首先引用相关图论知识,把无线传感器网络看成一个连通的无向图,将传感器节点转化为图的顶点选取虚拟信标节点,通过蚁群算法遍历所选取的节点获得移动路径.并对传统宽度优先搜索算法中节点选取冗余和经典蚁群算法中存在的收敛速度慢等问题提出改进.仿真实验结果表明,改进算法能在保证一定通信覆盖率的情况下减少节点重复遍历以及锚节点的移动距离.     

图搜索问题算法推导及形式化证明

用非形式化方法解决图搜索问题规模受限,对于一些复杂问题难以保证其正确性.传统的形式化方法推导图搜索问题难以理解且不易于形式化证明,现有形式化方法对这类问题的解决方案较少,在保证可靠性和正确性方面有欠缺.该文通过对图搜索问题的深入研究,开发出一种针对解决图搜索算法的新方法.首先刻画问题的规约,利用循环不变式的递归定义技术给出了开发图搜索问题循环不变式的新策略,在此基础上得到Apla抽象算法程序,并对该算法程序进行了形式化证明,再将已验证的Apla算法程序自动生成C++可执行程序,实现了从抽象的形式规约推演出具体的面向计算机的程序代码的程序精化完整过程.以拓扑排序和广度优先遍历为例对所提方法进行实验,实验结果验证了所提方法的有效性,不仅可以推导和证明已知算法,而且对未知算法的推导也有指导性作用.     

图的λ_4最优性和超级性的度条件

设G是有限简单无向图,使G-S每个分支的阶至少为4的边割S称为G的4阶限制边割.G的4阶限制边连通度λ4(G)是G的4阶限制边割之中最少的边数,达到最小的叫λ4边割.定义ξ4(G)=min{(U):UV(G),G[U]是4阶连通子图},此处(U)表示恰好有一个端点在U中的边数.若λ4(G)=ξ4(G),则称G是λ4最优的.若任意λ4边割都孤立一个4阶连通子图,则称G是超级λ4连通的.给出图是λ4最优和超级λ4连通的度条件,并举例说明条件的最好可能性.     

基于垂直二进制位图的频繁模式挖掘算法

采用垂直二进制位图映射事务数据库，提出了用二进制位图生成一种新的NBFP-Tree结构，并据此提出了一种新的频繁模式挖掘算法NBFP-mine. 该算法不产生候选集，对NBFP-Tree结构进行深度优先遍历一次，就可从NBFP-Tree结构上直接查找出最大频繁模式. 最后，从理论分析和实践验证了它的高效性.     

求图上广探树的时间复杂度

本文研究如何找连通图的广探树问题,对边权相同的赋权连通图和边权不同的赋权连通图,分别进行了研究.在对图进行广度优先遍历的过程中找到了一棵广度优先树,并总结出:对于边权相同的图而言,至多在O(n)阶多项式步骤下可以找到图的一棵广探树;对于边权不同的图而言,至多在O(n)2阶多项式步骤下可以找到图的一棵广探树.     

网孔自动搜索算法在水电仿真中的设计与实现

将电路抽象为图论中的图,在验证了网孔和最小独立闭合环一致性的基础上,把求电路中网孔的问题转化为抽象图中搜索最小独立闭合环的问题;然后以图论中图的广度优先搜索算法为基础,给出了基于广度优先搜索的最小独立闭合环自动搜索算法(BSA)的基本原理和算法描述.实验表明,该算法可以准确高效地搜索出图中所有的最小独立闭合环,算法的运行速度快,占用的空间小,完全可以满足实时性和内存空间的需求.     

状态空间搜索的几种算法讨论

论述了状态空间搜索的几种算法,给出了深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索之间的算法比较.通过比较,得到了这样一个结论在通常情况下,采用启发式搜索算法来进行状态空间的搜索更为方便、快捷.     

一种基于Hu不变矩的匹配演化算法

提出了一种基于Hu不变矩的匹配演化算法.该算法利用一种新的演化搜索策略取代传统的遍历搜索策略,将Hu不变矩特征融入演化适应函数.首先通过演化策略,产生多个搜索子图;然后计算待识别搜索子图与模板图像的不变矩特征值,用欧氏距离衡量两者的相似度;最后通过演化策略产生新的搜索子图,用该搜索子图淘汰种群中适应函数值最大的搜索子图.实验结果表明该算法具有较高的效率和鲁棒性.     

偶深度重复加深优先搜索

各种搜索算法的复杂性是以时间、空间和解路径的长度来衡量的。我们知道宽度优先搜索要求过多的存贮空间,深度优先搜索可能花费过多的时间但未必能求得最佳解。本文提出的偶深度重复加深优先算法克服了上述宽度优先搜索算法和深度优先搜索算法的缺点,并在文中证明了它对指数级树搜索是三度优化的。