无线单跳网络中的高效低时延网络编码算法

为了提高当前无线网络广播重传的效率,针对效用值排序(sort by utility,SBU)算法存在的搜索数据分组参与编码时效率较低的问题,提出了适用于无线单跳网络的倒序搜索网络编码(reverse search based network coding,RSNC)算法和二分搜索网络编码(binary search based network coding,BSNC)算法.通过降低因效用值之和大于接收节点数而不能编码的概率来提高搜索数据分组参与编码的效率,并且采用分组冲突检测机制(packet collision detection,PCD)快速地确定是否可以进行编码包生成.理论分析论证了RSNC和BSNC算法能有效地降低分组冲突概率;仿真结果表明,RSNC和BSNC与SBU算法相比,在编码增益保持不变的前提下能够有效地减少分组判断次数,提高编码搜索效率,降低数据分组的平均端到端时延.     

常见排序算法多线程实现与比较

目的 对目前常用排序算法进行多线程实现,并运用不同类型数据集进行比较研究,以充分利用现代计算机多核处理器优势,有效提高大规模数据排序操作。方法 首先简要介绍目前常用的11种排序算法的基本原理,然后基于Go语言采用多线程模式进行代码实现,最后用3种不同类型测试数据进行详细比较,分析这些排序算法的优缺点及适用范围。结果 对于同一个排序方法,多线程可以明显提高排序效率,但相同规模数据条件下,不同的数据类型影响排序效率。结论 多线程排序能够充分利用计算机多核资源,提高排序效率。对于大规模数据,多数排序方法都可以快速得到排序结果。     

插入排序算法优化

当今时代,云计算与大数据越来越被人们所重视.算法的时间复杂度作为评估算法性能的最重要的因素之一,亟需得到改善和提高.而排序算法的优劣直接影响算法的运行速度.为了减少大数据和云计算算法的排序时间,提高排序算法运行的效率,对插入排序算法进行了优化.分别从随机获取无序区元素、分组、增量和设立标志位等方面进行优化,有效降低了插入排序算法的时间复杂度.实验结果表明,改进后的排序算法在排序效率上得到了很大提高.     

基于改进RANSAC算法的图像拼接技术

针对传统RANSAC算法在图像拼接中效率低的问题,提出了一种解决该问题的新算法,即M_RANSAC算法.该方法首先通过HARRIS算法提取2幅图像中的特征点,且在特征点匹配排序的基础之上,根据数据错误率得出抽样次数,并采用双阈值法进行数据检验来提高算法效率.结果表明,M_RANSAC算法能有效地减少抽样时间和数据检验时...     

三分搜索法在合并两个已排序表中的应用

三分搜索法是利用了元素组已排序的性质的一种效率较高的元素定位方法,具有编程简单且易于计算机实现等特点,将此算法应用于两个已排序的表的合并可提高合并的效率.     

二分搜索排序的算法研究

二分搜索法是利用了元素组已排序的性质的一种效率较高的元素定位方法,具有编程简单且易于计算机实现等特点,将此算法应用于数组的排序中可提高数组排序的效率。     

三分搜索法在数组排序中的应用

三分搜索法是利用了元素组已排序的性质的一种效率较高的元素定位方法,具有编程简单且易于计算机实现等特点,将此算法应用于数组的排序中可提高数组排序的效率。     

基于向量矩阵优化频繁项的改进Apriori算法

针对经典Apriori算法存在多次扫描数据库及生成冗余候选项的弊端, 提出一种改进的VM_Apriori算法. 该算法采用事务数据向量矩阵与行候选向量相结合的表示方法, 运用快速排序的思想对频繁项集的项按各单项的出现频度升序重排,  以提高算法的执行效率. 实验结果表明, 改进的VM_Apriori算法能在正确挖掘关联规则的同时极大提高执行效率.     

并行多层快速多极子算法最细层数据的建立

分布树最细层数据的建立是并行多层快速多极子算法(MLFMA)的基础.最细层数据分布均匀与否,会影响到后续整个算法的负载平衡及其并行效率.研究了最细层数据的建立方法,提出采用并行正则采样排序算法来代替众多文献所推荐的并行桶排序算法, 以此来建立分布树的最细层数据.针对多种常见的散射体在不同处理器数下的实验结果表明, 在大多数情况下,改进后的算法较原算法性能有较为明显的提高.     

大型数据库智能化排序系统

基于现有排序算法的缺陷,提出了对大型数据库排序算法智能化的改进方案：定义了“有序度”函数描述待排数据的特点,并自适应地选择相应排序算法,极大地提高了对大量数据进行排序的效率．提出的新算法在一般情况下与“快速排序”效果相当;但在较差情况（待排数据基本上有序）下,效率则显著提高,是一种极具实用价值的算法．