删除值相同元素的时间复杂度的改进算法

一个顺序表中的数据按元素非递减有序排列,对删除此顺序表中的值相同的元素算法进行了改进,使算法时间复杂度由O（n2）变成O（n）.并用C语言给出了算法的详细实现。     

图Pm×P3(n=11+8k)的点可区别全染色与算法

集合{1,2,…,n}中取4个数字的所有组合,经三角排序后任意相邻2个组合都有3个相同数字.利用此结果和组合性质(n+8k3)-(n3)≡0 (mod 4)构造算法,并证明当n=11+8k(k =0,1,…)和(n-14)/2+2＜m≤(n4)/2+2时积图Pm×P3的点可区别全色数为n.     

一种改进的量子Grover算法

Grover提出的量子算法,在2n个元素的无序数据库中搜索到m个目标解,其搜索时间复杂度为O(2～(1/2)n/m)。但是当目标解m>N/4时,搜索的成功概率迅速下降,且当m=N/2时,算法失效。提出了一种改进算法,当m>N/4时,仅用一次搜索就能以不低于98.01%的成功概率搜索到目标解。     

Gracefulness of disconnected graphs W(k)m∪G

文章证明了对任意自然数n≥1,P≥1,K≥1,当m1=2p+3或2p+4时,图W(k)m1U Kn,p为优美图,其中W(k)m1为由k个轮Wmi(i=1,2,…,k)的中心顶点合并后构成的连通图;当m1≥3,n≥[m1/2]时,非连通图W(k)m1∪St(n)为优美图;对任意自然数P≥1,图W(k)2p2+i∪Gpi为优美图,其中,Gpi表示p条边的i-优美图(i=1,2);对任意自然数n≥1,当m1=2n+5时,图W(k)m1∪(C3VKn)为优美图.     

关于Weibull分布顺序统计量的分布性质

设{Xk,1≤k≤n}独立同分布,X(1)≤X(2)≤…≤X(n)为其顺序统计量,当X(k)服从参数为m和η的韦布尔分布时,得到了其顺序统计量的联合概率密度函数和极端顺序统计量的密度函数,进一步得到X(1)和X(n)数学期望与方差的表达式。此外还证明了当参数m≠1时,X(1),X(2)-X(1),…,X(n)-X(n-1)不独立且不同分布;当参数m=1时,X(1),X(2)-X(1),…,X(n)-X(n-1)独立但不同分布。     

逐行(列)扫描判定点集是否在多边形内部的算法

提出一种基于点集排序,逐行（或逐列）扫描平面点集S,判定点集S中的点是否在多边形L内部的算法,该算法的时间复杂性在最坏情况下为：max(O(n log n),O(km log m)次比较和O（km)次乘法,其中n为点集S的点数,m为多边形L的顶点数,k=min(u,v),其中u,v分别为点集S中的点分布的行数和列数,该算法思路简单,易实现,且在一般情况下,效率比已有的算法高。     

三部图K(m,n,r)-A(|A|=2)的色唯一性

设G是简单图,用P(G,λ)表示图G的色多项式,令K(m,n,r)表示完全三部图.证明了1)当3≤m≤n≤r时,令s=1/√6√(n-m)2 (r-n)2 (r-m)2 12,若m n r＞2√3s 3s2,则K(m,n,r)-A(|A|=2)是色唯一图;2)当m≥4时,K(m,m,m)-A,K(m,m,m 1)-A,K(m,m 1,m 1)-A,(|A|=2)都是色唯一图;3)设n,k为非负整数,则当n＞k2 2√k2 6 k 2时,K(n-k,n,n)-A;当n＞k2 2√k2 6-k/3 2时,K(n,n,n k)-A;当n＞2√3k2 6 k2 2时,K(n-k,n,n k)-A(|A|=2)均为色唯一图.     

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.     

实正交矩阵的子矩阵的幂的迹的渐进分布

设随机矩阵U属于n阶实正交群O(n),O(n)的分布是单位Haar分布,[U]m表示U的m阶顺序主子矩阵,记Q=n/m～(1/n/m)[U]m.文献(Diaconis P,Shahshahani M.J Appl Probab,1994,A31:49-62.)通过计算TrUj的联合矩得出对固定的整数k,当n充分大时(TrU,TrU2,…,TrUk)渐进于正态分布.利用Jack函数和对称群的特征标的恒等式,推广这一结论到U的子矩阵情形,即证明了随机向量(TrQ,TrQ2,…,TrQk)当m→+∞时依分布收敛于正态分布.对特殊实正交矩阵群SO(n)也有类似的结论.     

冒泡排序算法及其改进算法的实验分析

排序是计算机科学的基本问题之一.通过描述传统的、带标记的、双向的和交替排序四种冒泡排序算法,总结出它们的时间复杂度为O(n2)和空间复杂度为O(1).通过编程验证了四种排序算法在不同随机度情况下的性能,指出它们的适用原则:当随机度比较小时,应选取非传统冒泡排序算法;当随机度比较大时,则应选取传统冒泡排序算法.实验表明,四种算法的时间消耗与输入序列的规模近似地呈指数曲线关系,传统冒泡排序算法的时间消耗与输入序列随机度近似地呈水平直线关系,而其它三种算法的时间消耗与输入序列随机度呈40?左右的斜线关系.     

Cauchy型矩阵Moore-Penrose逆的快速算法

给出了求以秩为n的m×n Cauchy型矩阵Moore-Penrose逆的快速算法,该算法的计算复杂度为O(mn) O(n2).     

k-集合链域交的森林表示及求解

k个集合S1,S2 ,… ,Sk的链域交是由所有满足以下条件的k元组 (s1,s2 ,… ,sk)组成的集合 :e( 1)i si-si 1 e( 2 )i ,其中sk ∈Sk,si ∈Si,0 e( 1)i e( 2 )i 是常数( 1 i k - 1 ) .已知的求链域交的算法采用k元组表示k集合的链域交 ,其最坏情况时间复杂度为Ω(k∏ki=1ni) ,其中ni=｜Si｜ ,1 i k .本文采用森林表示k集合的链域交 ,并基于这种表示方法提出了一个求链域交的串行算法 .该算法的最坏情况时间复杂度为Ω( ∑k-1i=1nini 1) ,极大地改进了已知的结果 .     

梯图的点可区别全染色(n≡2(mod8))

集合{1,2,…,n}中取4个数字的所有组合经三角排序后任意相邻两个组合都有3个相同数字.利用此结果及组合性质((n+8k 3)-(n 3))≡0(mod4)构造算法,并证明当n≡2(mod8)和(n-1 4)/2+2m≤(n 4)/2+2时,梯图LmPm×P2的点可区别全色数为n.     

关于均匀钱币投掷过程的可达性

设样品空间Ω={0,1},{X_m,m≥1}为一列相互独立的具有相同分布的随机变量满足P(X_1=0)=P(X_1=1)=1/2.Ω_n=ΩXΩx……XΩ为Ω的n维乘积空间,Ω_n~k={(a_1,a_2,…,a_n)|(a_1,a_2…,a_n)∈Ω_1,sum from i=1 to n ai=k},k=0,1,2,…,n.对Ω_n中之每个元素A定义TA(X_1,X_2,…)=(?)易见T_A(X_1,X_2,…)就表示事件A在过程{X_m,m≥1}中首次出现的时间。设A,B为Ω_n中任意二个不相同的元素,如果P(T_A相似文献   

电路板布线问题的改进算法

本文针对电路板布线问题的动态规划解法进行了讨论,在给出一般常见的时间和空间复杂度均为o(n2)的算法描述后,进一步讨论了在时间和空间复杂度上都有显著提高的算法(其时间复杂度为o(n*log(k)),空间复杂度为o(n).     

非连通图Wmk∪G的优美性

文章证明了对任意自然数n≥1,p≥1,k≥1,当m1=2p+3或2p+4时,图W(k)m1∪Kn,p为优美图,其中Wm1(k)为由k个轮Wmi(i=1,2,…,k)的中心顶点合并后构成的连通图;当m1≥3,n≥[m1/2]时,非连通图Wm1(k)∪St(n)为优美图;对任意自然数p≥1,图W2p+2+i(k)∪Gip为优美图,其中,Gpi表示p条边的i-优美图(i=1,2);对任意自然数n≥1,当m1=2n+5时,图Wm1(k)∪(C3∨■)为优美图。     

周期为2~n的二元序列谱免疫度的算法

通过对周期序列谱免疫度的研究,提出了序列的0限制k错线性复杂度的概念。以Mark Stamp所提出的计算周期为2n的二元序列k错线性复杂度的算法为基础,设计了求周期为2n的二元序列0限制k错线性复杂度的算法1,并利用算法1提出了确定该二元序列谱免疫度的快速算法,该算法具有较高的计算效率,时间复杂度为O(n)。     

拉格朗日插值多项式的一种并行算法

提出在机群系统并行环境下的构造拉格朗日插值多项式的一种并行算法.该算法以n个节点(x0,y0),(x1,y1),…,(xn-1,yn-1)的拉格朗日插值多项式公式为基础.当处理机数量为n2时,它的时间复杂度为3log(n) O(1);当处理机数量为p2(p相似文献   

Loewner型方程组极小范数最小二乘解的快速算法

通过构造特殊分块矩阵并研究其三角分解,给出求以秩为n的m×nLoewner型矩阵为系数阵的线性方程组极小范数最小二乘解的快速算法,该算法的计算复杂度为O(mn)+O(n2),而一般方法的计算复杂度为O(mn2)+O(n3).     

多序列比对问题的并行近似算法

基于中心方法的思想,采用分治策略,在SIMD-CREW模型上设计了一个使用O(k2m)个处理器(其中k为序列个数,m为最长的序列长度),时间复杂度为O(m logk)的并行近似算法.在实际情况中,由于logk远远小于m,相对于时间复杂度为O(m2k2)的串行中心方法,该算法在理论上达到线性加速.与现有的并行算法相比,它可以适用于任意情况,且易于分析时间复杂度.利用LARPBS模型的特点和并行求前缀和的方法,调用LARPBS模型上求和与最大(小)值的并行算法,首次给出了在LARPBS模型上的多序列比对问题的并行近似算法.该算法使用O(k2m)个处理器,时间复杂度为O(m log log D),其中D为序列两两比对的代价值的最大值.该算法同样适用于任何情况,由于log log D通常远小于m,所以它在理论上也是线性加速的.