求解0-1背包问题的动态规划改进算法分析

为了改善动态规划法的空间复杂度,基于动态规划算法的一种改进策略,提出了采用动态链表结构存储数据的实现方式,从而达到降低空间复杂度的目的。通过运算验证,表明该改进方法是可行有效的,且其空间复杂度有所优化。     

砝码称重问题的多种算法分析与探究

针对算法设计中的砝码称重问题,提出了四种不同的算法,重点从时间复杂度方面对各种算法进行了深入的效率分析,并给出了各种算法的pascal主程序,对其他算法问题的分析解决具有重要的指导意义和实用价值.     

浅谈算法分析技术

介绍了算法分析的基本概念及方法,并举例说明了分析技术的使用。     

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。     

两类常见问题大规模求解的算法探讨

通过一个兑换硬币问题和一个求整数因数问题,讨论了一类组合问题求解和分解质因数的计算机算法,得出2个高效的优化算法.     

算法的时间复杂度分析

算法的时间复杂度是衡量一个算法优劣的重要指标.在总结教学经验的基础上,提出了几种计算时间复杂度的方法.     

一种基于有序双端链表的高效排序算法

本文提出一种新的基于有序双端链表的比较排序算法,即ODListsort(ordered double-end linked list sort)算法。该算法首先要定义一个可共存的链表最大数量,然后通过生成链表、根据规则插入数据以及合并操作来对数据集进行排序。在ODListsort算法中,数据元素是以链表形式进行动态内存分配的,因此它比一些经典的排序算法性能更优。实验结果表明,对于随机数据集,ODListsort排序与快速排序的速度接近,比归并排序、选择排序、插入排序以及冒泡排序的速度更快;对于有序数据集,ODListsort排序的效率远超快速排序,略高于归并排序。     

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).     

一种新的2-路插入排序算法

详细分析2-路插入排序算法,给出了一种改进的2-路插入排序算法及其实现．这种插入排序算法不论时间复杂度还是空间复杂度,相对原2-路插入排序算法都有较好的改善。     

一种基于堆的快速排序算法

堆排序算法具有低时间复杂度和低空间复杂度的优点;但对原始序列的有序性不敏感。快速排序算法是在平均情况下公认的高速算法;但有较高空间复杂度。对两个算法扬长避短,设计了一种新的排序算法HQSort;并从理论和实例两个角度分析了该算法的效率,在不同量级的数据集上对该算法和三种经典排序算法进行了对比运行和测试,验证了该算法不仅在时间效率上优于其他算法,而且在辅助存储空间上比快速排序算法减少约50%。     

一种面向多目标的数据流操作符调度算法

针对Aurora数据流管理系统中最小代价(MC)和最小延迟(ML)操作符调度算法的不足,提出一种新的综合算法(MCL),运用运筹学多目标思想,通过调整策略转折时机使总体执行代价和平均元组通过延迟达到综合最优,具有更好的服务质量,尤其在后续处理速度慢时,控制两项指标可以节省资源配合后续处理,进而提高整体性能.通过仿真新算法的有效性得到证明.     

基于空间数据结构的快速碰撞检测算法

在已有的预留碰撞算法基础上,提出了一种以空间数据结构管理为核心,用简化的几何模型表示(OBB层次树)结合起来实现复杂物体间的实时碰撞检测算法,主要采用包围盒的方法对检测物体进行包围,然后对包围盒所形成的体进行结构索引,遍历体索引输出检测结果,这样在少量增加存储空间的前提下,可以提高碰撞检测的速度。     

基于多相关分组的HMM训练算法

在用多观察序列训练HMM理论的基础上，提出了一种基于对多观察序列按多相关系数分组的HMM训练算法(简称基于多相关分组的HMM训练算法)。该算法避免了直接计算条件概率的困难，与传统的Baum—Welch算法相比，既考虑了训练序列之间的相关性，又不增加计算量。     

考虑多性能指标的配料优化模型及求解算法

为有效实现有色冶金配料过程的优化计算,提出一种综合考虑产品质量、成本、库存等多个性能指标的配料优化模型及满意求解算法。首先,考虑原料库存对配料过程的影响,将库存成本作为目标函数,库存量作为约束引入配料优化模型;然后,针对模型具有多个质量边界约束的特点,利用配料过程中质量约束边界的可调整性,引入满意优化理论中的"软约束"调整约束边界,以改善该优化问题求解的可行性;最后,采用以单变量编码的交叉变异来确定整体决策向量的小生境遗传算法进行寻优,并将提出的模型和算法应用于铜闪速熔炼配料过程中。研究结果表明:所提出的优化模型及求解算法克服了多维变量编码可能导致搜索空间剧增的缺陷,有效地提高了遗传算法的全局搜索能力和收敛速度;优化结果既能满足熔炼工艺要求,也能有效降低杂质含量和生产成本。     

一种求解TSP问题的融合算法

提出了一种求解TSP问题的融合算法即GAPACA． GAPACA算法首先利用遗传算法求得符合一定条件(具有全局性和多样性)的种群,然后将其中的个体按照蚁群算法中信息素的定义转化为蚁群算法的初始信息素,再由蚁群算法求得近似最优解。实验表明,GAPACA算法能有效提高收敛速度,并可获得更优结果。     

基于D-S证据理论的多源遥感图像目标数据联合关联算法

以遥感图像目标识别结果为主,结合卡尔曼滤波器获得的目标运动状态估计结果,提出一种基于D-S证据理论的目标数据联合关联算法.蒙特卡罗模拟实验结果表明,该方法稳定性较强,适合于对海上船舶等遥感图像目标的持续跟踪.     

一种多重水印零嵌入算法

根据零水印概念,提出一种基于小波和混沌的多重水印零嵌入算法.该算法利用小波零树结构构造匹配矩阵,然后用其加载已由混沌空域置乱的多重二值图像水印.算法实现了多重水印的零嵌入,从根本上保证了水印的不可见性,并能够进行分级盲检测.实验表明,该方法鲁棒性较强,安全性良好,具有可靠性和可行性.     

Nearest neighbor search algorithm for GBD tree spatial data structure

This paper describes the nearest neighbor (NN) search algorithm on the GBD(generalized BD) tree. The GBD tree is a spatial data structure suitable for two-or three-dimensional data and has good performance characteristics with respect to the dynamic data environment. On GIS and CAD systems, the R-tree and its successors have been used. In addition, the NN search algorithm is also proposed in an attempt to obtain good performance from the R-tree. On the other hand, the GBD tree is superior to the R-tree with respect to exact match retrieval, because the GBD tree has auxiliary data that uniquely determines the position of the object in the structure. The proposed NN search algorithm depends on the property of the GBD tree described above. The NN search algorithm on the GBD tree was studied and the performance thereof was evaluated through experiments.     

Nearest neighbor search algorithm forGBD tree spatial data structure

： This paper describes the nearest neighbor （NN） search algorithm on the GBD（generalized BD） tree. The GBD tree is a spatial data structure suitable for two- or three-dimensional data and has good performance characteristics with respect to the dynamic data environment. On GIS and CAD systems, the R-tree and its-successors have been used. In addition, the NN search algorithm is also proposed in an attempt to obtain good performance from the R-tree. On the other hand, the GBD tree is superior to the R-tree with respect to exact match retrieval, because the GBD tree has auxiliary data that uniquely determines the position of the object in the structure. The proposed NN search algorithm depends on the property of the GBD tree described above. The NN search algorithm on the GBD tree was studied and the performance thereof was evaluated through experiments.