四种最短路径算法实例分析

通过理论分析,结合实际应用,在GIS节点数很大的数字地形图中,从完备性、最优性、时间复杂度、空间复杂度几种性能问题实例分析,较系统地总结出深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、双向广度优先搜索(DBFS)、A★算法四种算法代价及优缺点.     

求解八数码问题的几种搜索算法比较

本文针对八数码问题的求解,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,并得出结论：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。     

基于广度优先搜索的空间搜索算法

广度优先搜索是图的遍历的一种重要的算法。本文在广度搜索算法的基础上实现空间搜索算法。算法的实现在二维和三维空间同时适用,而且可以根据实际情况及搜索条件在方位和方式上进行调整。该算法还用到了C＋＋标准模板库中的队列。在空间搜索算法实现上本文有较大的参考价值。     

人工智能中求解八数码问题算法的实现与分析

针对八数码问题的求解,给出了深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索(譬如A*算法)之间的算法比较,通过实验验证各种算法并得出结论: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、高效。     

基于BFS的轻量级P2P搜索模型

针对当前P2P搜索中存在的扩展性差和查询绕路问题,提出一种新颖的基于广度优先搜索的搜索方法——局部广度优先搜索（LBFS）,构建了轻量级混合式P2P搜索模型,对LBFS的算法进行了正确性与效率分析,通过实验测试了LBFS与模型的性能。结果表明,该模型很好地克服了查询绕路问题,有效地减少消息冗余,具有较高的搜索效率和较好的扩展性能。     

用广度优先搜索算法实现路径搜索

介绍了一种采用广度优先搜索算法实现游戏中路径搜索的方法,并用VC编程实现。     

迷宫最短路径问题新算法

提出了求解迷宫最短路径问题的新算法,该算法抛弃了经典算法(深度优先搜索和广度优先搜索)中繁杂低效的递归、回溯思想。通过合理的变换,将原问题转化为迷宫路径深度图的生成问题。最后对算法进行了严谨的分析和实例测试,显示出该算法易于理解、易于编程、时间空间复杂度低等优点。     

广度优先搜索的一种实现算法

广度优先搜索是图的一种常用遍历方法,在许多书籍中所提到的广度优先搜索算法均对不带权图的搜索,本文提出利用迪杰斯特拉算法实现广度优先搜索,不仅能对不带权的图实现搜索,而且对带权的图也同样适用。     

广度优先破解二叉树加密算法

通过介绍二叉树加密算法,分析二叉树加密算法是利用加密二叉树的树形对明文信息进行加密的处理加密过程和其存在的漏洞,提出了基于广度优先搜多算法的二叉树加密算法的破解方法,基于广度优先搜索算法的破解算法是由于在二叉树加密算法的密文传输过程中存在着可以被截获的公钥．对于公钥可以分析成一个可能的加密森林,在应用广度优先算法的搜索过程中生成解密链表,最后达到了破解的目的。     

广度优先破解二叉树加密算法

通过介绍二叉树加密算法,分析二叉树加密算法是利用加密二叉树的树形对明文信息进行加密的处理加密过程,和其存在的漏洞,提出了基于广度优先搜多算法的二叉树加密算法的破解方法,基于广度优先搜索算法的破解算法是由于在二叉树加密算法的密文传输过程中存在着可以被截获的公钥,对于公钥可以分析成一个可能的加密森林,在应用广度优先算法的搜索过程中生成解密链表,最后达到了破解的目的。     

Efficient parallel algorithms for breadth first spanning forests of general graphs

Ghosh and Bhattacharjee propose [2] (Intern. J. Computer Math., 1984, Vol. 15, pp. 255-268) an algorithm of determining breadth first spanning trees for graphs, which requires that the input graphs contain some vertices, from which every other vertex in the input graph can be reached. These vertices are called starting vertices. The complexity of the GB algorithm is O(log² n) using O{n ³) processors. In this paper an algorithm, named BREADTH, also computing breadth first spanning trees, is proposed. The complexity is O(log² n) using O{n ³/logn) processors. Then an efficient parallel algorithm, named- BREADTHFOREST, is proposed, which generalizes algorithm BREADTH. The output of applying BREADTHFOREST to a general graph, which may not contain any starting vertices, is a breadth first spanning forest of the input graph. The complexity of BREADTHFOREST is the same as BREADTH.     

基于Gnutella协议的P2P网络路由搜索算法:Light-Flooding

通过对Gnutella协议搜索算法的分析，结合Gossip分布式向前搜索算法和生成树算法的优点，实现了一种高效的路由搜索算法：Light—Flooding。实验结果表明：与Gossip算法相比，Light—Flooding算法提高搜索效率63．4％，减少冗余消息60％，平均延迟为2．6s，使网络的整体综合性能维持在一个优良状态。     

面向混合属性数据集的双重聚类方法

面对复杂信息环境下的数据预处理需求,提出了一种可以处理混合属性数据集的双重聚类方法。这种双重聚类方法由双重近邻无向图的构造算法或其改进算法,基于分离集合并的双重近邻图聚类算法、基于宽度优先搜索的双重近邻图聚类算法、或基于深度优先搜索的双重近邻图聚类算法来实现。通过人工数据集和UCI标准数据集的仿真实验,可以验证,尽管这三个聚类算法所采用的搜索策略不同,但最终的结果是一致的。仿真实验结果还表明,对于一些具有明显聚类分布结构且无近邻噪声干扰的数据集,该方法经常能取得比K-means算法和AP算法更好的聚类精度,从而说明这种双重聚类方法具有一定的有效性。为进一步推广并在实际中发掘出该方法的应用价值,最后给出了一点较有价值的研究展望。     

基于改进的遗传算法的多目标优化问题研究

研究多目标优化算法问题,针对传统的多目标优化算法由于计算复杂度非常高,难以获得令人满意的解等问题,在图论和遗传算法基础上,提出了一种改进的遗传算法求解多目标优化方法。首先采用二进制编码表示最小树问题,然后采用深度优先搜索算法进行图的连通性判断,给出了一种新的适应度函数,以提高算法执行速度和进化效率。最后仿真结果表明,与经典的Prim算法和Kruskal算法相比,新算法复杂度较低,并能在第一次遗传进化过程中获得一批最小生成树,适合于解决不同类型的多目标最小树问题。     

面向无线内容分发网络的树形拓扑生成算法

在无线内容分发网络中,为减轻骨干网络的传输压力,可将网络拓扑结构构建为以基站和Wi Fi接入点为根的若干棵最小生成树,并对生成树的深度和每个节点的度数进行约束。这种深度和度数约束的最小生成树问题是一个NP完全问题。针对该问题,首先提出能够生成优质近似解的启发式算法,该算法在不违反深度以及度数约束的情况下构建生成树,算法思想为在服务性节点相连的边中选择与当前生成树相连且权值最小的边加入生成树。然后在生成初始近似解的基础上采用定制的禁忌搜索算法和模拟退火算法对该近似解实施进一步优化。实验结果表明,在给定的约束条件下,禁忌搜索算法求得的解优于现有的遗传算法,在深度约束为4以及度数约束为10的条件下,解的改进幅度可达18.5%,所提算法的运行速度比遗传算法提高了10倍。     

一种基于广度优先搜索的K-means初始化算法

K-means算法是在现实应用中非常广泛的聚类算法,K-means算法对初始中心的选择非常敏感,对已存在的有代表性的初始算法进行了研究,提出了一种基于广度优先搜索的K-means初始化算法。该算法综合考虑了密度与距离因素,选择初始点。分析表明该算法选择的初始点非常接近期望的中心点。     

迷宫算法的改进与动态实现

本文在对广度优先迷宫搜索算法和深度优先迷宫搜索算法进行了仔细比较与探讨之后,提出一种新的算法:目标优先法。即每次向下一个位置搜索时,按当前位置的各方向靠近目标点的距离去选择方向。使得搜索过程在较短时间内能够快速从入口向出口目标逼近。然后从数据输入输出,程序设计等方面讲述了这种带优先级的算法的实现。并将此算法用Java语言在JDK上实现其搜索过程的画面,模拟其算法实现过程。最后,将此算法与传统的广度优先和深度优先算法优缺点进行了综合比较。     

网络爬虫的设计与实现

Web爬虫有两种爬取策略,基于Webcrawler(web爬虫)设计的BFS(广度优先)策略,文章使用MD5算法,来进行O(1)时间复杂度的链接判重。为了避免频繁的查询DNS服务器,建立DNS缓存。另外,也因一般行为模式的考量,在中加入了IP范围控制技术,网页过滤方法,和多线程并发技术。最后,给出了此爬虫所需的时间分析,以供评估并后续发展。     

基于P2P的结构化半分布式语义搜索算法

目前的搜索引擎算法大多是基于关键词搜索,体系上是集中式结构,在安全性和语义性上存在缺陷.基于P2P的结构化半分布式语义搜索算法--DPSS(Distributed P2P Semantic Search),通过研究词与词的关联度,在传统的P2P覆盖语义层,实现语义功能.同时,结合文章距离算法,能够应用在文本分类、文章聚类等领域.