共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
5元饱和最优布尔函数的计数问题 总被引:1,自引:0,他引:1
同时达到代数次数上界n-m-1和非线性度上界2n-1-2m+1的n元m阶弹性布尔函数(m>n/2-2)具有3个Walsh谱值:0,±2m+2这样的函数被称为饱和最优函数(saturated best,简称SB).将利用(32,6)Reed-Muller码陪集重量的分布,从一种全新的构造角度出发,给出n=5的饱和最优函数的个数. 相似文献
3.
将串行动态二表算法应用于并行三表算法的设计中,提出一种求解背包、精确的可满足性和集覆盖等背包类NP完全问题的并行三表六子表算法.基于EREW-PRAM模型,该算法可使用O(2n/8)的处理机在O(27n/16)的时间和O(213n/48)的空间求解n维背包类问题,其时间-空间-处理机折衷为O(25n/6).与现有文献的性能对比分析表明,该算法极大地提高了并行求解背包类问题的时间-空间-处理机折衷性能.由于该算法能够破解更高维数的背包类公钥和数字水印系统,其结论在密钥分析领域具有一定的理论和实际意义. 相似文献
4.
一种高效频繁子图挖掘算法 总被引:11,自引:1,他引:11
由于在频繁项集和频繁序列上取得的成功,数据挖掘技术正在着手解决结构化模式挖掘问题--频繁子图挖掘.诸如化学、生物学、计算机网络和WWW等应用技术都需要挖掘此类模式.提出了一种频繁子图挖掘的新算法.该算法通过对频繁子树的扩展,避免了图挖掘过程中高代价的计算过程.目前最好的频繁子图挖掘算法的时间复杂性是O(n3·2n),其中,n是图集中的频繁边数.提出算法的时间复杂性是O〔2n·n2.5/logn〕,性能提高了O(√n·logn)倍.实验结果也证实了这一理论分析. 相似文献
5.
模糊聚类计算的最佳算法 总被引:14,自引:0,他引:14
给出模糊关系传递闭包在对应模糊图上的几何意义,并提出一个基于图连通分支计算的模糊聚类最佳算法.对任给的n个样本,新算法最坏情况下的时间复杂性函数T(n)满足O(n)≤T(n)≤O(n2).与经典的基于模糊传递闭包计算的模糊聚类算法的O(n3logn)计算时间相比,新算法至少降低了O(n相似文献
6.
7.
8.
9.
布尔可满足性问题(SAT)是指对于给定的布尔公式,是否存在一个可满足的真值指派.这是第1个被证明的NP完全问题,一般认为不存在多项式时间算法,除非P=NP.学者们大都研究了子句长度不超过k的SAT问题(k-SAT),从全局搜索到局部搜索,给出了大量的相对有效算法,包括随机算法和确定算法.目前,最好算法的时间复杂度不超过O((2-2/k)n),当k=3时,最好算法时间复杂度为O(1.308n).而对于更一般的与子句长度k无关的SAT问题,很少有文献涉及.引入了一类可分离SAT问题,即3-正则可分离可满足性问题(3-RSSAT),证明了3-RSSAT是NP完全问题,给出了一般SAT问题3-正则可分离性的O(1.890n)判定算法.然后,利用矩阵相乘算法的研究成果,给出了3-RSSAT问题的O(1.890n)精确算法,该算法与子句长度无关. 相似文献
10.
个体单体型MSR(minimum SNP removal)问题是指如何利用个体的基因测序片断数据去掉最少的SNP(single-nucleotide polymorphisms)位点,以确定该个体单体型的计算问题.对此问题,Bafna等人提出了时间复杂度为O(2kn2m)的算法,其中,m为DNA片断总数,n为SNP位点总数,k为片断中洞(片断中的空值位点)的个数.由于一个Mate-Pair片段中洞的个数可以达到100,因此,在片段数据中有Mate-Pair的情况下,Bafna的算法通常是不可行的.根据片段数据的特点提出了一个时间复杂度为O((n-1)(k1-1)k222h+(k1+1)2h+nk2+mk1)的新算法,其中,k1为一个片断覆盖的最大SNP位点数(不大于n),k2为覆盖同一SNP位点的片段的最大数(通常不大于19),h为覆盖同一SNP位点且在该位点取空值的片断的最大数(不大于k2).该算法的时间复杂度与片断中洞的个数的最大值k没有直接的关系,在有Mate-Pair片断数据的情况下仍然能够有效地进行计算,具有良好的可扩展性和较高的实用价值. 相似文献