基于Prim算法和Kruskal算法的最小生成树优化研究

文章从目前最常见的两种在图最小生成树算法,即Prim和Kruskal算法,展开了阐述和分析,运用了大量的数据和实例对这两种计算方法进行了分析和研究。通过试验并对Prim算法进行改进,从图中每个顶点的度数入手,采取删除某些无用边的思想方法,给出了一个寻找最小生成树的算法,使其能动态调整自身的性能,既适合于稠密图,又适合于稀疏图。     

最小生成树的算法——减枝算法

最小生成树是数据结构中图的一种重要应用,对于具有n个顶点的带权连通图可以建立许多不同的生成树.Kruskal算法和Prim算法是求最小生成树的常用算法.本文讨论了一种新的算法.     

网络最小生成树更新策略

求解最小生成树问题被广泛应用于求解现实中的搜索相关问题。然而现实瞬息万变,一个连通网络的节点常常发生变动。而一旦发生改变,传统算法必须要再次计算最小生成树。但是虽然节点发生了变动,最小生成树未必全部发生改变,这就造成了不必要的浪费。鉴于此提出一种基于Kruskal算法和Prim算法的最小树更新策略,对Kruskal算法和Prim算法做了改进,使其不必重新计算也能在连通图发生改变时更新最小生成树。     

构造最小生成树的量子算法

图的最小生成树问题是网络优化中的一类基本问题。目前构造最小生成树的算法都是基于传统计算机的算法如Prim算法和Kruskal算法。该文提出了一个用于构造图的最小生成树的量子算法,它结合量子搜索的方法和经典Kruskal算法的思想,对于n个节点m条边的图,依次搜索出n-1条边使它们构成一棵最小生成树。这一算法的时间复杂性为O(nm√)。与经典Kruskal算法相比,在同等条件下,该文的算法有较快的加速。     

Pathfinder算法优化研究

Pathfinder算法是复杂网络分析及可视化的重要方法,但现有算法时间复杂度大,难以在大数据环境下广泛应用。提出一种基于Prim算法的Pathfinder优化算法,在求解复杂网络图的最小生成树的过程中,通过距离矩阵计算得到Pathfinder算法的结果图。算法时间复杂度可稳定为O(n2)。实验结果表明,在顶点数为500的稠密网络上,该算法的运行时间有较大的优势。     

Prim最小生成树算法的动态优化

根据Prim最小生成树算法的设计思想,设计了独特CloseEdge型closedge向量表示U到V-U集合中的边,用上三角法建立了无向图的邻接多重双向链表,构造了链接closedge向量和邻接多重双向链表表结点的VU集合双向链。查找最小权值的边仅在VU集合双向链上进行,且当顶点被加入U集合后,常量时间删除其对应的VU集合双向链和邻接多重双向链表中的结点,使得最小生成树的生成达到极小化,其语句执行频度平均为e。     

一种基于最小割的稠密视差图恢复算法

针对经典最小割算法计算量大和适应性不足的问题,提出一种改进的基于网络最小割计算稠密深度图的全局优化方法.首先,根据视差变化与不连续区域之间的关系,定义了具有一定适应性的平滑约束和遮挡约束,然后使用网络最小割算法,求解遮挡情况下的稠密视差.其次,在分析最小割算法复杂性的基础上,给出了一种受限α-扩展(α-expansion)操作,该操作根据灰度连通性和特征点匹配的结果对每次网络构造的顶点进行控制,减少网络中顶点和边的数目,可有效提高计算效率.实验结果显示,该算法在保证视差恢复准确性的前提下,能以较快的速度计算出较理想的稠密视差图.     

一种增量式约简方法求解最小顶点覆盖问题

最小顶点覆盖问题是一个应用很广泛的NP难题,针对该问题给出一种增量式属性约简方法。首先将最小顶点覆盖问题转化为一个决策表的最小属性约简问题;利用增量式属性约简思想,随着图中边数的增多,提出一种更新最小顶点覆盖的增量式属性约简算法;该算法时间复杂度低于计算整个图的最小顶点覆盖的时间复杂度,同时针对大规模图问题,可随着边的增加动态更新最小顶点覆盖,因此降低了属性约简的方法求解最小顶点覆盖问题的运行时间;实验结果表明该算法的可行性和有效性。     

大图数据上顶点驱动的并行最小生成树算法

最小生成树(minimum spanning tree,MST)是图论中最为经典算法之一.基于MST结构的聚类、分类和最短路径查询等复杂图算法,在效率和结果质量方面均有显著提高.然而,随着互联网的迅猛发展,图数据规模也变得越来越大,包含千万甚至上亿个顶点的大图数据越发常见.因此,如何在大图数据上实现查询处理和数据挖掘算法已成为亟待解决的问题之一.除此之外,由于大图数据的动态性特征,如何动态地维护算法结果也势必成为最受关注的问题之一.针对目前集中式的最小生成树算法无法解决海量和动态图数据的问题,首先提出了分区Prim(partition Prim,PP)算法,基于此提出了顶点驱动的并行MST算法——PB(PP Boru。vka)算法,并论证了PB算法的正确性.另外,基于MapReduce和BSP框架实现了PB算法.针对只删除动态图特征,提出了MST维护算法,以实现高效的增量计算.对提出的计算和维护算法进行了代价分析和比较.最后,使用真实和模拟数据集,验证了PB算法和维护算法的有效性、高效性和可扩展性.     

赋权有向图的最小生成树算法

针对赋权有向图最小生成树问题存在可行解的情况,根据树节点入度最大值为1的性质,提出赋权有向图最小生成树性质。采用反证法,调整生成树根节点到弧头的路径来证明赋权有向图MST性质的正确性。基于赋权有向图MST性质,给出改进的Prim和Kruskal算法及其时间复杂度分析。实验给出构造某赋权有向图实例最小生成树的具体步骤,表明这2种算法能正确有效地构造赋权有向图最小生成树。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。