基于智能指针的垃圾收集器的研究与实现

内存泄漏是软件开发过程中最令人棘手的问题之一。通常,使用垃圾收集机制自动进行内存管理,以减轻程序员的负担。通过研究智能指针以及现有垃圾收集机制的工作原理,本文首先设计出一个基于c＋＋智能指针的垃圾收集器。实验结果表明,该垃圾收集器不仅满足了应用程序的要求,且具有良好的可扩展性。对于使用c＋＋等保守式程序设计语言进行大型软件的开发而言,该垃圾收集器具有一定的理论价值和实用价值。     

Java垃圾回收机制的全面分析

垃圾收集是Java语言区别于其他程序设计语言的一大特色.但是目前多数的Java书籍有关垃圾收集的内容几乎没有或只做了非常简单的介绍.本文从多个方面分析了Java的垃圾回收机制,使学习者能够对该机制产生一个全面的认识.     

面向对象方法在流化催化裂化动态系统仿真中的应用（Ⅱ） 面向对象程序设计和系统仿真

本文引入面向对象机制为流化催化裂化（ＦＣＣ）动态系统仿真问题求解建立了一个抽象通用的类层次，并应用ＴｕｒｂｏＣ＋＋面向对象程序设计语言开发了ＦＣＣ动态系统仿真程序。仿真模型采用９阶状态空间模型，仿真算法选择４阶Ｒｕｎｇｅ－Ｋｕｔｔａ方法，仿真曲线使用Ｂｏｒｌａｎｄ图形接口（ＢＧＩ）工具显示。仿真结果是令人满意的。作者认为，由于用面向对象程序设计语言编制的程序具有易阅读、易维修、易扩充和通用性强等优点，故用面向对象程序设计语言代替传统的过程式语言开发实际工业生产过程仿真软件，将使软件开发者和最终用户都受益非浅，它必将成为一种新的趋势。     

传统语言和面向对象程序设计

语言本身的设施决定了其进行面向对象程序设计的能力。本文以几种典型的传统程序设计语言为代表,论述了其语言设施支持面向对象程序设计的级别,并讨论了对传统程序设计语言进行面向对象扩充的一些问题。     

Java教学中垃圾收集机制问题的探讨

本文对Java教学中垃圾收集机制问题进行了探讨.对比C 的内存泄露问题引入Java垃圾收集机制,并说明了几种主要的垃圾收集算法,通过一个示例程序的分析,使学生能较好地理解垃圾收集机制.     

Java语言入门——第四讲 面向对象程序设计(一)

Java是一种完全面向对象的程序设计语言,不再支持过程式的程序设计。在C++中由于混用面向对象和过程式程序设计而引起的问题,在Java中将不再存在。本讲首先介绍面向对象程序设计的基本概念,然后介绍在Java中如何实现面向对象的程序设计。     

主动面向对象系统中编译子系统的设计与实现

面向对象技术的程序设计与主动机制技术的相互结合,为主动程序设计语言的研究与开发创造了条件.提出了在一个源语言系统和一个面向对象语言的对象模型基础上的主动机制模型.研究了该模型的编译子系统,分别从支持面向对象和主动机制技术的角度,分析了子系统的组成、工作流程和典型算法.结合一个主动对象实例,对中间代码的生成过程进行了说明.     

面向对象设计模式的C语言实现

介绍了C语言成为嵌入式技术领域主要的程序设计语言的原因,及当前用C语言所编写的程序仍然存在的问题,然后介绍了面向对象的设计模式的概念及优点.并提出将面向对象的思想与C语言结合起来,接着用C语言实现了部分面向对象的设计模式,给出了其代码,并做了相应的注释,为优化C程序的结构提供了途径.最后总结了在C程序中使用这些设计模式的价值.文中所指的C语言均为标准C(ANSIC).     

代理机制及其在并发程序中的应用

在讨论面向对象程序设计的时候,我们知道对象有很高的抽象程度,模块化的特点明显,便于显式地构造并行,适宜于在并行系统设计中的应用。人们在讨论面向对象程序设计时,还特别强调继承性的使用,把一个语言有没有继承机制,做为是否为面向对象程序设计语言的标志。一个语言使用对象但没有继承机制,     

支持多种并行计算模型的面向对象框架研究

为了支持并行程序设计,几乎所有的程序设计语言均通过提供并行与同步通信机制来支持某一高级并行计算模型,如Ada语言的任务与会合机制以及Java语言的线程和同步方法.显然,这样的程序设计语言仅能支持一种高级并行计算模型.尽管单模型的途径对某些应用来说简单而有效,但由于现实世界中的问题往往较为繁杂而难以完全用单一模型来解决.文章采用面向对象的语言机制和框架技术来解决此问题.通过分析现有各种语言中高级并行计算模型的共性,提出了若干新的面向对象语言机制.以此为基础,提出了并行面向对象框架的概念,并讨论用其表达和使用     

一个Windows应用程序的垃圾回收器

为减少长期运行的Windows应用程序持续堆内存泄漏而造成的系统性能损失,设计并实现了一个运行时自动垃圾回收器RT-AGC。RT-AGC采用传统Mark—Sweep算法的一个变种,对回收触发条件进行改进,使其具有更大的灵活性。利用Windows下应用程序的存储结构和系统API函数,通过扫描可能存储指针变量的区域,RT—AGC可以在应用程序运行时检测并处理内存泄漏,而不需要对目标应用程序重新编译或链接。文中描述了所采用的关键算法流程和主要实现技术,并编写了测试程序对RT—AGC的回收效果进行验证。实验证明可以有效地抑制应用程序的内存泄漏。     

传感器网络中节点个数约束查询处理算法

对传感器网络中一类新查询--节点个数约束查询,提出能量有效的查询处理算法.算法主要由查询下发和结果回收两部分构成.查询下发算法首先根据节点个数约束查询的特点提出相关节点选择以及基于Steiner树的查询下发算法.然后对该下发算法以及一种基于洪泛的能量有效查询下发算法的能量消耗进行分析,并对比两种算法的能量消耗从中选择适当的下发算法.结果回收算法提出直接和间接两种结果回收方式,并给出两种方式在进行结果回收时能够节省能量的条件.仿真实验表明,提出的能量有效节点个数约束查询处理算法能够在满足用户查询精度的同时,使其能量消耗低于其他查询处理算法.     

移动立方体算法的研究和改进

CT三维重建技术是辅助医生对病情进行分析和显示的有效工具,它极大地提高了医疗诊断的准确性。移动立方体法（Marching Cubes,MC）是一种经典的医学图像三维重建算法,但是在实际使用中还是存在着一些缺点。针对传统MC算法出现的两个问题：（1）用直线代替双曲线来构造等值面会产生误差;（2）重建过程中大量时间耗费在检查空立方体上,提出了一种改进的MC算法,分别通过切片图像间的插值和基于分割的快速查找法来对此进行解决。通过实验表明,改进的MC算法比起传统MC算法,在三维重建的效果和效率上都得到了很大的提高。     

基于几何思想的快速支持向量机算法

为了快速地进行分类,根据几何思想来训练支持向量机,提出了一种快速而简单的支持向量机训练算法——几何快速算法。由于支持向量机的最优分类面只由支持向量决定,因此只要找出两类样本中所有支持向量,那么最优分类面就可以完全确定。该新的算法根据两类样本的几何分布,先从两类样本的最近点开始;然后通过不断地寻找违反KKT条件的样本点来找出支持向量;最后确定最优分类面。为了验证新算法的有效性,分别利用两个公共数据库,对新算法与SMO算法及DIRECTSVM算法进行了实验对比,实验结果显示,新算法的分类精度虽与其他两个方法相当,但新算法的运算速度明显比其他两个算法快。     

d维量子同态加密算法的设计与仿真

现有量子同态加密算法局限于二维或三维的希尔伯特空间,突破这种低维度的限制,基于任意两个[d]维酉算子的可交换性提出了两个[d]维量子同态加密算法。一种是单粒子上的[d]维量子同态加密算法,另一种是多粒子上的[d]维量子同态加密算法。每个算法包括密钥生成子算法、加密子算法、评估子算法和解密子算法,证明了两个量子同态加密算法的正确性并举例予验证算法的可行性。由于评估算法不依赖于客户端的密钥,并且输出态具有完全混合态性质,保证两个算法的安全性。仿真结果显示解密子算法的输出与评估子算法对明文的直接计算结果完全一致,验证了两个算法的同态特性。     

快速开方算法在微控制器上的实现

介绍了两种微控制器快速开方算法:改进牛顿-拉夫逊算法和模拟手算开方算法。前者是以牛顿-拉夫逊算法为基础的一种改进算法;后者是模拟手算开方过程实现开方的微控制器算法,这两种算法都具有较高的开方速度和计算精度。笔者以32位数开方为例,详细介绍了这两种算法用汇编语言实现的过程,并给出算法实现的流程图,最后根据两种算法的特点和实际运算时间,总结了两种算法的优缺点。     

Three new fuzzy neural networks learning algorithms based on clustering, training error and genetic algorithm

Three new learning algorithms for Takagi-Sugeno-Kang fuzzy system based on training error and genetic algorithm are proposed. The first two algorithms are consisted of two phases. In the first phase, the initial structure of neuro-fuzzy network is created by estimating the optimum points of training data in input-output space using KNN (for the first algorithm) and Mean-Shift methods (for the second algorithm) and keeps adding new neurons based on an error-based algorithm. Then in the second phase, redundant neurons are recognized and removed using a genetic algorithm. The third algorithm then builds the network in one phase using a modified version of error algorithm used in the first two methods. The KNN method is shown to be invariant to parameter K in KNN algorithm and in two simulated examples outperforms other neuro-fuzzy approaches in both performance and network compactness.     

Generalized non-recursive traversal of binary trees

A non-recursive algorithm for the traversal of a binary tree is presented in which the order of traversal is defined by an external data array, allowing any of the six possible orders to be selected without modification to the algorithm itself. The extra storage requirements are three pointer variables and two bits per node (or two bits per level if an auxiliary stack is used.) The algorithm is a generalization of the pointer reversal method of Schorr and Waite and is derived by transformation of a generalized recursive version. The algorithm is described using the notation and conventions of Pascal.     

一种新型的WSN冗余覆盖与节能路由算法

针对无线传感器网络的冗余覆盖问题,在K-覆盖判定算法和部分冗余覆盖算法基础上,提出一种可调冗余覆盖算法。该算法遵循覆盖最大化原则,能降低网络能耗。在可调冗余覆盖算法处理后的高效网络中,给出结合最短路径和最小生成树的最短路径树算法,在网络中构建若干棵以Sink节点为根的最短路径树,进一步降低网络能耗。仿真结果表明,在随机部署网络中,当规定网络覆盖冗余度为2时,2种算法平均可降低能耗20.27%左右。     

一种鲁棒的矢量地图数字水印算法

通过仔细分析MQUAD算法的缺陷，提出一种双重嵌入的鲁棒矢量地图数字水印算法．该算法按地图内所含对象特征把矢量地图分为两层，对不同的图层采用不同算法调制水印信息到各顶点；分别计算两个图层中代表水印信息的位移量，在阈值的控制下，选择有效的顶点并计算顶点坐标平均值即得到水印信息位序列．实验结果表明，文中算法对随机噪声、扭曲变形和各种剪切具有很强的鲁棒性．