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一种线性原地二路归并算法 总被引:2,自引:0,他引:2
和其它排序算法相比,二路归并最适合于两个有序子表的排序。但经典原地二路归并算法的时间性能是乘积型的,尚有改进空间。文章介绍了改进经典原地二路归并算法所需的基本技术,提出了一种线性原地二路归并算法。归并长度分别为m和n的两个有序子表,谈算法最多需要2.5m 1.5n 4.5√m n次比较和8m 7n-3√m n次移动。 相似文献
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为了降低整个无线传感器网络的成本和减小测量误差对定位精度的影响,一般传统做法是把已定位的未知节点升级为信标节点,再对其他节点进行定位,但此情况会造成累积误差。为了减少累积误差,提出了一种加权的最小二乘变尺度定位算法,该算法首先利用加权最小二乘法对未知节点进行位置估计,然后把定位的未知节点升级为信标节点,再对剩下的未知节点进行位置估计,最后利用拟牛顿法对估计出来的位置进行优化。仿真结果表明,该算法能有效地减少测距误差和累积误差,降低网络成本,提高网络覆盖率和传感节点的定位精度,并且该算法不增加额外硬件设备,易于实现。 相似文献
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一种基于数据分块的快速原地归并算法 总被引:4,自引:0,他引:4
与其它排序算法相比,二路归并最适合于对两个有序子表进行排序.归并长度分别为m和n的两个有序子表,经典算法有两种.第一种算法完成归并需要○(m+n)的附加空间,○(m+n)次比较和移动.第二种算法是原地的,但完成归并需要○(m+n)次比较和○(m×n)次移动.经过长期研究,提出了一种基于数据分块的快速原地归并算法.新算法通过将数据分块、对数据块排序等方法最多用○((m+n)log2√m+n次比较和○((m+n)3/2)次移动完成两个有序子表的原地归并.实验证明,该算法与经典的原地算法相比,极大地降低了元素的移动次数和算法的运行时间. 相似文献
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基于UML的软件体系结构开发方法 总被引:18,自引:0,他引:18
模型间的平稳过渡是软件系统开发的关键。然而,通常基于UML的软件系统的四种模型中,从用例分析模型到其它设计模型之间存在一条很难逾越的鸿沟。本文通过引入软件体系结构模型,提出了基于UML的软件体系结构开发方法,改进了模型间的平稳过渡问题。为了表明这个方法的可用性和有效性,我们陈述了库存管理系统应用的案例研究。 相似文献
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