一种采用最优二叉查找树的二维工程图内容认证零水印算法

为了对二维工程图内容的完整性进行认证,提出一种基于最优二叉查找树的零水印算法.首先对二维工程图中各个实体的拓扑结构进行编码,再与实体的句柄值相结合,进行小波分解后利用细节系数构造零水印.试验与分析表明该算法对不改变二维工程图内容的整体缩放、旋转、平移等操作具有较好的鲁棒性,对改变二维工程图内容的操作,如局部平移、实体删除、实体添加等恶意操作极度敏感,同时该算法还能够对二维工程图内容的篡改具有一定的定位能力.     

动态规划法构建最优二叉查找树的研究

提出动态规划法构建最优二叉查找树的算法模型,并对其进行改进,构造实例表明算法的有效性。     

二叉查找树的一种优化结构——Treap

二叉查找树是一种重要的数据结构,但它有一个致命的缺点,就是会退化成线性表,解决这一问题的常用方法是采用平衡树、红-黑树等复杂的数据结构,实现起来比较困难.本文提出一种较为简单的优化结构-Treap,它是采用随机化的思想,将二叉查找树和堆有效结合在一起,从而实现相对平衡的二叉树结构.     

二叉排序树查找算法性能分析

查找是计算机中经常要用到的操作。二叉排序树排序树查找属于动态查找类,二叉排序树查找算法与建立算法密切相关。给出了一种计算二叉排序树平均查找长度的算法,希望能对查找算法的研究起到一点作用。     

最优二叉搜索树的动态规划算法研究

动态规划算法的有效性依赖于问题本身具有最优子结构性质和子问题重叠性质。该文给出了用动态规划算法构造最优二叉搜索树的详细步骤,并用C 语言具体实现了该算法。用一定的空间换取时间,提高了解决本问题的效率。     

基于二叉哈夫曼树的思考

描述了二叉哈夫曼的简要概念、存储结构及计算方法,以一种先快速排序在依次比较的全新方法用C语言实现了三叉树最短路径的编程计算方法,并比较了多叉树的不同之处.     

一种新的三叉哈夫曼树生成算法

文中在实现哈夫曼编码的二叉哈夫曼树以及已有的三叉哈夫曼树生成算法的基础上,提出了一种新的三叉哈夫曼树生成算法．通过比较带权路经长度证明了本算法的优越性。     

在二叉查找树上删除结点的算法与实现

本文首先介绍了在二叉查找树上删除结点的典型算法,然后将其与2004年上半年全国计算机软件考试软件设计师级下午试题五中所采用的算法作了分析与比较,并对考生答题中出现的问题进行了讨论.     

基于动态规划的最优二叉搜索树算法的改进

基于动态规划的最优二叉搜索树构造算法,选择子问题的划分时,r值的循环范围过大,存在不足。本文对此改进,缩小了r值的范围,算法时间复杂度由O(n3)减小至O(n2),并对两个算法的优劣进行了比较。     

一种用于多模式匹配的高效二叉检索树

网络环境的文本检索往往是同时面向大量用户的,传统的单模式匹配算法无法应付数量巨大的关键字,而一般的基于Trie树的多模式匹配算法又存在空间复杂度不良、结构复 杂等问题。针对这种检索大量关键字的应用,本文通过修改Trie树节点的结构得到一种更为简单的多模式匹配算法。该算法既有多模式匹配的性能,又具有高效的空间利用率,并且非常容易实现。     

分布式博弈树搜索算法

本文提出了分布式博弈树搜索ＤＤＳ算法，从通信开销、存储开销、加速比等方面分析了算法性能，并与ＳＳＳ和α－β算法在搜索结点个数方面作了比较，模拟实验表明ＤＤＳ是一种高效实用的分布式搜索算法。     

解决MDAP的一种贪心算法

目前，数据存取的规模越来越大，各种大规模的数据库检索系统已经被提出。而ＭＤＡＰ问题又是并行数据库中数据分配的一个重要课题。     

基于广度优先动态二进制的RFID抗碰撞的搜索算法

射频识别技术(RFID)在超高频段的应用将成为物流商业开发的主流,对于排除阅读器识别多个电子标签发回信号的电磁波干扰,实现快速、准确地信息识别,抗碰撞的搜索算法是最为关键的因素.研究了基于广度优先动态二进制搜索算法,并进一步提出优化方案,从技术上切实提高了射频识别系统的效率.     

图像分层表示的最优分割和线性二元树

本文提出了用于图像处理和压缩的一种有效的图像分层表示方法,讨论了图像的最优或最大块分割和一种线性二元树之间的关系.这种方法比线性四元树和指针四元树法在存储空间和一类图像处理算法方面更加有效.     

广义与或树的启发式搜索算法BTAO

本文根据乐观决策准则提出了广义与或树这一新概念,证明了广义与或树的耗散值与其最佳解树的耗散值是等价的。根据新定义的启发式函数h~(Tr)(n,x),提出了广义与或树的自底向上的启发式算法BTAO~*。算法BTAO~*是可采纳的,即定能找到最佳解树,进而求解出广义与或树的耗散值。     

堆的路径二分搜索算法

本文提出堆的路径二分搜索算法．当用堆来实现优先队列时，此算法可用较少的比较次数完成插入及删除最大元素等操作．     

一种基于深广度权重树模型的局部最优树算法

为了降低用户访问页面的点击次数,提高网站的易用性,给出了一种独特的可以表示页面导航结构的深广度权重树模型,并在不影响导航之间逻辑关系的前提下,提出一种计算权重树的局部最优树算法。通过该算法改变了网站的导航结构,降低了网站总点击次数,继而提高了网站的易用性。实验结果表明该算法是有效的。     

求解广义背包问题的贪心DS_BPSO算法

首先针对演化算法求解背包问题定义了贪心变换的概念,并给出了该变换的一种有效实现算法;然后将此算法与文献[5]中提出的具有双重结构编码的二进制粒子群优化算法(DS_BPSO)相结合,提出了一种解决广义背包问题GKP(General Knapsack Problem)的快速算法:基于贪心变换的DS_BPSO算法(GDS_BPSO).利用该算法求解文献[3,6]中的著名背包实例,给出了该背包实例的目前最好结果.此外,对于随机生成的大规模背包实例,通过与文献[3]中的HGA算法对比计算表明:GDS_BPSO算法是求解广义背包问题的一种高效方法.     

用遗传算法构造二元决策树

决策树的方法是一种优化的过程,遗传算法是模拟自然进化的通用全局搜索算法,文中将遗传算法应用到做到决策树,提出了采用遗传算法求解二元决策树的非叶结点的权值矢量,进而构造二元决策松的方法,并讨论了遗传算法的评介函数构造和编码方法,重点说明了如何对遗传算法进行改进,提高算法效率,然后分析了影响二元决策树错误分类率的因素,并用实例验证该方法构造的二元决策树对样本分类具有很高的辨识率。     

RANDOM APPROXIMATED GREEDY SEARCH FOR FEATURE SUBSET SELECTION

We propose a sequential approach called Random Approximated Greedy Search (RAGS) in this paper and apply it to the feature subset selection for regression. It is an extension of GRASP/Super‐heuristics approach to complex stochastic combinatorial optimization problems, where performance estimation is very expensive. The key points of RAGS are from the methodology of Ordinal Optimization (OO). We soften the goal and define success as good enough but not necessarily optimal. In this way, we use more crude estimation model, and treat the performance estimation error as randomness, so it can provide random perturbations mandated by the GRASP/Super‐heuristics approach directly and save a lot of computation effort at the same time. By the multiple independent running of RAGS, we show that we obtain better solutions than standard greedy search under the comparable computation effort.