基于前缀编码的先根遍历树生成算法的研究与应用

在管理信息系统的层次分类树中,为了快速查询分类信息并高效地生成层次分类子树,提出了一种基于前缀编码的先根遍历树生成算法。该算法中的节点采用前缀编码的数据结构,便于快速检索出子树节点集合;在构造子树时预先对其进行先根遍历,产生有序遍历表,同时记录最近各层节点的信息,使得建立子树的效率得到大幅提高。最后通过实例验证了所提算法的有效性,为管理信息系统中层次分类树的建立提供了可行的解决途径。     

基于泛型技术的导航树生成策略

在管理信息系统的开发过程中,采用传统导航树生成策略实现树的生成,会导致程序在执行过程中面临严重的效率问题。提出一种基于泛型技术的导航树生成策略（TGSBG）来改进传统解决方案,其中包括TGSBG的设计思想及业务模型,并给出TGSBG的树生成算法的形式化描述。实验证明,利用TGSBG及其算法,可以提高程序执行效率和数据访问速度。     

基于完全有限前缀展开的行为等价过程树生成算法

过程树能够兼具过程模型的行为和结构,对简化模型结构的复杂度方面具有重要意义.现有过程树转化仅能将基于块结构的简单过程模型转化为过程树,但是无法将具有复杂结构的过程模型转化过程树.为此,提出了一种基于完全有限前缀展开的行为等价过程树生成算法,用于将与过程树行为等价的过程模型转化为行为等价过程树.该方法首先利用完全有限前缀展开技术分析过程模型,抽取模型的活动关系;其次通过分析活动关系,进而对模型进行重构.最终通过活动关系判断和模型重构的不断迭代操作,构建行为等价过程树.在实验部分通过在测试模型上的实验,验证了该算法在行为等价过程树生成方面的正确性和可行性.     

一种基于前缀广义表的关联规则增量式更新算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要方面，关联规则的高效维护算法研究是当前研究的热点．传统更新算法与Apriori算法框架一致，要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集．为此，该文对FP-tree进行了改进，引入了前缀广义表——PG-List，并提出了基于PG-List的关联规则挖掘(MARBPGL)与增量式更新算法(IUABPGL)．算法MARBPGL仅须扫描数据库两遍，算法IUABPGL在最坏的情况下仅须扫描原数据库一遍，扫描新增数据库两遍，且两个算法均无须生成候选项目集，避免了产生“知识的组合爆炸”，提高了挖掘和维护的效率．理论分析和实验结果表明该文提出的算法是有效可行的．     

基于扩展前缀编码的左孩子右兄弟结构连接算法

为了更加有效实现XML文档的结构查询,加强结构连接操作的效率,提出一种新结构连接算法.该算法采用扩展的前缀编码方案,在编码中增加了type、index等字段以利于定位树中结点在祖先结点列表或者后裔结点列表中的位置.该算法通过将XML文档树转换成左孩子右兄弟树,并定位树中一个祖先元素的起始点下标和终结点下标来找到该祖先元素的后裔结点列表.算法时间复杂度分析表明了该算法比现有算法的性能更好.     

一种基于前缀树的频繁模式挖掘算法

挖掘频繁模式是许多数据挖掘任务的关键步骤。基于FP-Tree的挖掘算法由于无须生成候进项集效率明显高于Apriori类算法,但FP-Tree结构存在动态维护复杂、而且在挖掘过程中需要递归地创建大量的条件FP-Tree,时空效率不高。因此,本文提出一种基于前缀树的新算法。该算法通过引入一种新结构—前缀树(Prefix Tree)用来压缩存放数据所相关信息,并通过调整前缀树中节点信息和节点键直接在Prefix Tree上采用深度优先的策略挖掘频繁模式,而不需要任何附加的数据结构,从而大大提高了挖掘效率。     

一种基于压缩前缀树的频繁模式挖掘算法

针对FP-growth算法存在动态维护复杂、在挖掘过程中需要递归地创建大量的条件频繁模式树,导致时空效率不高等不足,本算法在压缩前缀树的基础上,通过调整树中节点信息和节点链,采用深度优先的策略挖掘频繁模式,无需任何附加的数据结构,极大地减少了系统资源的消耗,减少树的规模和遍历次数,挖掘效率大大提高。     

一种基于前缀树的增量序列挖掘算法

在已有模式的基础上,该文挖掘出了新的模式,减少了挖掘原始数据库次数,指出了IncSpan+算法存在的问题,说明了基于半频繁模式的增量挖掘算法的缺陷,提出了一种增量序列模式挖掘算法。该算法构造了前缀树表示序列模式,并用广度剪枝和深度剪枝维护该前缀树的结构。实验表明,该算法具有良好的性能。     

基于前缀树的高效频繁项集挖掘算法

针对频繁项集挖掘时间与空间效率低的问题,提出一种基于前缀树的高效频繁项集挖掘算法,通过对事务集进行预处理,创建索引表并分配索引编号,保证前缀树中事务顺序的一致性,根据索引编号等信息创建紧凑的前缀树,采用自底向上的挖掘与投影的方式挖掘出频繁项集。实验结果表明,该算法挖掘效率高、占用空间少。     

一种求解树深度的非递归算法

树是计算机科学中经常用到的一种典型的非线性数据结构。本文介绍一种求解其深度（高度）的非递归算法，同递归算法比较，既易于理解，又解决了某些高级语言因无递归机制而带来的实现上困难。     

基于前缀树的模糊关联规则挖掘算法

针对布尔型关联规则不能表达挖掘对象中模糊信息的关联性,给出一系列有关模糊关联规则的定义,并提出一种基于前缀树的模糊关联规则挖掘算法。通过构造前缀树来压缩存储模糊模式候选集和频繁集,有效地节约了内存开销,且只需扫描数据库2遍。实验结果表明,该算法是有效的。     

二叉树的先序遍历和中序遍历的非递归算法

从二叉树先序遍历递归算法的执行过程的分析入手,总结出二叉树先序遍历的实质,从而得出利用栈的二叉树的非递归算法。最后,再从分析二叉树中序遍历与先序遍历过程实质的不同之处,得出了二叉树中序遍历的非递归算法。重点在于对二叉树先序和中序遍历过程实质的分析。     

基于前缀树的关联规则挖掘算法分析与设计

通过研究项集之间的关系,发现大项集之间存在着一种特定的关系,即k-项集一定是由一个（k-1）-项集加上一个单独的项构成的。基于这种项集关系,本文提出基于前缀树的TIUA算法,算法摆脱了传统算法多次迭代的不足,并利用挖掘出的结果,只需扫描一次数据库,就能满足各种要求,通过以空间换时间,达到提高挖掘效率的目的。     

数据结构中二叉树的生成及遍历非递归算法浅析

本文主要介绍数据结构中二叉树的生成,以及二叉树的先序、中序和后序的非递归算法。     

一种无回溯的最长前缀匹配搜索算法

研究网络处理器中的搜索算法,提出一种基于Patricia树的无回溯搜索算法,并进行仿真和评估分析。该算法被用于中科院计算所的网络处理器的搜索引擎的设计中,该搜索引擎可以运行在155.9 MHz的XC2VP30 FPGA上,占用421个LUT,当频率为100 MHz时,每秒可以执行约7 000 000次搜索操作,实现了资源消耗和性能的折中。     

基于DOM树和递归X—Y分割算法的Zone树模型

在分析DOM树的基础上提出一种基于DOM树和递归X—Y分割算法,可以根据网页的几何布局生成Zone树模型。描述了将Zone树模型和递归X—Y算法应用到文献数据检索的优越性,给出构建Zone树模型的算法。该模型主要用于在线文献的数据提取,具有速度快、准确性高等特点,优于目前大多数浏览器所采用的DOM树结构。     

基于属性相关性的决策树规则生成算法

决策树方法因结构简单、便于理解和具有较高的分类精度而在数据挖掘中被广泛采用,其规则生成算法实现对决策树规则的提取和化简。属性相关性分析的基本思想是计算某种度量,用于量化属性与给定概念的相关性。提出了一种基于属性相关性的c4．5决策树规则生成算法c—c4．5rules,可替代c4．5原有的规则生成算法。c—c4．5rules在对规则进行化简时充分考虑了属性之间的关联性,实验表明该算法在保持原有分类精度的前提下,能有效提高规则生成时的计算速度和效率。