数据结构之查找实例演示系统的设计与实现

本系统是算法实例演示系统的一部分,设计的主要内容:静态查找(顺序查找、折半查找、分块查找),动态查找(二叉排序树的查找、二叉平衡树的查找)以及基于哈希表的查找(开放地址法、再哈希法、链地址法)。通过实例形象地把查找过程给演示出来,突出教与学的交互性。系统在教学中得到实践检验,效果较好。     

基于哈希树的度量证据可信存储方案设计

计算平台的可信性由远程证明过程中提供的度量证据进行验证,验证程序根据计算平台在启动过程创建的度量证据建立信任。度量值扩展操作创建的度量证据和相关度量记录是线性的,查找效率较低。提出一种基于平衡二叉哈希树的构建度量证据的方法。计算平台上组件的度量值作为树叶,所有组件的度量值集合的度量值作为树根。在验证计算平台的过程中,使用哈希树的度量记录和根寄存器,在度量证据与标准值比较时显著提高错误组件查找的速度,从而提高效率。实验结果表明,平衡二叉哈希树模型在不增加空间复杂度的同时,查询时间开销显著减少。     

基于平衡二叉树和Bloom过滤器的可变长地址路由查找算法

可变长地址是未来网络领域的重要研究内容之一。针对传统路由查找算法在面向可变长地址时查找效率低的问题，提出一种基于平衡二叉树AVL(Adelson-Velskii and Landis)树和Bloom过滤器的适用于可变长地址的高效路由查找算法，简称为AVL-Bloom算法。首先，针对可变长地址灵活可变且无界的特点，利用多个片外哈希表分别存储前缀比特位数相同的路由条目及其下一跳信息，同时应用片上Bloom过滤器加速搜索可能匹配的路由前缀；其次，为了解决基于哈希技术的路由查找算法在查找最长前缀路由时需多次哈希对比的问题，引入AVL树技术，即通过AVL树组织每组路由前缀集合的Bloom过滤器及其哈希表，优化路由前缀长度的查询顺序，并减少哈希计算次数进而降低查询时间；最后，在3种不同的可变长地址数据集上将所提算法与METrie(Multi-Entrance-Trie)和COBF(Controlled prefix and One-hashing Bloom Filter)这两种传统路由查找算法进行对比实验。实验结果表明，AVL-Bloom算法的查询时间明显少于METrie和COBF算法，分别减少...     

基于无冲突哈希表和多比特树的两级IPv6路由查找算法

为了提高IPv6的路由查找效率,根据IPv6路由前缀分布规律和前缀层次关系,提出了基于无冲突哈希表和多比特树的两级IPv6路由查找算法。该算法将地址前缀划分区间并按长度为32,40,48比特分别存储于3个哈希表中,剩下不足的前缀比特由多比特树存储,IPv6路由查找时在无冲突哈希表和多比特树中两级查找。实验表明,该查找算法的平均查找路径数为1.0~1.7,适用于高速的IPv6路由查找。     

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。     

一种哈希表快速查找的改进方法

哈希表由于其速度快的优点在数据查询中有着广泛的应用。本文在结合冲突解决机制和数据元素被查找的先验概率的基础上,提出了一种提高哈希表查找效率的优化方法,并对该方法在链地址法处理哈希冲突的情况下进行了理论分析,与原哈希表方法相比,该方法降低了冲突时执行查询的查找长度,从而使查询响应时间更短。最后对该方法进行行了实例验证,实验结果表明,新方法是有效并且简便的。     

基于分布式范围树的结构化P2P多维范围查询

基于分布式哈希表（DHT）的结构化P2P网络具有扩展性好、健壮和自组织等优点,但只支持精确匹配的查询.本文提出一种基于分布式范围树的结构化P2P范围查询方法（DRT-RQ）,该方法将多维索引的分布式范围树分发到已有的结构化DHT覆盖网络中,利用DHT系统提供的数据查找接口,有效实现数据对象的范围查询.实验结果表明,基于分布式范围树的范围查询（DRT-RQ）比基于前缀哈希树的范围查询（PHT-RQ）需要更短的查询延时.     

使用Hash表和树位图的两级IPv6地址查找算法

为了提高IPv6地址查找效率,在分析IPv6路由前缀长度分布规律的基础上,提出了基于哈希表及树位图(Tree-bitmap)的两级IPv6地址查找算法.算法将长度为16,32,48和64比特的前缀分别存储在4个Hash表中,其余前缀的前16,32和48比特利用已有的Hash表存储,剩余的不足16比特的部分前缀利用树位图存储,并将树位图的入口地址保存在Hash表中.IP地址查找时在Hash表和树位图中进行两级查找.实验表明,该查找算法的平均内存访问次数为1～2,最坏情况下为7,适用于高速IPv6地址查找.     

基于查找树的IP地址分类算法研究

随着Internet的大规模发展,越来越多的网络业务需要对IP地址进行适时、快速分类.在分析二叉Trie树的基础上,改进了其结构,提出了基于256-叉查找树的IP地址分类算法,并详细介绍了其实现过程,比较了它们的优缺点.该算法在满足空间要求的情况下,提高了查找分类时间,具有通用性和实用价值.     

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。     

改进二进制和声搜索算法求解多维背包问题

和声搜索（HS）是一种已广泛应用于连续优化问题的元启发式方法。针对典型的组合优化问题——多维背包问题（MKP）,提出一种改进二进制和声搜索（IBHS）算法。算法通过伯努利随机过程生成二进制群体,在候选和声生成算子中,引入动态自适应参数,通过算法参数的自适应调整来协调算法的全局搜索和局部搜索,并提出一种新的更有效的衡量商品多维加权价值密度的方法用于二进制个体修正和优化;引入精英局部搜索机制进行协同寻优,提高IBHS的收敛速度。通过求解10组不同规模的典型多维背包算例和与贪心二进制狮群优化（GBLSO）算法、改进的差分演化（MBDE）算法以及二进制修正和声（BMHS）算法的对比分析,实验结果表明,所提算法在求解MKP时有具有良好的收敛效率、较高的寻优精度和很好的鲁棒性。     

改进的差分演化算法求解多维背包问题

多维背包（MKP）是组合优化中一个典型的NP难问题,广泛应用于工程和管理中。提出了一种改进的二进制差分演化算法（Modified Binary Differential Evolution algorithm,MBDE）求解MKP问题,算法关键步骤可分为两部分：二进制群体生成;得到候选可行解。提出了一种有效的衡量商品价值密度的方法用于对二进制个体修正和优化;设计了反向测试搜索和精英局部搜索策略来提高算法探索和开发能力,从而进一步提高了MBDE的求解精度和收敛速度。为验证MBDE算法的有效性,进行了三组实验,并和近期提出的解决MKP问题的其他启发式算法进行了比较,实验结果显示,MBDE算法求解精度更高。从算法运行时间看,求解速度快,非常适合求解大规模的MKP问题。     

二进制代码相似性搜索研究进展

随着物联网和工业互联网的快速发展,网络空间安全的研究日益受到工业界和学术界的重视。由于源代码无法获取,二进制代码相似性搜索成为漏洞挖掘和恶意代码分析的关键核心技术。首先,从二进制代码相似性搜索基本概念出发,给出二进制代码相似性搜索系统框架;然后,围绕相似性技术系统介绍二进制代码语法相似性搜索、语义相似性搜索和语用相似性搜索的发展现状;其次,从二进制哈希、指令序列、图结构、基本块语义、特征学习、调试信息恢复和函数高级语义识别等角度总结比较现有解决方案;最后,展望二进制代码相似性搜索未来发展方向与前景。     

A novel binary image representation algorithm by using NAM and coordinate encoding procedure and its application to area calculation

We propose a novel binary image representation algorithm using the non-symmetry and anti-packing model and the coordinate encoding procedure （NAMCEP）. By tak- ing some idiomatic standard binary images in the field of image processing as typical test objects, and by comparing our proposed NAMCEP representation with linear quadtree （LQT）, binary tree （Bintree）, non-symmetry and anti-packing model （NAM） with K-lines （NAMK）, and NAM representa- tions, we show that NAMCEP can not only reduce the aver- age node, but also simultaneously improve the average com- pression. We also present a novel NAMCEP-based algorithm for area calculation and show experimentally that our algo- rithm offers significant improvements.     

一种改进的动态二进制树防碰撞算法

在无线射频识别系统（RFID）中,标签的防碰撞问题是必须解决的关键问题之一。针对现有RFID系统中动态二进制树搜索算法识别效率较低、通信复杂度较高的问题,提出一种改进的动态二进制树防碰撞算法,在标签内设置一个计数器记录匹配位置信息,阅读器根据碰撞信息的高位与次高位产生下一级搜索前缀,并通过堆栈保存各搜索深度的前缀,从而减少搜索次数并降低数据通信量。经仿真分析表明,该算法在识别效率和通信复杂度两方面具有明显的优势。     

RFID系统中二进制搜索防冲撞算法研究

为解决无线射频系统的标签冲突问题,提出一种改进的二进制搜索防冲撞算法.使用曼彻斯特编码按位识别碰撞信息,只传输冲撞位,以减少总的传输数据量,引入休眠计数器减少算法的识别范围,采用回退策略降低阅读器发送请求命令的次数.仿真结果表明,该算法能有效减少搜索次数和传输时延,提高系统的识别效率.     

基于词图重估的语音解码参数优化方法

在大词汇连续语音识别系统中,语言模型权值和插入代价等语音解码参数对系统的识别率有较大的影响,而在实际应用中常通过实验手动调整其值寻求最佳识别结果。为此,提出一种利用二元文法进行词图重估的方法,自动优化语音解码参数。在重估的参数空间搜索过程中采用线性搜索与模拟退火搜索相结合的方法,使优化参数具有全局最优和对初值稳定性强的优点。实验结果表明,相比凭经验设置的参数,该方法估计出的参数值能大幅降低识别词错误率,与经典的N-best优化相比,其优化速度有较大提升。     

非参数曲线识别方法研究

图像分割后的二值图像中,难免会有噪声和断点,这对后期的分类等处理带来了很大困难。针对二值图像中含有噪声、断点,蚁群算法没有充分利用非参数曲线的特征,随机初始化搜索位置,搜索范围大、路径选择计算量大等,提出了免疫蚁群算法（ACSI）。它融合了免疫算法和蚁群算法的优势,从免疫算子开始搜索,同时采用局部搜索策略。实验证明,该算法在求解效果和效率两方面都取得了理想效果。     

基于改进后退策略的按位二进制防碰撞算法

为解决无线射频识别系统中的标签碰撞问题,提出一种基于改进后退策略的按位二进制防碰撞算法。该算法利用标签ID的唯一性,使阅读器只需通过标签ID的部分比特位就能准确地识别某个标签。仿真结果表明,改进的搜索算法能减少阅读器与标签之间的识别通信量及阅读器的搜索次数,提高标签的识别速度。