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目前,基于基数排序的等价类划分算法有较低的时间复杂度但存在以下不足:属性值跳跃性大时会产生大量空队列;排序后仍需O(|P‖U|)的时间才实现划分,求出等价类,排序没能发挥应有作用。为此,设计了一种新算法,通过属性值映射避免大量空队列产生,通过增加一个记录等价类长度信息的计数数组,排序后仅需O(|U|)就可实现划分,求出等价类。整个算法时间复杂度为O(|C‖U|),空间复杂度为O(|U|),为求等价类划分提供了一个新的解决办法。 相似文献
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基于信息表的求核算法存在如下不足:需要完整求出U/R后方可求核.为此,先寻求理论依据,说明U/R与U/(R-{a})的内在关系,得出了[x]R-{a}/{a}细分[x]R-{a}的结论,证明了U/(R-{a})≠U/R与"U/R元素有兄弟"的等价性.然后基于二叉树设计思想,用兄弟存储结构设计了一个新的信息表求核算法,仅需生成较小的二叉树就能求核,时间复杂度和空间复杂度分别为O(|C|2|U|)和O(|U|).算法的主要贡献是将求核问题转化为等价类生成过程中兄弟的有无判断问题.通过实例验证了算法的有效性. 相似文献
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目前的求核方法大多基于决策表,基于信息表的报道不多。为此,先寻找理论依据,说明了U/C与U/(C-{a})的内在关系,证明了U/(C-{a})≠U/C与真细分的等价性,证明了可以通过比较等价类和它子类的基数来判断是否真细分。然后基于最高位优先基数排序思想,应用正整数有序分拆特性定义了一个用于记录和比较等价类基数的数组,接着设计了一个信息表求核算法,时间复杂度为O(|C|2|U|),空间复杂度为O(|U|)。算法的主要贡献是将求核问题转化为等价类生成过程中的集合基数比较问题。通过实例验证了算法的正确性。 相似文献
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