红黑树算法及其应用

分析了红黑树的定义、优点、基本操作及算法;以信息管理系统的插入、删除、查找为例,说明如何在系统中使用红黑树这种高效的数据结构来提高系统的效率。     

基于红黑树的操作与检验

分析了红黑树的优点和用途,构建了红黑树,并对红黑树进行插入、查找和删除结点的操作,通过中序遍历输出构建和操作后的红黑树的结点的数值和颜色,达到检验调整后红黑树的正确性的目的。     

基于红黑树的操作与检验

分析了红黑树的优点和用途,构建了红黑树,并对红黑树进行插入、查找和删除结点的操作,通过中序遍历输出构建和操作后的红黑树的结点的数值和颜色,达到检验调整后红黑树的正确性的目的。     

基于改进MPLSH的协同过滤推荐算法

针对基于项目的协同过滤推荐算法（Item-CF）在处理高维项目评分数据时出现计算效率急剧下降的不足,提出一种将改进的多探寻局部敏感哈希算法（MPLSH）和Item-CF相结合的推荐算法。改进的MPLSH通过将待搜索哈希桶的探寻方式由原始的哈希值差异导向替换为由距离远近导向,从而减少MPLSH需要探寻哈希桶的个数,缩小了Item-CF中相似项目集合的查找范围。并利用MPLSH本身具有的高效数据降维特性,提高Item-CF在高维项目评分数据中寻找相似项目集合的速度,从而有效改善Item-CF在处理高维项目评分数据时计算效率下降的问题。通过在MovieLens电影评分数据集上进行实验和算法比较,验证了该算法的有效性。     

基于JAVA的小型中文分词系统

互联网信息飞速增长,网络资源不断增加,于是搜索引擎应运而生,它的出现为我们在网络上搜集我们所需要的资源提供了很大的方便,但是人们并不满足于早期的搜索引擎的功能和速度,于是搜索引擎开始不断地被更新和完善,而分词对于搜索引擎的更新和完善起着很重要的作用。分词作为搜索引擎的重要组成部分,对搜索引擎的查找正确率以及查找速度具有很大的影响。它将用户输入的语句分割成一个个词语和单字,这样检索程序就能很容易地理解用户所需要的信息,从而为用户返回正确且有价值的信息资料。本文通过对正向最大匹配、逆向最大匹配等分词算法以及词典的整词二分、TRIE索引树、逐字二分和双哈希构造方法进行理论分析,了解各种分词算法和词典构造方法的优点和缺点,并用Java编程实现正向最大匹配、逆向最大匹配的分词算法以及一维线性表、首字哈希、双哈希三种词典构造方法,最终整合实现了Java分词系统。     

一种新的频繁闭项目集挖掘算法

为了解决频繁闭项目集挖掘中时间和存储开销大的问题,提出了一种基于FC-tree（频繁闭模式树）的频繁闭项目集挖掘算法max-FCIA（最大频繁闭项目集挖掘算法）.该算法利用哈希表映射事务数据库,通过对哈希表进行操作从而得到所有频繁项目集的支持度,进而生成包含所有频繁项目的有序树.经过剪枝处理的有序树就是包含所有最小频繁闭项目集的FC-tree,最后用最小频繁闭项目集生成频繁闭项目集.实验结果表明,该算法通过映射事务数据库,减少了扫描数据库所浪费的时间,提高程序执行效率.另外,运用有效的剪枝策略,避免了不必要候选项目集的生成,节省了存储空间,实验证明该算法是有效的.     

浅析基于ETL技术和全表扫描哈希对比的数据同步方法

数据同步技术随着企业对各个信息系统之间数据共享的重视而变得越来越重要,数据同步的方法有很多,本文主要介绍基于ETL技术和基于全表扫描及哈希对比两种数据同步方法。基于ETL技术的数据同步是基于中间逻辑表完成数据转换,再通过主键和时间戳的对比而完成数据同步过程。本文以Kettle工具为例进行分析;基于全表扫描及哈希对比的数据同步是基于视图完成数据转换,再通过hash算法扫描对比而完成数据同步过程。     

哈希表在计算语言学中的运用

在汉语词典查询算法中,哈希表知道搜索捷径,然而数组只知道正式的路线,因而与标准的二分检索相比,哈希表的搜索速度比数组快多了.在算法中,如果能恰当地使用哈希表,就会极大地提高效率.     

结合裁剪技术的颜色特征匹配搜索

剖析了单以颜色直方图作为图像特征会丢失图片空间信息以及单以感知哈希串作为图像特征受均值影响较大的缺点,提出将图片切割方法应用到颜色直方图与感知哈希算法上作为提取图像特征的一种方案.方案分别提取颜色直方图特征以及感知哈希串特征,对这两种特征进行大量的训练后得到比较满意的权重分配,按该权重分配重组为新特征再进行相似图片检索.由于图片存在部分相似,故在检索过程中引入了有限次图片剪切,目的是提取图片的相似部分.实验结果证明:在数据集较小时,两种方式差别不大,但对于比较庞大的数据,采用新检索算法能提高检索效率.     

基于树与链表的关联规则增量更新的实现

针对两次挖掘的增量更新算法具体实现时所采用的数据结构作了重点讨论分析,提出了一种高效存储处理频繁项目集集合的数据结构--树与链表,并介绍了在树与链表上的操作.最后在模拟数据的基础上,验证了树与链表数据结构对算法的效率影响,实验结果表明树与链表适用于两次挖掘关联规则增量更新时数据存储.     

基于改进AVL树的巡检机器人事件响应算法

巡检机器人事件响应算法致力于快速搜索传感器事件对应的处理函数,并调用此函数对传感器事件和数据做出处理,事件响应算法效率越高,机器人控制越精确。所提出的方法在AVL树的基础上,利用动态匹配值影响AVL的排列结构,使巡检机器人在运行过程中根据某类事件数量动态调整AVL树结构,优化查找效率。实验结果表明,算法具有数据结构简单,事件查找效率比改进前AVL树有所提高。     

利用赫夫曼树建立最佳判定算法

数据结构是计算机程序设计的重要理论技术基础,在软件开发中选择好正确的数据存储结构和算法是关键。赫夫曼树在程序开发和工程中均有较高的使用价值,通过实例介绍了在软件开发中如何利用赫夫曼树建立最佳判定算法,从而提高程序的执行速度。     

基于多源异质特征的紧致二进制编码学习

为了提高图像检索系统的精度,提出了一种基于多种异质特征的新颖哈希函数学习方法．该方法首先利用特征空间中相似样本与非相似样本分布的不平衡性来提升每个弱分类器的性能,从而建立非对称的Boosting框架;然后将一种基于异质特征子空间学习的线性判别弱分类器融入该框架下,并利用每轮算法中的误判样本的信息来依次学习紧致且平衡的哈希编码．该方法能有效地融合具有互补功能的不同模态的信息,实现了检索系统的性能提升．在2个公开数据集上的实验结果表明该方法优于其他算法,由此看出增加多源异质特征和利用不平衡性学习紧致哈希编码都可以大大提高图像检索的精度．     

基于FPGA的Deflate算法核心模块设计

基于嵌入式设备FPGA,对无损压缩算法Deflate算法进行加速。采用哈希表方法,把Deflate核心算法用在FPGA上,实现了软硬件协同设计。独创性地设计并实现了窗口大小为32K的Deflate算法。主要介绍该设计的哈希表模块部分。     

基于Bloom Filter的Left算法的应用研究

当前对于Bloom Filter的研究已经非常深入,本文提出基于Bloom Filter技术的left方法,利用d-left Hashing的方法存储fingerprint,结合d-left算法,将hash value分为两部分,分别用于存储随机地址和fingerprint.通过对算法的优化改进,使其支持动态删除操作,实现空间利用效率的提高,将之应用到基于哈希表的报文分类算法中,可以有效地提高其处理性能.     

基于哈夫曼(Huffman)算法的探讨和改进

最优二叉树是一种十分重要的数据结构,首先针对最优二叉树--哈夫曼(Huffman)树进行探讨分析并给出算法描述,然后通过快速排序算法将带排序的数据进行排序处理,使哈夫曼算法的时间复杂度降低.最后基于哈夫曼树在编码问题中的应用--哈夫曼编码(Huffman Code),通过简要的说明对哈夫曼编码的存储结构进行了改进.     

哈希算法与语义映射在语料库对齐中的运用

探讨汉英句级对齐软件设计中两项主要技术,即哈希算法与词典语义映射在对齐中的运用。哈希算法能帮助软件从词典大量的英汉词条语义信息中快速提取所需的对应义,结合语义映射,将需要对齐的句子关键词信息进行语义识别,从而有效提高汉英句子对齐效果。     

用于视频拷贝检测的时空视频哈希算法

本文提出了一种基于时域信息代表图像和希尔伯特曲线顺序特征的哈希算法。先从视频段中获取时域信息的代表图像,再对代表图像进行分块,将各块按照希尔伯特曲线的顺序排列,计算出时域信息代表图像上相邻块的灰度关系排序特征,进而生成视频哈希。本文中对多种视频攻击(比如剪切,丢帧,模糊,滤波,添加logo等)下的多类视频(包括纪录片、新闻、体育、人文、动画等)进行了鲁棒性与区分性的试验。实验结果表明本文所提算法较现有哈希算法有更好的检测性能。     

Snort规则的分析与改进

Snort主要是根据规则树对数据进行递归匹配。因此,规则树的结构是否合理,在很大程度上影响着Snort规则匹配的速度。对Snort规则链表结构进行了分析,并针对Snort规则树进行改进,在保持原有规则匹配方法的基础上,使用New BM算法进行匹配,从而减少规则匹配所需时间。     

CAMFT算法在遥感影像分割中的应用

遥感影像具有数据量大、数据结构复杂、连续、存在缺损与误差等特点,根据遥感影像的特点,提出一种基于多代表特征树的CAMFT算法.该算法通过多代表点特征树把海量空间数据进行压缩来提高效率,并且可以捕捉复杂形状聚类;算法CAMFT融人了采样思想,进一步增强了处理大型数据的能力.实验结果表明,该方法聚类精度优于K-Mean算法.