互联网络RCP（n）的路由算法

在对互联网络RCP（Ringed Crossed cube Petersen）拓扑结构研究的基础上,利用RCP（n）网络具有正则性,良好的可扩展性,以及具有比Q_n、HP（n）、RHP（n）网络更短的直径和更小的构造开销这些特性,给出了RCP（n）的单播路由算法和广播路由算法,并证明了RCP（n）比Q_n、HP（n）、RHP（n）网络具有更好的路由性能。     

互联网络RCP(n)的最短路算法

RCP(n)是最近提出的一种新型互联网络拓扑结构,是由环、Petersen图和交叉立方体所组成的,具有短直径、良好的可扩展性和正则性以及较小的构造开销的性质,是一种具有良好拓扑性质的互联网络.针对RCP(n)上节点编码的特点,采用逐步分解编码,依次寻找路径的方法给出了寻找RCP(n)上任意两点间最短路的一个多项式算法,为RCP(n)上作进一步的路由算法、最优分组等通讯性能的研究提供了理论支持,因此具有一定的理论意义和应用价值.     

一类层次双环网络的构造及其路由算法

高效互联网络的拓扑结构一直是人们关注的热点问题。提出了一类层次双环互联网络HDRN（k）,给出了HDRN（k）网络的构造方法,研究了它的性质,并且通过与相关网络的比较,证实了HDRN（k）具有好的连接性、短的直径以及简单的拓扑结构,是一种实用的互联网络。另外,讨论了HDRN（k）网络的路由性质,设计了点点路由和Broadcast路由算法,证明了这两种路由算法的通信效率与层次环网络上对应算法的通信效率相比均有明显的提高。综上所述,HDRN（k）是一种具有良好拓扑性质的新型互联网络。     

F4上的短码长的自正交码链

研究了达到Griesmer界的最优自正交码。应用组合的方法和随机算法构造域F₄上短码长n（10≤n≤19）的最优（或极大）自正交码及其子码链。给出了码长10≤n≤19时最优（或极大）自正交码的子码链的一种结果,其中码链中码的参数均达到了Griesmer界。这些结果对进一步研究自正交子码链及构造量子码具有重要的参考价值。     

以平行线段为模型的非精确数据凸包问题研究

现实应用中,计算机处理的数据往往是非精确的。对于非精确的输入数据,一般使用线段,圆和正方形等模型表示。对以平行线段代表非精确数据的模型研究非常重要,因为这种非精确数据模型是解决其他更复杂模型的基础[1]。loffler等[1]给出了一种算法,可以在时间O（n³）内求出以竖直平行线段表示的非精确数据的最大面积凸包。但是该算法对于任何输入数据计算量都是一样,而现实生活中的非精确数据往往不是完全没有规律的,比如来自同一设备采样的数据的误差范围是一致的。首先给出了一种新的算法,可以在O（nlog（n））时间内求出具有相同取值范围的非精确数据的最大面积凸包,同时研究了输入数据是n个非精确数据和m个退化为精确数据的非精确数据如何求最大面积凸包的问题。如果把这些已经退化的非精确数据仍然看作非精确数据,套用文献[1]的算法时间复杂度将会是O（（n+m）³）。针对这种情况给出了一种算法,算法时间复杂度为O（n³+nm）。     

分组排序算法

提出了分组排序算法,详细分析了算法的原理及其时间与空间复杂度,得出了在最坏情况下的时间复杂度是θ（mn）;最好情况和平均情况下的时间复杂度均是θ（nlog（n/m^k））;在最坏情况下的空间复杂度是O（mn-m²＋m）;最好情况和平均情况下的空间复杂度均是O（m^klog（n/m^k））;并用多组随机数据与效率较高的快速算法进行仿真对比实验,试验结果说明了文中结论的正确性。这一结果,将有助于进一步设计高效的海量数据分析方法。     

空间叠加分析中的分而治之算法研究与应用

土地利用现状数据由CAD格式转换为GIS格式后需重新为图斑对象设置土地分类编码属性,为了提高海量空间数据情况下自动赋值的效率,研究了将分而治之算法应用于海量数据空间叠加分析以提高效率的方法。研究表明,对于所有需通过空间叠加分析来确定不同图层空间对象间的空间关系的问题,均可以采用分而治之方法来降低时间复杂度。在最小化分割的情况下,基于四叉树空间索引,分而治之算法可以使此类应用的时间复杂度降低为O（n lb n）。实际应用验证了该方法在海量空间数据处理中的效率和实用价值。     

中轴求凸多边形直径算法

在研究中轴性质的基础上,给出了一种全新的求解凸多边形直径算法。该算法首先求出凸多边形的中轴,再根据中轴的两个端点确定直径。算法简单,并在无预处理的情况下达到了O（n）。     

求平面点集凸壳的一种新算法

在研究了大量的求平面点集凸包的算法基础上,提出了一种新的构造平面点集的凸壳算法。此算法先求出四个极值点,构造出一个四边形。对于四边形外面的点依次用二分法进行判断是属于哪个线段区域;对于一个线段区域上的点只需要找出右侧的点,分别和线段的两个端点连接得到新的多边形链,依次这样处理每个点,直到结束。这样就得到四个简单多边形单调链,然后对单调链求凸点,时间复杂度为O（n）,最后求得的每个凸点就是平面点集的凸壳,此算法总的时间复杂度不超过O（n log n）。     

一种改进的中文字符串排序方法

对中文字符串排序,最快算法的时间复杂度是O（nlgn）。基数排序算法是目前最快的排序方法之一,时间复杂度是O（dn）,但其一般适用于相同长度的整型数据排序。提出了一种快速的变换方法,将字符串转换为与之等长的整型数组,使用基数排序算法对代表字串的整型数组排序,用以实现对字符串的快速排序。实验表明,提出的算法能快速地进行中文字符串排序,比快速排序算法具有更好的性能,且排序时间与数据规模之间是线性关系,算法的时间复杂度为O（dn）。     

用于WEB文档分类的并行KNN算法

针对WEB文档分类中KNN算法计算复杂度高的缺点,不同于以往从减少训练样本集大小和采用快速算法角度来降低KNN算法的计算复杂度,从并行的角度出发,提出一种在Hyper-cube SIMD模型上的并行算法,其关键部分的时间计算复杂度从O（n²）降为O（log（n））,该算法与传统的串行算法相比,能显著地提高分类速度。     

直接矢量量化方法在语音编码算法中的应用

介绍了一种降低码书搜索复杂度的方法-直接矢量量化（DVQ）方法,将其应用于LD-CELP语音编码算法中的仿真译码器模块和码书搜索模块,用感觉加权逆滤波器代替仿真译码器模块中的综合滤波器,去除了码书搜索模块中冲激响应h（n）的运算。实验结果表明,利用直接矢量量化方法简化了码书搜索算法的复杂度,提高了码书搜索算法的效率,在运算时间方面比原始LD-CELP算法快3 s~5 s,同时保持了原编码算法合成语音的音质。     

RA码在分布式信源编码中的应用

介绍了分布式信源编码的基本原理和实现方法,说明了RA码的编译码原理,然后重点将RA码应用于分布式信源编码中并进行了仿真,在BSC信道下比较了与普通的基于LDPC的分布式信源编码的性能。仿真结果证明,使用基于RA码的分布式信源编码性能上略差于基于LDPC的方法,但编码复杂度却由原来的O（n²）降为O（n）。因此基于RA码的分布式信源编码器更适用于实时业务和需要低功耗的场合,并且能降低成本,应用前景乐观。     

单体型组装MEC问题的参数化算法研究

单体型组装MEC问题指如何利用个体的DNA测序片断数据,翻转最少的SNP位点值以确定该个体单体型的计算问题。根据片段数据的特点提出了一个时间复杂度为 O（nk₂2^k₂+mlogm+mk₁）的参数化算法,其中m为片段数,n为单体型的SNP位点数,k1为一个片断覆盖的最大SNP位点数（通常小于10）,k₂为覆盖同一SNP位点的片段的最大数（通常不大于10）。对于实际DNA测序中的片段数据,即使m和n都相当大,该算法也可以在较短的时间得到MEC问题的精确解,具有良好的可扩展性和较高的实用价值。     

行满秩Toeplitz型矩阵Moore-Penrose逆的快速算法

通过构造对称分块矩阵给出了秩为m的m×n阶Toeplitz型矩阵Moore-Penrose逆的快速算法。该算法计算复杂度为O（mn）+O（m²）,而由T^T（TT^T）^-1直接求解所需运算量为O（m²n）+O（m3）。数值算例表明了该快速算法的有效性。     

扩展在上GF（3）新型自缩序列模型及研究

自收缩序列是一类重要的伪随机序列,而周期和线性复杂度是序列伪随机性的经典量度。如何构造自缩序列的新模型,使生成序列具有大的周期和高的线性复杂度是一个重要的问题。针对这一问题,构造了GF（3）上一种新型的自缩序列模型,利用有限域理论,研究了生成序列的周期和线性复杂度,得到一些主要结论：周期上界3ⁿ,下界3^2[n/3];线性复杂度上界3ⁿ,下界3^2[n/3]-1。进一步讨论了基于GF（3）上本原三项式和四项式的自缩序列的周期和线性复杂度。     

一种基于Voronoi图的高效异常检测方法

提出了一种新的基于Voronoi图的异常检测方法。采用Voronoi图来确定对象间的邻近关系,定义了一种新的异常因子,算法的时间复杂性为O（nlogn）。实验结果表明,同现有的算法相比具有较高的检测效率和准确性。     

树状网络上带度约束的k-tree core问题

考虑到在实际应用中,由于计算机和通信网络中一般每个设备的处理能力是有限的,在k-tree core问题的基础上,提出了同时带有度约束的k-tree core问题,即k-tree core中的每个节点在子树中的度不超过给定常数q,记为q-DTC（k）（Degree constrained Tree Core）。利用动态规划的方法,采用最优化原则先找出文中所定义的局部根核集,然后利用贪婪思想对不满足度限制的节点所在的分支加以删减,对无权树和赋权树得到了复杂度分别为O（kn）和O（max{n log n,kn}）多项式时间算法,其中n是树的节点数。     

基于一类分类的三角形和三角形相交测试

三角形和三角形相交测试是碰撞检测数据结构和算法的基本组成部分,基于支持向量机的一类分类方法对三维空间中三角形和三角形相交测试提出了一种新的算法,首先用核函数把其中一个三角形（记为T_a）训练成球心为a半径为R的超球体,然后依据另一个三角形（记为T_b上的某些点到超球体的球心a的距离d_i（i=1,2,…,n）与R的关系,判断这些点是否在超球体内。如果T_b有点在超球体内,则断定两个三角形发生相交,反之则没有。理论分析和实验结果都表明,该算法速度很快,效率较高,能够满足动画中运动物体的实时交互碰撞检测。     

网络中时延受限的代理服务器放置问题

该文考虑网络数据更新,需要控制代理服务器与客户的距离时,网络中的代理服务器的放置问题。找到代理服务器的最优数量和放置位置,使网络中数据访问的总花费（包括数据读取和更新）最小。利用二叉树结构和动态规划方法,得到了一个时间复杂度O（n²）的多项式时间算法,其中n为网络结点数。