导读:本文包含了快速查找算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,近邻,快速,分词,冗余,前缀,峰值。
快速查找算法论文文献综述
郭友雄,黄添强,林玲鹏,黄维[1]（2018）在《Hadoop平台下基于快速搜索与密度峰值查找的聚类算法》一文中研究指出针对K-means并行化算法中需要人为初始化起始中心点以及每次迭代都要重复计算所有点与中心点距离的低效率问题提出了一种基于快速搜索与密度峰值查找的并行化算法.采用了"化整为一"原则对算法进行并行化处理,即将每个节点的Map阶段得到的局部CFSFDP聚类结果集中的每个簇视为一个待聚类样本点,在Reduce阶段将这些样本点再进行一次CFSFDP聚类,从而能够快速的将相似的簇聚集在一起归并为同类别.采用Hadoop平台下的并行编程方法,以海量的新闻信息聚类进行实验.实验结果显示,嵌入了基于快速搜索与密度峰值查找的聚类算法后,相对于传统的K-means并行化算法在效率与聚类的结果准确度上都有着明显的提升.(本文来源于《福建师大福清分校学报》期刊2018年02期）
邢海花,胡丹,贺辉,余先川[2]（2018）在《一种基于二分查找的快速降型算法》一文中研究指出降型是二型模糊系统中的主要运算.在KM和EKM算法基础上提出一种新的降型算法,在有序的样本点集合中采用二分查找方法,能快速确定转换点并求出二型模糊集合的质心.在4种不同类型的区间二型模糊集合上,与KM、EKM、MEKM降型算法进行实验比较,结果表明4种算法均能准确地找到左右切换点,求出二型模糊集的质心,但我们所提算法找到切换点所需的循环次数最少,算法效率较高.(本文来源于《北京师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
胡俊[3]（2017）在《基于pivot-pushing和Bloom Filter的快速路由查找算法》一文中研究指出随着计算机技术和通信技术的快速发展,网络规模不断扩大,Internet用户对网络带宽提出了更高的要求,制约网络带宽的关键因素在于路由器路由查找和分组转发的速度。路由器基于待转发数据包的目的IP地址进行路由查找,根据最长前缀匹配规则,在转发信息表(FIB:Forwarding Information Base)中查询下一跳端口。路由器的内存和CPU资源有限,随着FIB表项个数的不断增加,设计高效准确的路由查找算法是提升路由器转发效率的核心和关键。“基于Bloom Filter的路由查找算法(简称为PBF算法)”是一个将Bloom Filter和Trie树应用到路由查找中的高效算法,但是由于Bloom Filter存在“假阳性”,必须要针对Bloom Filter考察出来的前缀(称这些前缀为“候选前缀”)到片外对比出在FIB表中存在匹配项且长度最长的前缀,影响了路由查找的效率,随着FIB表项个数的增加,PBF算法效率变得越来越低。为了在路由查找时探测出比PBF算法更少的候选前缀,减少由于Bloom Filter假阳性造成的不必要的片外内存访问次数,提高路由器路由查找速度,本文提出并实现了基于pivot-pushing和Bloom Filter的快速路由查找算法(简称为PP&BF算法)。PP&BF算法对根据FIB表在片外构建的原始Trie树的某一层(假设为第p层)进行pivot-pushing操作,实现对Trie树的优化;在进行路由查找时,利用针对优化后的Trie树第p层上的“空心节点”(空心节点代表的网络前缀在FIB表中不存在对应的表项)构建的Bloom Filter的返回值,探测出待查IP地址在FIB表中最长匹配前缀的长度范围,选出比PBF算法更少的候选前缀,达到了减少不必要的片外内存访问次数,提高路由器路由查找速度的目的。经过试验和理论分析确定参数p最优的值后,针对PBF算法和本文提出的PP&BF算法进行了大量对比试验,实验结果表明:PP&BF算法的查询效率要优于PBF算法,在要求算法平均片外访问次数不高于1.003的前提下,PP&BF算法相比PBF算法可以节约10%以上的片上存储空间。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-04-01）
陈振杰[4]（2017）在《基于压缩树和最近节点优先算法的快速近似近邻查找》一文中研究指出在图像处理,机器学习,计算机视觉等许多领域,k近邻查找一直有着广泛的应用,它是很多算法中最基础,也是最耗时的部分。随着科技的发展,大量高维数据的产生,在高维空间下快速查找近似k近邻越来越成为科研工作者关注的焦点。许多传统的快速k近邻算法遇到高维空间时,由于高维数据的稀疏性,容易遭遇“维数灾难”。本文首先简单介绍了一下国内外在快速近似近邻查找方面的现状和研究方向;其次,阐述了k近邻的相关理论,详细介绍了以KD树和层次聚类树为代表的树形结构方向的近邻查找。然后,重点介绍了Set Compression Tree(SCT)算法和Best Bin First(BBF)算法,比较了一下他们各自的优势和不足。在此基础上,结合SCT和BBF各自的优点,本文提出了一种新的算法,称之为SCT-BBF。最后分别在MNIST数据集和SIFT1M数据集上比较了SCT-BBF算法和同类型算法的效果。本文的创新点如下:SCT-BBF利用PCA降维至低维空间,由训练集产生相关SCT的参数,建树速度快;利用BBF算法查找,能以较大概率在极短的时间内找到近似k近邻;最后再次回到高维空间,进行优化搜索,提高近似k近邻的准确率。本算法能在一定程度上克服高维数据带来的“维数危机”,而且总体速度快,准确率也高,是一种有效可行的算法。(本文来源于《上海交通大学》期刊2017-02-01）
郎泓钰,任永功[5]（2016）在《基于Redis内存数据库的快速查找算法》一文中研究指出大数据时代的到来,使许多云环境下的新型应用蓬勃发展。针对大数据管理的新需求,key-value型数据存储系统成为当今研究的热点。基于key-value引擎的内存数据库Redis以及Cuckoo Hash技术,提出一种混合哈希快速查找算法CSR_Hash。通过对实验结果的分析,表明该算法有效地缩短了查询响应时间,并将其应用在通过Hadoop云平台以及Map/Reduce编程模型实现的图书销售系统中,对图书数据进行实时高效的解析与推荐,增强了No SQL数据库与Map/Reduce结合的实时性和高并发性。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2016年05期）
杜娜,袁晶,董文忠,吴丽娟[6]（2015）在《叁维空间数据点边界快速查找算法设计与实现》一文中研究指出利用叁维数据点对原始模型进行曲面重建时,快速查找边界点并拟合出边界边是曲面重建的重要环节。提出一种基于K近邻的叁维空间数据点边界快速搜索算法,该方法首先找出所有空间数据点的K近邻,并对被测点区域进行八分,判断其任意相邻的2个区域是否有数据点,提高了边界点的查找精度;介绍了基于实验的数据点空洞半径的计算方法,详细说明了算法的设计步骤,给出了算法的运行结果,并对结果进行了比较分析;采用基于K近邻的新八分法查找边界点,对算法进行了改进,使其精确性优于原始四分法,使运算时间优于原始八分法。实验证明该算法边界提取精度较高、运行速度较快,尤其是在凹陷程度较大区域,能更精确地描绘出原始模型的轮廓,为边界曲线拟合提供了优质的边界点数据。(本文来源于《沈阳师范大学学报(自然科学版)》期刊2015年02期）
马春艳,崔鹏,金明日[7]（2014）在《基于二维地图的连通路径快速查找算法》一文中研究指出连通路径的关键问题是快速查找算法的问题,传统的算法往往效率不高,本文针对游戏连连看的连通路径问题,阐述了不同于以往的快速查找算法,该算法同时适用于在笛卡尔坐标系中的二维坐标平面内寻找在两次折线以内的连通路径,并明确给出了每次转折点的坐标,可以快速寻找出任意两点的连通路径。(本文来源于《无线互联科技》期刊2014年10期）
火善栋[8]（2014）在《用哈希算法和二分法实现中文词典的快速查找》一文中研究指出分词词典是汉语自动分词系统中的一个基本组成部分,其查询速度直接影响到分词系统的处理速度。文章提出并实现了一种用哈希算法和二分查找算法相结合的中文单词查找算法,实验显示,该算法可以实现对字符串的快速查找。(本文来源于《计算机时代》期刊2014年09期）
潘灿林,张明,薄亚明[9]（2014）在《叁维电大物体四面体剖分公共面快速查找算法》一文中研究指出提出了一种查找四面体公共面的快速算法,用于矩量法为基础的体积分方程通用求解算法.该算法可用图的邻接矩阵和关联矩阵概念及其原理导出,并可通过稀疏矩阵的转置与乘法实现,其计算与存储复杂度均为O(N).数值例算结果验证了该算法的有效性,结果比较表明所提算法计算量更少,可用于电大尺寸介质体电磁场分析的前处理中,用以构成通用的分析软件或算法测试平台.(本文来源于《电波科学学报》期刊2014年02期）
曹晓东,石寅,张强[10]（2014）在《用于交换芯片地址表查找的快速并行Hash算法研究》一文中研究指出为了以尽量少的硬件资源实现高效能的二层交换地址表查找功能,通过分析交换芯片地址表以及循环冗余算法的特点,提出了一种硬件电路由寄存器和异或门构成的10位并行Hash算法。通过并行地将输入信号帧的48位物理地址转换为10位的地址表查询地址,可以快速准确地查询1 024存储深度的地址表,采用该地址表查询算法的二层交换芯片实现了线速交换,从而有效提高了所实现网络设备的性能。仿真显示,算法生成的Hash地址较为均匀地分布在其10位地址空间内,有效地降低Hash冲突发生的几率。采用FPGA实现的交换电路进一步验证了算法的优异性能。(本文来源于《电子科技大学学报》期刊2014年02期）
快速查找算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
降型是二型模糊系统中的主要运算.在KM和EKM算法基础上提出一种新的降型算法,在有序的样本点集合中采用二分查找方法,能快速确定转换点并求出二型模糊集合的质心.在4种不同类型的区间二型模糊集合上,与KM、EKM、MEKM降型算法进行实验比较,结果表明4种算法均能准确地找到左右切换点,求出二型模糊集的质心,但我们所提算法找到切换点所需的循环次数最少,算法效率较高.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
快速查找算法论文参考文献
[1].郭友雄,黄添强,林玲鹏,黄维.Hadoop平台下基于快速搜索与密度峰值查找的聚类算法[J].福建师大福清分校学报.2018
[2].邢海花,胡丹,贺辉,余先川.一种基于二分查找的快速降型算法[J].北京师范大学学报(自然科学版).2018
[3].胡俊.基于pivot-pushing和BloomFilter的快速路由查找算法[D].西安电子科技大学.2017
[4].陈振杰.基于压缩树和最近节点优先算法的快速近似近邻查找[D].上海交通大学.2017
[5].郎泓钰,任永功.基于Redis内存数据库的快速查找算法[J].计算机应用与软件.2016
[6].杜娜,袁晶,董文忠,吴丽娟.叁维空间数据点边界快速查找算法设计与实现[J].沈阳师范大学学报(自然科学版).2015
[7].马春艳,崔鹏,金明日.基于二维地图的连通路径快速查找算法[J].无线互联科技.2014
[8].火善栋.用哈希算法和二分法实现中文词典的快速查找[J].计算机时代.2014
[9].潘灿林,张明,薄亚明.叁维电大物体四面体剖分公共面快速查找算法[J].电波科学学报.2014
[10].曹晓东,石寅,张强.用于交换芯片地址表查找的快速并行Hash算法研究[J].电子科技大学学报.2014
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