1) optimized generation algorithm of connecting line
连接线生成优化算法
2) linkage operation optimization
连接运算的优化
3) Arterial coordinate control optimization algorithm
线控优化算法
5) beeline optimizing A* algorithm
直线优化A*算法
1.
The optimization means based on the classical Dijkstra’s algorithm is analyzed,and then the improvement of algorithm is presented from two aspects:bucket-sort structure and beeline optimizing A* algorithm with heuristic gene.
在深入分析经典Dijkstra最短路径算法的基础上,从数据结构和搜索策略两方面对算法进行了改进,采用存储桶排序方式,提出了带启发因子的直线优化A*算法。
6) join algorithm
连接算法
1.
This paper has put forward join algorithms of compound sliding window based on the periodically execution manner, namely CSWSNL.
在已有的研究工作中 ,基于滑动窗口的连接算法都是适用于立即执行的连续查询 。
2.
Based on the features of ORDM(Object-Relational Data Model) and the query language, a new reference based on join algorithm Sort Loop is represented.
针对对象关系数据模型和查询语言的新特点 ,提出了一个基于引用的高效连接算法Sort Loop。
3.
After the introduction of JPI, a join algorithm based on JPI is presented and the performance analysis formula is given.
讨论了一种适合于对象关系数据库的新型索引结构———连接谓词索引 ,在介绍了谓词索引之后 ,给出了基于该索引结构的连接算法 ,并分析了连接算法的性能 ,提出了根据性能计算来确定关系R和S中谁作为外关系 ,从而降低算法代价的方法 ,特别地 ,本文还把连接谓词索引推广到一般形式 ,可以用于多个关系表的连
补充资料：计算算法的最优化
计算算法的最优化
ptimization of computational algorifans
计算算法的最优化【。洲咧匕6阅ofc咖例。柱.目习子时-d，”6;onT一Mo3a双，Ra，一eju.Teju.II.叱a几r0P盆n陇o，1 在求解应用问题或精心设计标准程序系统时最优计算算法(comPutatio几al algorithm)的选择.当解决一个具体间题时，最优策略可能不会使解法最优化，可是为优化一个标准程序或应用最简单的解法编制程序则是很直截了当的. 计算算法的最优化问题的理论提法是基于下述原则.当选择一种方法来求解一个问题时，研究人员关心的是某些特性，而且根据这些特性来选择算法，同时这个算法也能用来解决具有这些特性的其他问题.据此，在算法的理论研究中，人们引人了具有特殊性质的一类问题尸.当选择一种解法时，研究人员有一组解法M可供选用.当选用一种方法m来求解一个问题p时，得到的解会有一定的误差e(p，m).称量 E(P，m)=sllp}。(p，m)I P‘P为在这类问题P中方法m的误差(en刀r of the nrth-od)，同时，称量 E(p，M)一惑E(p，m)为M中方法在尸中误差的最优估计(。Ptimal estirnateof the error).如果存在一种方法，使得 E(P，m。)=E(P，M)，那么称这个方法为最优的(optirnal).研究计算算法最优化问题的一个方案可以追溯到A .H .KQJLMoropoB(【2」)，所考虑的是计算积分 1 ‘(f)一Jf(x)dx 0问题的集合，给定的条件是}f(时}成A，其中M是所有可能求积 N ‘(f)澎，万:C，f(x，)的集合·每一种求积由总数为ZN的cj和礼确定.由具有所需精度的某函数类重新生成一个函数所需要的最小信息量(见【2]，「31)也可以包含在这个方案中.这个问题的一个更详细的阐述可查阅【4]，它指出在特定意义下实现算法的工作量与应用的存储量同样大.最优算法仅对极少数类型问题存在(汇1」)，然而，对大量计算问题，已经建立了就其渐近特性而言几乎是最优的方法(见汇5]一【8」). 对某类问题最优的计算算法特性的研究工作(见15]，【71)包含两部分:建立其特性尽可能好的具体解法，和根据计算算法的特性得出估计量(见【2]一【4]，【9】).实质上，问题的第一部分是数值方法理论的一个基本问题，而且在大多数情况下它是与最优化问题无关的研究工作.下面得到的估计通常归结为对￡摘(。
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参考词条