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1)  Logarithmic Complexity Algorithm
对数复杂度算法
2)  complexity algorithm
复杂度算法
1.
In order to quantify the information of EEG, the complexity algorithm proposed by Lem-Ziv is used to calculate the complexity of the measured EEG signals of SD mice under different depth of anesthesia.
脑电(EEG)是能反映麻醉深浅程度的电生理信号,为了能从非线性、非平稳的脑电信号中提取与麻醉深度相关的有效信息,笔者采用由Lempel和Ziv提出的复杂度算法,对实测SD大鼠在不同麻醉状态下脑电信号的复杂度进行计算,比较了不同麻醉深度下脑电复杂度的变化情况。
3)  computational complexity
算法复杂度
1.
The computational complexity of the new algorithm is better than basic algorithm of pattern-matching in string,and it is also easy to be implemented.
结果表明此算法具有比基本的串匹配算法更优越的算法复杂度,并且相对KMP算法而言更简洁易懂,在计算机上容易实现。
4)  Algorithmic complexity
算法复杂度
1.
Thus,the algorithmic complexity can be reduced grea.
在排料过程中再根据待排件权重因子和组合因子动态调整空闲区域的排料布局,从而可大幅度降低排料算法复杂度,提高板材利用率。
5)  Algorithm complexity
算法复杂度
1.
After analyze the attribution reduction algorithm based on rough set that has arisen at present,we think that the algorithm complexity of calculating importance degree of attribution can be further descended in existent attribution reduction algorithm.
在分析目前已有的基于Rough Set的属性约简算法后,认为计算属性的重要性的算法复杂度可以进一步降低,同时给出了一个新的较为合理的度量属性重要性的计算公式,并分析了该计算公式的性质,然后给出了一个时间复杂度为max{O|A‖U|log|U|,O(|A|2|U|)}的快速属性约简算法,最后用一个实例说明了算法的有效性。
2.
Algorithm complexity is also analyzed.
该算法基于“多对一”的原理,降低了算法复杂度,利用从局部到全局的思想,在局部子区域中获取直线参数以减少量化误差的影响,然后据此参数扩展至全图范围搜索,完成直线检测,分析了算法的时间和空间复杂度。
3.
According to the algorithm complexity and the specialty of C language data structure (as array), this article discussed some ways on the program design with C language to acquaint the inherent relationship of the knowledge in practice step by step,break thinking habit to make thinking develop along with crosswise and longitudinal.
本文从算法复杂度、数理结合等角度并结合C语言中数组这一数据结构的特点,对C语言程序设计的一 些方法进行了初步的探讨,以期在实践中不断认识所学知识的内在联系,打破思维定式,让思维沿纵向、横向发展。
6)  Algorithmic Complexity Attacks
算法复杂度攻击
补充资料:算法的计算复杂性


算法的计算复杂性
algorithm, computational complexity of an

算法的计算复杂性【aig州白m,仪.pu.而on.I 0.1 IP】e劝ty健助:切oP盯Ma幼。搜~‘.“,口e二益1 一个函数,它给出一个算法用于输人的执行过程的困难程度(包括时间和存储量)的数字估计.算法的计算复杂性的更确切定义是费用函数(哪t function)(计步函数(step一counting funCtion”的概念—定义为算法可应用对象和自然数之间的一个可判定关系,它的定义范围和算法的可应用范围相重合. 通常考虑算法执行过程的时间和空间指标,对一个T而.9机汀uring machine)M,时间费用函数仇ime姗t fun由on)(工作持续时间)写(P)是M由尸的初始格局到终结格局的转换所需的工作周期时间t.存储费用孕攀(memory姗‘funCtion)(或宇回甲攀(sPa,允n侧on))SM(P)定义为机器读头在带上注视的单元数目.相仿地可定义正规算法(normalal即rlthm),迭代阵列,多头多带Turing机等等的时间和存储费用. 这些费用函数的共同性质是存在一能行步骤可对任意算法以即特别地对Turing机或更确切地对它的程序),任意输人x及任意非负整数t,确立把“应用于x过程是否将终止且具有复杂性t.这点引出了计算复杂性的抽象理论(见【l]).一个能行步骤;称为计算度早(~Putational measure),如果:1)当用于形为<算法,愉人,自然数>的三元组时总是给出值O或1;2)它有性质:对任意算法“及输人x,等式r恤,x,t)=1对不多于一个自然数t为真,这个t存在,当且仅当把a应用到x的过程最终停止.关于度量r对“的费用函攀R。被引进,当且仅当r帆‘,‘)一1且R。(x)一‘· 这最后等式等价于语句““对x(在度量r下)计算复杂性为t”. 给定某计算度量,人们可以考虑给定函数f的计算复杂性,例如,找一个计算f的算法“,它“比其他算法都好”.但是正如下面的加速定理所指出的那样,这样的表述并不总是恰当的.真正问题可能是费用函数R二增长速度的描述,这里仪计算、f.例如找厂的计算复杂性的上下界,即两个函数C(x)和g扛),使得存在函数f的一计算:满足R。
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参考词条