基于递归算法复杂度分析的教学探讨

递归算法的复杂度一直是《数据结构》课程的的难点和教学重点,由于递归算法本身的特殊性,通常无法通过分析语句执行频度来计算其复杂度,给教学带来困难,为此,提出一种依据递归算法的特点建立算法模型,列出语句执行频度方程,引入差分方程,采用数学迭代法求解来组织教学。     

栈的数据结构与递归算法

本文详细分析了使用递归算法时工作栈的变化,揭示了递归算法的规律性问题,说明了递归算法广泛的应用范围.     

浅析C语言中递归函数的设计

递归算法是程序设计中常用的算法之一。本文从几个例子出发，分析了C语言中常见的速归函数的设计方法，并简要说明了设计递归函数的步骤及注意事项。     

同时进行芯片规划的任意元胞模式总体布线

以递归划分的方法来进行同时的芯片规划和全局布线,它是一种把大的问题递归地划分成基本相同小问题的方法。首先采用模糊聚类方法把每一级聚为小于五的几类,再根据聚类构造出递归全局布线图,此图是一颗部分3-树,在它上面存在较好的布线算法,我们给出了在它上面求最小stciper树的算法,并以此算法进行全局布线。     

基于二进制冗余数的递归余数和算法

介绍了递归余数和（ＲＳＲ）算法，在此基础上又提出了一种改进的算法。理论分析表明，改进算法的迭代步数平均减少了１７．２％。与传统的二进制算法（ＢＲ算法）相比，新算法的计算速度平均提高了约５８．６％。     

递推与递归

总结了递推法与递归法的本质特征，具体分析了使用递推和递归求解各类问题时可能出现的算法复杂度，在对两者进行比较的基础上，提出了问题求解时选择递推算法还是递归算法的一般性原则。     

一种WDM光网络中的递归式子通路保护算法

研究了具有抗毁性能的波分复用光网络中的子通路保护路由算法问题,提出了一种递归式子通路保护算法,目的在于引入一种更为灵活有效的方法来对工作通路进行分段,并为各个工作子通路计算相应的保护子通路,算法中采用了递归的思想来计算工作子通路和保护子通路．相比传统的等分子通路保护算法,该算法能够在故障恢复时间和波长资源利用率两者之间取得更好的折衷。     

最小二乘估计的一种算法

众所周知,最小二乘估计(LSE)是广泛应用的一种重要数学工具。本文介绍一种新算法,当待估参数的数目超过方程总数的一半时,它比常规算法节省运算量。本算法的另一个特点是残差计算待估参数的 LSE,并由此揭示了残差的一些重要性质。     

一种改进决策树算法的探讨

ID3算法是示例学习中建立决策树的一种重要的方法.介绍了 ID3决策树算法的基本思想,讨论了ID3决策树算法中的难点和不足,结合实例给出了利用信息增益度法来改进ID3算法的详细过程.     

浅析递归与树型结构

递归作为人们熟悉而又普遍的问题 ,常常因其复杂的嵌套关系而很难被正确理解和真正把握。而树作为一种常见的数据结构 ,本身就具有递归的特性 ,同时又具有明晰的层次结构 ,易于分析和掌握。因而 ,基于两者内在的联系 ,试引入树型层次结构 ,对递归进行分析。一、递归的产生递归的产生原因很多 ,大致可以分为以下几方面 :其一 ,很多数学问题不能用初等函数直接表示 ,但可以用递归定义的形式间接表示。如Ａｃｋｅｒ ｍａｎ函数。其二 ,从程序设计的角度来看 ,函数或过程调用它本身 ,就形成了递归。还有一些问题 ,虽然问题本身没有明显的递归结…     

半无限规划的递归二次规划算法

本文对于半无限规划问题提出了WHP递归二次规划算法,并证明此算法具有整体收敛性。     

基于改进蚁群算法的商业银行信用风险评估方法

对原蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进,并首次将蚁群算法应用于商业银行的信用风险评估问题,取得满意的结果。通过将计算结果与回归分类算法、判别分析和遗传规则进行比较,表明应用该算法解决商业信用风险问题更加有效。     

一类特殊的有界变量目标规划的算法

对一类从m个决策变量中选择n(n≤m)个决策变量的有界变量目标规划问题,本文用0-1变量建立了它的数学模型,并提出了一种目标规划分层序列的改进算法及一种启发式算法。     

基于Matlab的动态规划顺序算法的实现

运用Matlab编程实现动态规划顺序算法,以实例说明了该实现方法的正确性以及实时性的特点,通过对不同问题编制不同的子函数,表明该实现方法具有一定的通用性.     

基于遗传算法与动态规划法的工艺过程优化

针对制造系统中的工艺过程优化问题,提出一种基于遗传算法和动态规划法的综合优化模型。该模型将工艺过程的优化分解为两个并行层次-工序层和工艺路线层。用改进的遗传算法求解工序层中的工艺参数优化问题,同时利用动态规划法实现工艺路线层次的优化。将两个层次优化方法有机结合,在局部优化的基础上进行整体优化,从而实现整个工艺过程的优化。通过实例证明了该优化模型求解的可行性和有效性。     

非线性极大极小问题的可行信赖域算法

针对一类非线性约束极大极小问题,利用极大熵方法将转化为带不等式约束的非线性规划问题,给出了一种可行信赖域算法,解决了不等式约束的非线性大系统优化问题,并证明了该算法的全局收敛性。初步的数值试验表明,对于该类极大极小问题,本算法有良好的数值表现。     

多目标投资决策模型的进化算法

对一般的多目标投资决策问题给出了一种进化算法，并在微机上进行了大量试算，获得了良好的效果。     

基于乘同余对称特性的快速RSA算法的改进

提出了一种新的快速ＲＳＡ算法，这种算法是基于乘同余对称特性的快速ＲＳＡ算法（ＳＭＭ算法）的改进。理论分析表明，新算法的迭代计算步数平均减少了１７．２％。与传统的二进制算法（ＢＲ算法）相比，新算法的计算速度平均提高了４２％左右。     

神经网络自适应学习步长研究

论述了神经网络学习算法的研究现状和存在的问题，分析了ＢＰ算法中学习步长选取的局限性，建立了ＢＰ网络输出误差的非线性规划模型，并根据文献［６］的状态空间混合算法，推导出了一种自适应调整学习步长的公式。推得的学习步长能够利用环境改变的低息反馈不断自动改变。     

大数幂剩余的二进制冗余数Montgomery算法

介绍了大数幂剩余的Montgomery算法,提出了基于二进制冗余数的大数幂剩余Montgomery算法模型。理论分析表明,采用二进制冗余数可减少乘法的进位传播,同时使算法的迭代步数减少17.2%。进一步提高了大数幂剩余的运算速度。