25、高效算法与数据结构在文档检索和问题求解中的应用

高效算法与数据结构在文档检索和问题求解中的应用

在当今信息爆炸的时代，如何高效地处理和检索大量文档成为了一个关键问题。同时，在诸如公共交通时刻表优化等实际问题中，也需要强大的算法来提高效率和质量。本文将探讨两种不同但又都与效率提升密切相关的技术：模网络单纯形启发式算法在时刻表问题中的应用，以及实用的压缩文档数组以优化文档检索的方法。

1. 模网络单纯形启发式算法在时刻表问题中的表现

1.1 运行时间对比

在处理时刻表问题时，采用单节点切割法对不同算法的运行时间进行了测试。测试涉及不同规模的实例，包括小型、中型和大型实例。具体的运行时间数据如下表所示：
| 实例 | 最陡下降法（Steepest Descent） | 模第一质量法（Modus First Quality） | 模百分比法（Modus Percentage） |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 小型 | 1747 | 956 | 895 |
| 中型 1 | 4223 | 1661 | 1727 |
| 中型 2 | 3385 | 1531 | 1660 |
| 大型 1 | 4878 | 2409 | 1464 |
| 大型 2 | 6685 | 3575 | 3233 |

从表格数据可以看出，在大型 1 实例中，模百分比法的运行时间相较于最陡下降法有显著提升，提升幅度高达 70%。平均运行时间方面，最陡下降法为 4184 秒，模第一质量法为 2026 秒，模百分比法仅为 1799 秒。

1.2 目标值改进对比

除了运行时间，目标值的改进也是衡量算