12、自适应集合交集与多边形口袋Voronoi图计算算法研究

自适应集合交集与多边形口袋Voronoi图计算算法研究

在文本检索系统和计算几何领域，集合交集计算和Voronoi图计算是两个重要的研究方向。本文将探讨自适应集合交集算法的性能比较，以及一种稳定的多边形口袋Voronoi图计算算法。

自适应集合交集算法实验

在集合交集计算中，研究人员对多种算法进行了实验，以确定哪种算法在计算集合交集时表现最佳。

• 算法技术影响

  • 积极影响技术 ：有四种技术对算法性能有积极影响，分别是跳跃搜索（galloping）、在两个最小集合之间交替、遇到公共元素时提前扩展到其他集合（一种有限形式的自适应）以及更新最小集合的信息。
  • 影响较小技术 ：Hwang - Lin替换跳跃搜索和加速跳跃搜索对算法性能的影响较小，无论是积极还是消极方面。
  • 负面影响技术 ：基于遍历所有集合的完全自适应技术对算法性能有显著的负面影响。

• 算法设计与比较

  • Small Adaptive算法 ：该算法从SvS算法出发，并融入了Adaptive算法的许多关键特性，以改进SvS算法。实验表明，Small Adaptive算法在大多数情况下优于SvS算法。
  • 与Adaptive算法比较 ：令