sprite的博客

本文介绍了在高度倾斜访问模式下使用的偏置跳跃表（Biased Skip List, BSL）及其改进方案。首先回顾了普通跳跃表的基本构建与操作，随后详细阐述了BSL如何通过键排名和分层结构优化搜索性能。针对BSL在插入和删除操作中的效率问题，提出了改进的构建方式和懒更新策略，允许类大小动态调整并摊销高成本操作，从而将平均插入和删除时间复杂度优化至O(log rmax(k))。整体方案在保持高效搜索的同时显著提升了动态操作性能，适用于访问模式高度偏斜的实际应用场景。

本文研究了具有发布日期的单机调度问题中的PTAS实现，分析了S-PTAS、APRTF和Best-Alpha等算法在不同参数下的性能表现，发现严格实现的S-PTAS运行较慢且效果不如启发式算法。通过引入S-PTASfk和SPT-h等变体算法，提升了运行效率并保持了良好的调度质量。同时，文章提出了一种新型数据结构——偏置跳表（BSL），可在偏斜访问模式下实现O(log r(k))的期望搜索时间，在信息论意义上最优，并通过懒更新优化插入删除性能。研究表明，结合实际数据特征设计算法与数据结构能显著提升系统效率。

本文研究单台机器带释放时间的作业调度问题，旨在最小化总完成时间（TCT）。该问题是强NP完全问题，因此重点探讨了包括精确算法、启发式算法和近似算法在内的多种解决方案。文章详细介绍了Karger和Stein提出的多项式时间近似方案（S-PTAS），并实现了该算法，同时与BNB-Chu、SRPT、SPT、APRTF和Best-Alpha等算法进行了性能对比。实验结果表明，尽管原始S-PTAS运行时间较长且调度质量一般，但通过引入两个启发式改进后，其在实践中表现出良好的性能。最终提出未来可优化启发式策略并结合并行

本文探讨了紧凑后缀数组（CSA）在文本索引中压缩与搜索时间的权衡。介绍了反转后缀数组和计算LCP值的线性时间算法，分析了通过参数C和D限制链接区域与路径长度对搜索效率的影响，并讨论了最小CSA的构造方法与空间优化技术。实验结果表明，CSA在显著节省空间的同时，搜索性能接近传统后缀数组，尤其在大文本场景下优势明显。结合实际应用需求，提供了参数选择、构造与搜索的操作建议，展示了CSA在全文索引中的实用潜力。

本文探讨了谱分析在数据挖掘中的应用以及紧凑后缀数组在文本处理中的压缩与搜索效率权衡。谱分析被应用于文档语义分析、协同过滤和文档重要性评估，并为相关算法提供了理论支持。紧凑后缀数组通过压缩重复区域，在保持高效搜索的同时显著减少空间占用，结合LCP信息和解压缩链接算法，实现了在大规模文本中快速模式匹配的优化方案。实验表明，紧凑后缀数组在小于2n字节的空间下仍具备优异的搜索性能。

本文对一种新的最近邻搜索方法——Os-树进行了实证研究，重点探讨了其基于主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的分割规则，并通过修改ANN库实现了Os-树结构。研究在合成数据集（如聚类旋转平面和椭球体）与真实数据集（如MODIS卫星图像、视频序列和世界海洋图集）上对比了Os-树与kd-树的性能。实验结果表明，两者在查询时间上相近，但Os-树在失败概率的可预测性方面显著更优；在真实数据集中，Os-树的平均查询时间普遍优于kd-树。文章还介绍了批处理SVM以优化构建效率，并提供了方法对比、操作步骤及实际应用

本文研究了随机点集高度的实验评估与最近邻搜索的新方法。通过模拟实验验证了增强算法在效率上的显著优势，并发现最优半径r_opt与样本量n无关。针对最近邻搜索，提出了一种基于BSP树推广的重叠分割树（os-树），利用覆盖区域和训练数据实现可控制失败概率的高效搜索。实验表明，os-树在查询时间、准确性及可预测性方面优于传统kd-树，适用于图像压缩、模式识别和数据挖掘等场景。未来方向包括自适应参数调整、动态数据支持及与其他技术融合。

本文研究了d维单位立方体中随机点集最长链长度的渐近行为，提出通过限制搜索区域至对角带状区域以提升计算效率。设计了高效的输入点生成与最长链计算算法，并引入提升算法和共收敛算法来更准确地估计常数c_d。实验表明，新方法在有限资源下显著提高了估计精度和收敛速度，适用于高维数据排序、搜索及机器学习特征优化等场景。

本文提出了一种解决高维度量空间中搜索问题的概率性方法，通过‘拉伸’三角形不等式来提高搜索效率。该算法基于枢轴机制，利用常数β调节搜索半径与准确性之间的平衡，具有单边错误特性，可显著减少距离计算次数。理论分析给出了β的上限以控制遗漏相关元素的概率，并结合实验验证了在文本检索等实际应用中，即使在低错误率下也能大幅提升搜索速度。文章还探讨了算法在不同参数下的性能表现，并指出未来在理论优化和多数据结构扩展上的研究方向。

本文探讨了网络测量驱动研究与高维空间搜索领域的前沿技术与挑战。在网络测量方面，揭示了聚合流量自相似性、TCP/IP小尺度复杂行为及互联网拓扑高可变性带来的新机遇；在高维搜索方面，分析了‘维度诅咒’的成因，并提出基于拉伸三角不等式的概率技术以提升搜索效率。文章还总结了相关操作步骤，对比了传统精确、近似与概率算法的优劣，并展望了未来趋势，包括数据维度增长、多模态融合与实时性需求，提出了算法创新、数据降维、并行计算等应对策略，拓展了其在网络安全、智能交通和工业互联网中的应用前景。

本文探讨了在缺乏节点地理坐标的情况下，如何利用公共交通时刻表信息构建车站图并生成自制地图，以支持高效的旅行规划。通过引入基于旅行时间的距离估计方法，结合重心模型和改进的特定布局模型（如稀疏化、长距离依赖处理与三维优化），实现了对车站相对位置的合理推断。实验结果表明，即使没有实际坐标，所提出的特定模型仍能显著提升Dijkstra算法在连接查询中的性能，减少60%以上的响应时间，且在部分重要站点坐标已知时表现接近真实地理数据。文章还分析了不同启发式技术（目标导向搜索与角度限制）的效果，并提出了未来在大规模动态网

本文介绍了树的层次聚类中FR算法的基本原理及其在不同实验条件下的性能表现，重点分析了基于t-分割器的多种算法（如BC、CC、SC、FP等）在输入树的最大度、不平衡因子和实例规模变化时的对比结果。通过不平衡度量、外部路径长度、平均度和最大度等指标评估算法质量，发现BC算法在平衡性、深度和度控制方面综合表现较优，而FR和SC分别在平衡性和深度上表现良好但缺乏度限制。未来工作将拓展至边加权树模型，并研究实际应用中树结构的层次分解质量。

本文介绍了树的层次聚类算法及其在大型树结构可视化中的应用。文章首先定义了层次树、覆盖和视图等基本概念，并提出了有效且‘有吸引力’的层次树应具备的属性，如有限度、小深度和平衡性。随后详细描述了基于t-分割器的三种聚类算法：SimpleClustering（SC）、ConnectedClustering（CC）和BalancedClustering（BC），以及适用于固定簇数量的Gonzalez算法。通过实验对比分析了各算法在深度、度、平衡性和连通性方面的表现，结果表明不同算法各有优势，适用于不同场景。最后总结

本文研究了口袋 Voronoi 图的计算算法与树的层次聚类方法。在口袋 Voronoi 图方面，探讨了几何基元处理、松弛 Delaunay 性、带孔多边形桥接及效率优化策略，分析了其在实际应用中的鲁棒性与性能瓶颈。在树的层次聚类方面，提出基于 t - 分割器的新算法家族，并设计三种分区策略以优化层次树的度、深度和平衡性，通过实验对比现有聚类算法，验证了新方法在不同输入结构下的适应性与优势。最后总结了当前算法的局限性，并展望了未来改进方向。

本文研究了自适应集合交集算法与多边形口袋Voronoi图计算算法。在集合交集方面，Small Adaptive算法融合跳跃搜索、交替处理最小集合、提前扩展和信息更新等技术，展现出最优的平均运行性能，是当前最佳的通用算法。在Voronoi图计算方面，pvd算法通过浮点运算实现高效且鲁棒的多边形口袋Voronoi图构建，已在数控加工等实际场景中成功应用。文章还分析了各类技术对性能的影响，并提出了针对高共圆度输入和理论鲁棒性的优化方向，为后续研究提供了重要参考。

本文探讨了文本检索系统中的自适应集合交集算法，基于真实谷歌查询日志和网页子集数据，对比分析了Adaptive与SvS两种主流算法的性能表现。研究引入Ideal和IdealLog作为理论下限指标，评估算法效率。实验表明，Adaptive在关键词较少时更优，而SvS对集合数量变化更稳健。进一步探索了搜索方式（如跳跃搜索 vs 二分搜索）、候选元素来源交替策略及集合遍历创新方法（如Small Adaptive），提出结合多种优化策略的新算法方向，旨在提升集合交集计算效率，为搜索引擎优化提供参考。

本文研究了MIDI文件相似度计算与文本检索中的自适应集合交集算法。在MIDI相似度方面，提出基于时间归一化、片段哈希和加权相似度计算的指纹提取方法，并通过实验验证其对不同演奏版本的鲁棒性；在文本检索方面，探讨了自适应算法在处理突发性数据时的优势与局限，结合实际数据分布优化交集计算性能。文章还分析了两类技术在音乐索引、版权检测、搜索引擎和数据挖掘等场景的应用，并展望了算法优化与多模态、跨领域扩展的未来方向。

本文探讨了网页替换策略与MIDI文档相似度估计两个关键技术方向。在网页替换中，分析了default-k、default-LRU等算法的性能差异，指出默认值选择对缓存效率的重要影响，并提出了动态加权和自适应调整的优化建议。在MIDI文档相似度方面，针对复调、转调、时间精度等问题，介绍了基于音高分离和shingle哈希的解决方案，并展望了其在音乐数据库管理、推荐系统和版权保护中的应用前景。两者均体现了针对领域特性改进通用技术的重要性。

本文系统探讨了多种页面置换策略，从经典的LRU和最优离线算法到基于马尔可夫模型的MHT与DD算法，并提出了更实用的ARTT和CARTT算法。通过真实I/O跟踪数据的实验对比，分析了各算法在故障率、空间与时间复杂度上的表现。文章还介绍了无需未来请求信息的纯在线算法，讨论了其在实际系统中的可行性。最后，结合不同场景给出了算法选择建议，并展望了融合机器学习与适应新型硬件的未来研究方向。

本文综合分析了非对称旅行商问题、网络断层扫描和页面置换策略三大领域的算法研究与实验结果。在非对称TSP中，ZHANG1和iKP4F算法表现出色，各有适用场景；网络断层扫描通过端到端测量推断内部网络特征，依赖统计与算法方法结合；页面置换方面，基于马尔可夫模型的MHT和DD算法接近最优但复杂度高，促使研究人员开发更实用的在线算法。后续研究方向包括算法变体优化、运行时间分析、起始策略探索及便携实例生成器设计，旨在提升算法性能与实际应用价值。

本文系统探讨了非对称旅行商问题（ATSP）中的实例生成器类型、算法性能表现及二者之间的关系。介绍了包括随机非对称矩阵（amat）、最短路径封闭矩阵（tmat）、几何与应用导向实例（如rect、rtilt、crane、disk等）在内的12类实例生成方法，并通过实验对比了多种算法在不同类别上的求解质量与运行时间。研究发现，ZHANG1在HK-AP差距较小的实例中表现优异，而iKP4F和i3opt等局部搜索算法在差距较大时更具优势。同时指出，简单启发式算法如NN和RA+表现较差，且对称性和三角形不等式度量与算法

本文系统介绍了非对称旅行商问题（ATSP）的多种求解算法，包括最近邻、贪心、修补循环覆盖、重复分配、张算法及其变体、局部搜索与迭代局部搜索等，并对各类算法的运行时间与路径质量进行对比分析。同时概述了12种C语言编写的实例生成器及真实世界实例的应用，提供了算法选择建议与未来研究方向，结合流程图直观展示核心算法执行过程，为ATSP问题的研究与实践提供了全面参考。

本文系统研究了约束网络优化与非对称旅行商问题（ATSP）。在约束网络优化方面，探讨了约束最短路径、最小成本可靠性约束生成树和表布局等问题的建模与求解方法，并通过实验验证了2-阶段方法在效率上的优势。针对ATSP，构建了更具实际意义的实例生成器，全面覆盖三类主流启发式算法，并引入Held-Karp下界作为标准比较，提升了研究的完整性与可重复性。实验结果表明，不同算法在不同实例上各有优势，未来将聚焦于算法改进、大规模实例研究及实际应用拓展。

CNOP是一个用于解决约束网络优化问题的通用C++软件包，基于拉格朗日松弛和解排序的两阶段方法，支持多种网络优化问题如约束最短路径和约束最小生成树。该软件包利用LEDA库实现高效算法，提供灵活的用户接口以选择松弛方法（如hull方法、二分搜索、次梯度过程）和排序策略，并支持问题简化技术以提升性能。博文介绍了其核心理论、软件设计、具体应用（如路线规划与曲线逼近）及运行效率对比，展示了CNOP在处理NP难问题时的有效性与实用性。

本文探讨了最大加权匹配问题（MWMP）和最大旅行商问题（MTSP）的求解方法，重点分析了CROSS与CROSS’启发式算法在不同实例类型下的性能表现。通过理论分析与计算实验，展示了启发式算法在误差控制与计算效率之间的良好平衡，尤其是在大规模问题中优于传统精确方法的表现。文章还介绍了上界优化策略、整数性结果及实际应用中的方法选择建议，并总结了针对小、中、大规模问题的处理流程。最后提出了未来在上界优化、启发式改进、误差控制和问题适应性方面的研究方向。

本文介绍了一种通过求解理论上困难的费马-韦伯问题（FWP）来近似解决最大加权匹配（MWMP）和最大旅行商问题（MTSP）的启发式方法。针对大规模几何实例，传统多项式时间算法面临实际应用挑战，而所提出的CROSS启发式算法利用点集的几何特性，在近线性时间内生成高质量解。实验验证了该方法在多达300万个点的实例上的有效性，误差普遍低于0.1%，最坏情况差距控制在15%以内。文章还探讨了其在线性时间解法、多维拓展及动态场景中的潜力，并展望了未来在算法优化、理论深化与实际应用推广方向的研究路径。