大数据背景下追踪公司复杂股权关系的算法创新研究——基于深度优先遍历法

文章围绕相关企业复杂股权关系中持股比例计算问题,根据股权穿透计算原理,运用RPA信息技术模拟人工进行工商信息查询,通过专用股权信息哈希表,配合“反向穿透”的遍历树型数据结构,构建了股权树遍历模型和持股比例计算模型,设计了灵活且智能的算法优化方案,并进行了实例验证。通过现代信息技术的运用,追踪公司对外投资关系,实现对复杂股权结构集团公司的合理评价,为提高政府监管、公司治理水平和审计工作质量与效率提供有效支持。

基于深度优先搜索算法的操作系统死锁检测

操作系统在现代生活中扮演着至关重要的角色,它被嵌入各种物联网和各种规模的计算机中。操作系统提供的服务之一是为进程分配资源,在分配过程中,可能会出现死锁。因此,操作系统必须提供一个能够检查系统状态以确定是否发生了死锁的算法。对于单一实例的资源类型,可以用等待图模型来检测死锁。但是教材中一般没有算法描述,只说时间复杂度是O(n~2)。文章将深度优先搜索算法应用于等待图模型检测死锁,其时间复杂度是O(n+m)。

深度优先搜索算法的研究与应用

作为数据结构中的核心算法之一,深度优先搜索算法可用来解决课程安排和工程进度问题,以及判断图中是否有环等连通性检查,但这些案例相对复杂。对于计算机低年级学生,案例虽然有实践意义但不便于理解,因此,针对该情况展开了研究。首先介绍深度优先搜索算法,然后引入兔子吃草作为案例,并对算法进行建模,最后用UML技术和面向对象Java语言进行实践。提供的案例可帮助计算机专业的学生理解深度优先搜索算法,也可为在计算机工程与应用领域的科技者提供一定参考。

基于深度优先搜索的分层网络最短路径算法

大规模网络分层后进行数据预处理是其搜索最短路径的加速方法,现有的分层网络数据预处理存在以下问题:随着网络规模越来越大,数据预处理计算量也越来越大;预处理完的数据需要大量储存空间。针对上述问题提出一种基于深度优先搜索的分层网络最短路径搜索算法,该算法将每簇网络抽象成“一个高级节点”组成高级网络,在高级网络上利用深度优先搜索去掉冗余的簇完成数据预处理后,再利用Dijkstra算法搜索最短路径。采用该算法在大规模树形分层通信网络上进行最短路径搜索实验,结果表明该算法比基于关键点数据预处理的最短路径算法平均搜索时间稍长,但在数据预处理时间和存储空间上大大降低。

基于深度优先多径参数估计的NLOS定位增强算法

为了提高非视距(NLOS)环境中的毫米波系统定位精度,基于分布式压缩感知理论,提出一种深度优先的多路径参数估计算法。通过估计出来的多径参数来识别NLOS路径,增强了定位性能。首先,使用深度优先算法来减少非必要的路径搜索,获得更加准确的多径参数。其次,采用反向定位距离残差的方法进行NLOS多径识别。然后,对NLOS路径中的散射体进行匹配,估计出散射体的位置并将其视为虚拟锚节点。结合基站与虚拟锚节点的信息实现定位增强。最后,对所提算法的定位性能进行了仿真,与距离加权最小二乘(LS)算法和最大鉴别变换(MDT)算法相比,所提算法的性能分别提升了17%和8%。

基于深度优先的铁路站场图遍历算法研究

对车站站场图的遍历大多是通过将站场中各个设备的连接方式转换成站场拓扑模型,并将车站设备抽象分为图中节点存储。这样进路的搜索问题就转换成了在图中搜索路径的问题。本文以计算机图论为基础,建立基于铁路站场结构的拓扑模型,结合站场实际情况与图的深度优先搜索算法思路,提出一种基于邻接矩阵的连续遍历站场的算法,提高了遍历效率。

基于邻接表和改进深度搜索的进路搜索研究

为解决传统联锁表结构的站场数据修改繁琐,利用联锁表搜索进路效率低的问题,提高联锁系统数据存储便利性和车站进路搜索效率,设计一种采用邻接表结构的站场图模型,并在此基础上利用改进的深度优先搜索算法建立新的进路搜索模型。基于邻接表的站场图模型可以降低站场数据维护难度,配合改进的深度优先搜索算法可以提高进路搜索效率。

基于深度优先搜索的最小独立闭合环电算优化方法

闭合环的搜索和闭合差计算作为粗差探测重要方式之一,在工程控制网日渐庞大和复杂的情况下,其计算效率问题得以重视。在深度优先算法的基础上,结合计算机编程特性,将深度优先递归算法改变为循环算法,避免函数调用的内存开销,并对数据结构进行了相关优化,显著提高了对大型控制网进行闭合环搜索的效率。

基于深度优先搜索的电力系统安全风险诊断方法

针对传统电力系统安全风险诊断方法对实时数据监测误差较大的问题,设计了基于深度优先搜索的电力系统安全风险诊断方法。在该方法中,获取电力系统安全风险征兆参数,建立电力系统安全风险生成树,得到最终的电力系统风险诊断方案。算例结果表明,设计方法在电流信号状态量和电压信号状态量方面的监测误差更小,验证了基于深度优先搜索的电力系统安全风险诊断方法的有效性。

基于深度优先搜索的铁路中转路线规划研究

目前,许多长距离铁路出行没有直达列车,或直达列车绕路,导致额外的时间和金钱花费。本文针对这一现象,将复杂的铁路路线数据抽象成计算机方便处理的图,使用带有剪枝优化的深度优先搜索算法,对可能的乘车中转方案进行遍历,根据不同目标(如花费最少、耗时最短、到达时间最早等)挑选出不同中转方案,供用户出行参考。根据软件设计的原则和方法,给出了使用实现该算法的系统的设计。

基于深度优先遍历的配电网可开放容量分析和业扩报装决策

构建以新能源为主体的新型电力系统是电力能源行业承载“碳达峰、碳中和”使命的主要途径,未来在配电网层面将有大量分布式新能源及电动汽车等多元负荷接入,配电网的形态特征和负荷特性将受到深刻影响,为此有必要对配电网的可开放容量进行分析,为配电网对分布式新能源和负荷的承载力分析提供依据。

基于深度优先搜索算法的电力系统生成树的实现方法

电力系统仿真验证往往希望通过拓扑结构图直观地分析网络的潮流分布以及动态特性。然而电力系统机电暂态过程仿真软件如BPA、PSS/E和PSASP都不能自动地根据电力系统的电气联系合理地布置网络中的元件,而需要人为地调整各元件的位置来形成一个直观的电气接线图。这种人为手动调整,不仅给仿真增加了工作量,更有可能带来更多的人为误差。为此,文中提出了基于图论的深度优先搜索(depth first searching,DFS)算法,依据电力系统的电气拓扑结构形成电力系统生成树的实现方法。用文中方法生成的IEEE9节点算例系统的可视化界面验证了该算法的有效性和准确性。

基于深度优先搜索的铁路站场遍历算法研究

在列车运行控制系统中,及时准确地了解列车所在位置是非常重要的。卫星定位技术GNSS(GlobalNavigation Satellite System)已经逐渐应用到列车定位技术中,在对列车进行定位时需要对定位数据的可靠性进行验证。车站的定位数据可靠性验证工作建立在对车站站场进行多次遍历获得定位数据的基础上。利用计算机仿真技术模拟列车在站场内遍历能够对现场很难实现的遍历情况进行重复测试。本文对铁路站场与有向图的相似性进行研究,建立基于铁路站场结构的拓扑模型,在此基础上结合站场实际遍历的情况与图的深度优先遍历算法思路,提出一种基于链表数据结构的连续遍历站场的算法。结合实际站场图进行遍历算法仿真,较好地实现了连续遍历并获取较高的遍历效率。

一种挖掘最大频繁项集的深度优先算法

最大频繁项集挖掘是许多数据挖掘应用中的重要问题.提出一种新的深度优先搜索最大频繁项集的算法.该算法采用位图数据格式,结合了流行的各种有效剪枝技术,并使用局部最大频繁项集来进行高效的超集存在判断,明显地加速了最大频繁项集的生成,从而降低了CPU时间.

基于深度优先搜索的潜在电路计算机辅助分析法

潜在电路分析(sneakcir cuitanalysis,SCA)对系统安全可靠运行有重大意义,电力电子变换器的潜在电路分析处于手工分析阶段。该文对电力电子变换器潜在电路计算机分析方法进行研究。根据电路原理建立电力电子变换器矩阵模型,由此采用深度优先搜索算法,对变换器中所有可能的路径进行搜索,再通过判断函数对搜索到的路径进行识别,得到变换器中的潜在电路。基于该方法开发的计算机软件应用表明,它具有方法简单、搜索时间短、无冗余路径、准确性高、通用性强等优点,适用于复杂电力电子变换器的潜在电路分析。以谐振开关电容(resonant switched-capacitor,RSC)变换器为例,验证提出的潜在电路计算机辅助分析方法的正确性。

基于内存优化和启发式深度优先搜索的小波零树图像编码算法

本文提出了一种基于内存优化和启发式深度优先搜索的小波零树图像编码算法 ,采用标志位和启发式的深度优先搜索策略完成零树编码中的排序和细化过程 .采用一张标志位图标识细化过程中的重要系数 ,代替零树编码中的链表 ,节省了内存占用 .同时采用启发式的深度优先搜索策略检索树结构中的不重要象素集合信息 ,不仅省去了存储排序全局信息的链表和位图 ,符合优化内存的需要 ,还减少了排序过程中的定位信息 ,提高了信噪比 .实验表明 ,和现有的小波零树编码算法相比 ,较大地节省了编解码内存 ,信噪比虽略低于SPIHT(SetPartitionInHierarchalTree)算法 ,但高于EZW(EmbeddedZerotreeWavelet)、LZC(ListlessZerotreeCoding)等编码算法 ,为硬件实现小波零树编码算法探讨了一条有效途径 .

基于深度优先反向搜索算法确定有效路径集合

基于最短路径中任意路段因发生交通事件而失效时的替代路径搜索,合理界定了有效路径的阻抗值范围。参考深度优先算法和有效路径Dail算法离终点越来越近的思想,提出了一种从终点出发,反向搜索前置节点的多条有效路径搜索算法。算例结果表明:该算法能自动识别与路网结构相关的有效路径阻抗值范围,且能快速找到阻抗范围内的有效路径集合。

基于深度优先遍历的图像边缘检测方法

图像边缘识别是图像处理的重要组成。提出一种基于深度优先遍历的梯度分割算法,这种算法首先构造像素点的数据结构,然后从图像任意点出发,估算该点附近的像素点并获取梯度值,如果该点满足边缘点的特征,则从该点出发深度遍历寻找垂直于梯度方向上的边缘点,并标记访问过的点。如果该方向上没有满足条件的点则回退,从某个具有仅次于最大梯度值的方向继续遍历,并标记开始遍历的点为角点,直至遍历全图。该算法将图像的边缘点和角点明显地分割出来,便于识别,对带有不同类型的噪声图像进行处理也可取得较满意效果。

基于倒排索引位运算的深度优先频繁项集挖掘

频繁项集挖掘是关联规则挖掘中的关键任务,非常耗费时间.为提高频繁项集的产生效率,提出一种基于倒排索引位运算的深度优先频繁项集挖掘算法(DF-FIMBII).该算法以二进制数组存储项目到事务的倒排索引,通过位运算计算两个项目的支持计数,并采用深度优先搜索策略递归地挖掘不同的k-频繁项集.在chess、mushroom、pumb_star、T40I10D100K等数据集上,对DF-FIMBII、Apriori、ECLAT、BitTableFI、Index-BitTableFI等算法进行了实验比较.实验结果表明,在数据规模不是非常巨大和支持度较小的情况下,无论数据集的稠密程度如何,DF-FIMBII均具有较好的时间优越性.

基于深度优先搜索算法的连铸过程调度方法的研究

炼钢连铸过程是连接铁区生产和轧制生产的桥梁,连铸是炼钢连铸过程的最后一道工序,因此连铸过程的调度成为了整个钢铁生产过程降低生产成本,保证生产有序进行的关键.本文提出了以完成时间最小化为目标的调度数学模型,通过对计划层编制的浇次计划属性与连铸机属性匹配构造出的浇次集合,采用基于启发式的深度优先搜索算法进行求解,摒弃了以往现场调度人员传统的经验调度方法,该方法已经通过了国内某大型钢铁厂实际数据的测试,不仅能够保证生产的顺利进行,同时也能够有效的辅助现场调度人员有效的降低钢铁生产的生产周期,提高钢铁生产的产能.