基于节点位置信息的降低更新代价前缀编码方案研究

分析了现有的几种XML文档前缀编码[1-4]方法,研究了在XML文档树不同位置插入节点时的更新代价,提出了一种基于位置信息的前缀编码方案,对更新代价较大的节点预留较大的空间。设计了更新算法,在产生新插入节点的编码的同时,为今后插入节点也预留空间,且采用"借"空间算法,减小插入操作造成重新编码的数量。充分的试验结果证明,采用提出的编码方法,具有相对较小的平均编码长度和编码时间,查询速度很快,更重要的是能够有效降低更新操作引起的编码长度增加、重新编码节点数以及更新时间。

应用扩展前缀编码的测试数据压缩方案

提出一种扩展前缀编码的测试数据压缩方案,采用变长到变长的编码方式对任意长度的0游程和1游程编码,代码字由前缀和尾部组成,用扩展的前缀表明编码的游程类型;不引入额外的标记位,并能有效地压缩芯片测试数据量.理论分析和实验结果表明:扩展前缀编码能取得比FDR编码更高的压缩率,能够更好地适应于多样的编码对象.解压时使用一种特殊的计数器简化控制电路,解码电路硬件开销小且较易实现.

一种适用于顺序XML树的前缀编码方法

在对XML数据模型和XML查询语言中的顺序性进行分析的基础上,提出了一种用于顺序XML树的前缀编码方法,并从唯一性、确定性、动态性、灵活性和简洁性五个方面论证了这种编码的正确性和有效性;同时,运用分层编码的思想解决当XML文档规模增大时编码长度增加的问题。

一种无前缀编码(UPC)

在管理信息系统中 ,编码是人和计算机对实体及其属性进行识别、记载和处理的共同语言 .该文通过对编码质量的三个方面 :唯一性、简短性和可扩充性来考察编码的有效性 ,并提出了一种基于这三个方面在信息管理处理中显示很大优势的无前缀编码 U PC,并由此带来三个方面的作用 :(1)便于记忆 ;(2 )可操作性 ;(3)不定长 .它在实体信息输入或检索时的平均编码操作位数为常量级 O(1) ,这比 FSC O(n)

基于分层结构的前缀编码方案研究

在分析现有XML文档树前缀编码[1-4]存储空间特性的基础上,提出了一种新的基于分层结构的前缀编码方法。本编码方案具有较小的平均编码长度,且编码长度不随XML文档中结点深度的增加而加大;给出了查询轴关系计算的算法,由于编码长度较小,在查询轴关系计算时比较次数较少,因此可以提高计算效率,加速查询过程。充分的理论分析和试验结果证明,基于分层结构的前缀编码方案是一种加速查询和节约编码存储空间的较好的编码方案。

一种支持数据更新的前缀编码方案

目前大部分前缀编码方案都不能很好的支持XML文档的数据更新。提出的前缀编码方案不仅能高效地支持结构查询,快速准确的判断XML文档结构树中任意两个结点之间的父子、先后代以及兄弟关系,而且对插入的结点采用新的编码规则,避免了更新操作带来的编码调整问题,能有效支持XML文档更新。

基于前缀编码的模型映射改进方法研究

提出了基于前缀编码的模型映射改进方法,实现了XML半结构化数据到关系数据库的映射,从而为将半结构化数据管理转化为传统关系数据库管理奠定了基础。

基于扩展前缀编码的左孩子右兄弟结构连接算法

为了更加有效实现XML文档的结构查询,加强结构连接操作的效率,提出一种新结构连接算法。该算法采用扩展的前缀编码方案,在编码中增加了type、index等字段以利于定位树中结点在祖先结点列表或者后裔结点列表中的位置。该算法通过将XML文档树转换成左孩子右兄弟树,并定位树中一个祖先元素的起始点下标和终结点下标来找到该祖先元素的后裔结点列表。算法时间复杂度分析表明了该算法比现有算法的性能更好。

一种基于十六进制的XML前缀编码方案

对原有的XML前缀编码方案进行改进,通过引入十六进制数,实现了ML文档在任意节点间的插入,有效地支持了XML数据更新,提出了一种基于十六进制的XML前缀编码方案。

扩展哈弗曼前缀编码实现XML数据与关系数据转换

为从企业生产线上XML半结构化数据中抽取富有意义数据,分析了XML半结构化数据和关系数据库中结构化数据特点,以及XML半结构化数据在关系数据库中的存储方法。针对实际应用,提出采用扩展哈弗曼前缀编码方法,对XML文档树进行唯一编码,实现XML文档与关系数据库映射,同时给出最长前缀匹配策略,支持数据查询,以提高查询效率。

一种分数前缀XML编码方案

针对XML数据的更新与查询问题,提出一种分数前缀编码方案(FPES)。将分数引入LSDX前缀编码中,在2个分数间可插入无穷多个分数,支持XML节点数据的无限更新,并可表示祖先后裔关系、父子关系和兄弟关系,避免二次编码。实验结果表明,FPES与LSDX相比,查询效率较高;与分数编码相比,编码时间与插入节点的时间较少。

基于Ex-Dewey前缀编码与R树的GML空间数据索引机制

大量GML空间数据的出现,使其有效性的查询处理面临严峻挑战。索引技术是决定数据查询性能的重要因素之一。鉴于GML空间数据XML格式编码的特点,为充分利用Dewey前缀编码方案并消除原方案中节点的插入、删除影响其后趋同胞节点及其子孙节点编码的变更等缺点,论文提出了一种扩展的Dewey编码方案——Ex-Dewey,用以实现对GML文档数据的整体编码和非空间数据的索引构建。研究给出了Ex-Dewey前缀编码的GML非空间数据索引构成模式与处理策略;结合Ex-Dewey,提出GML空间数据索引基于R树的构建,给出了索引构成模式与处理策略。GML空间与非空间数据索引构建,既独立又紧密关联,共同实现GML空间数据的索引。该索引机制意在用于原生GML空间数据库索引构建或单纯GML文档集索引构建中。

基于Map-Reduce的XML前缀编码方案

该文档将XML文档前序编码思想和云计算相结合,提出Hadoop环境下基于Map-Reduce的并行编码方案,该方案提出PXPC算法,解决了非同一分片内节点的前序编码,实验结果表明:相对非并行前序编码,PXPC是一种并行的快速有效的编码方案。

基于编码前缀映射的测试数据压缩方法

以排列不等式定理为基础,针对集成电路的测试数据压缩,提出一种测试数据编码前缀的映射方法,通过对编码前缀进行映射后,使测试编码前缀的总长度得到降低,从而测试数据得到进一步压缩.该方法的硬件开销很小,解压方法简单.实验结果表明,该方法有效地提高了集成电路测试数据的压缩率.

一种新的基于区域的动态编码方案

为了提高查询效率,许多XML文档编码方案相继被提出。目前大部分编码方案并不能很好地支持文档更新。在分析比较现有编码方案的基础上,提出了一种新的动态编码方案(DNS)。该方案用实数表示XML文档树中的节点编码,能够利用连续数值间的区域为新插入的节点或子树编码,并能够根据文档的更新情况动态调整部分节点的编码。

供应链环境中路径编码方法研究

随着现代供应链应用的不断发展和完善,对流通物品进行路径追溯显得越来越重要,而实现路径追溯的关键是对路径中的结点进行有效编码,以保证提供高效查询及更新。本文主要对目前广泛使用的编码方法包括区间编码、前缀编码、素数编码及向量编码等的实现原理进行了讨论,并结合供应链特点分析了它们的优缺点。最后,指出了供应链环境中路径编码方法的未来研究方向。

一种新的支持XML文档更新的编码方法

提出了一种新的支持XML文档更新的编码方法——DVLS(Dynamic Vector Labeling Scheme)。DVLS仅由3个向量组成,克服了传统前缀编码中编码长度随着XML文档树深度的增加而增长的缺陷,其主要思想是:利用向量的加法来支持XML节点数据的更新,并分别针对静态和动态XML文档提出优化方案,以提高查询效率。在向量序的基础上,通过与DDE编码的对比实验,验证了DVLS编码的高效性。

基于概率补偿的无哈夫曼树变长压缩编码

现在广泛使用的压缩编码方法都要通过哈夫曼树来实现,这样围绕着哈夫曼树就存在着许多运算过程.为了化简编码过程,提出了一种无需哈夫曼树就能实现的变长最佳编码方法,通过一个概率补偿的过程,可以直接得到所有信源的最佳码长.知道码长和概率后也无需通过哈夫曼树就可以确定最后的编码,并且可以证明结果满足变长最佳编码定理和前缀编码.经测试,该方法可以快速有效得到变长最佳编码,并简化了变长编码的运算存储过程.

一种基于间隔因子的动态编码方案

传统的前缀编码和区间编码在XML数据更新时都需要重新编码,当文档更新频繁时这种消耗是无法承受的,已有的动态编码大多不能完全支持动态更新。在FPES编码方法基础上采用一种基于间隔因子的分数前缀编码方案(Interval Fraction Prefix Labeling Scheme,IFPL),利用间隔因子解决预留空间用完的问题,使得其在特殊情况下也不需要重新编码,二次编码率为零。实验表明,相对于FPES文中的IFPL方案以一定的空间消耗换取了对文档动态更新的完全支持,特别是在文档规模越大时优势越明显。

哈夫曼编码的JAVA实现

叙述了哈夫曼编码的思想以及用JAVA语言实现其程序设计的详细过程