一种基于动态散列的GIS空间索引构造算法

文章在介绍动态散列和传统空间索引四叉树的构造方法的基础上,综合二者的优点,提出了一种基于动态散列的空间索引构造算法,该方法改变了传统四叉树通过效率低下的空间对象的递归比较构造索引过程,采用计算机运算效率较高的二进制位运算和位比较的动态散列扩充散列值来构造空间索引。实践证明,该算法大大减少了空间索引的构造时间和效率,具有很高的应用价值。

动态散列算法及其改进

对2种动态散列算法可扩展散列和线形散列进行研究,提出了允许散列后缀不等长的改进动态散列算法.改进后的动态散列算法不会产生不必要的溢出桶,散列桶的数量因而呈现线性增长,避免了因查找键分布异常而出现频繁的桶分裂及桶地址表更新现象的出现.模拟实验表明,改进后的动态散列算法明显优于可扩展散列和线性散列.

动态散列目录扩展算法的研究

为了分析分裂条件(桶溢出和存储利用率)和数据偏斜性对线性散列、可扩展散列、改进的动态散列目录增长的影响,对三种动态散列的目录扩展算法进行了研究。实验结果表明,在数据分布均匀的情况下,采用桶溢出分裂与采用存储利用率分裂相比较,三种动态散列目录增长速度较快,溢出桶数目较少;当采用存储利用率作为分裂条件时,三种数据分布偏斜情况对线性散列与可扩展散列的目录增长的影响相同。当采用桶溢出作为分裂条件时,数据分布越靠后端,线性散列目录增长越慢,改进的动态散列目录增长越快。

一种基于动态散列和事务压缩的关联规则挖掘算法

关联规则挖掘搜索给定数据集中反复出现的数据模式,找到它们之间的相关性。分析了经典Apriori算法存在的时空效率低的缺点和数据形式对算法效率的影响。提出一种基于动态散列和事务压缩技术的改进,动态应用散列技术减小候选频繁项集的规模和数据库扫描次数,应用事务压缩技术缩小数据库中事务量的长度和总数,从而提高了算法的时间空间效率。与Apriori算法进行的比较验证了新算法的正确性与效率。

一种改进的动态散列方法

线性散列方法是一种有效的动态散列方法。但是，一般的线性散列方法都不能保证查询时只要一次读磁盘操作。本文提出一种采用签名技术的改进方法，可以保证上述要求，同时保持线性散列方法的优点。此外，本文还对线性散列技术作了一般性扩充，并通过模拟实验研究了方法的性能。

动态HASHING算法及其改进

对两种动态散列算法可扩展散列和线形散列进行了研究,提出了改进的动态散列算法。改进算法避免了不必要的溢出桶,散列桶的数量线性增长,避免了因查找键分布异常而出现频繁的桶分裂及桶地址表更新的现象。

文件系统索引结构的研究

在分析常用文件系统索引结构的基础上,提出了一个文件系统动态存储和索引结构,层次散列索引模型(HierarchicalHashingIndexModel,HIM)·HIM应用动态散列技术,以线性散列表(LinearHashingTable)为基本结构,并辅以专门设计的字符序列映射函数,整体上优化了HIM结构,提高了文件系统的索引性能·HIM是文件系统索引结构的抽象模型,可应用于任何文件系统的设计中·

SaaS支撑框架及关键技术研究

当前主流的PaaS和IaaS对于SaaS的支持存在一些问题:个性化定制因缺少语义关联而无法深入进行;以虚拟机或整体应用为单位的粗粒度管理在扩展时容易造成资源浪费;缺少对第三方SaaS在多租户方面的支持。为此,以SaaS构件为管理单位提出了BIRISF,提高了管理的精细度,以分散热点方式进行扩展,减少了资源的浪费,通过建立领域模型与知识库支持SaaS的深度定制,并采用散列一致性反馈算法和三阶段动态扩展策略解决SaaS在扩展与性能方面的问题。经过在国际海运物流领域的应用,验证了BIRISF在开发、运维及性能方面均优于经典的多层架构。