一种优于二叉的Fibonacci查找算法

给出菲波那契查找算法 。

一道课本习题的推广——兼谈Fibonacci倒数列

先从三种不同的视角来证明一道课本习题,然后结合Fibonacci倒数列的性质给出习题的推广,最后给出Fibonacci倒数列的一个恒等式与两个推论.

广义Fibonacci序列的Dedekind和

设{U_(n)}为广义Fibonacci序列,n为自然数,根据Dedekind和的定义和相关性质,研究了广义Fibonacci序列的Dedekind和S(U_(n),U_(n+1)),得到了和式∑^(m)_(n)=1S(U_(n),U_(n+1))的结果,其中m为正整数,推广了文[8]中的一个结果.

一种基于Fibonacci数的有序线性表查找算法

在设计F ibonacci(菲波那契)查找算法的基础上定义了F ibonacci查找判定树,并利用F ibonacci数的封闭型表达式推导出此种判定树的高度计算公式;证明了在查找成功时,F ibonacci查找的一个优点是总查找长度优于折半查找,F ibonacci查找的另一优点在于访问存放在外存储器上大量的有序表数据时,只需对有序表进行加减运算分割。

10 kV电力电缆故障查找及定位技术探究

电缆查找定位技术是一种用于准确定位和找到电缆故障点的技术手段,它利用各种电力测试仪器和方法,结合电缆特性和故障类型的分析,通过测量电缆参数、分析电缆波形和信号传输特征等手段,以实现对电缆故障位置的精确定位。常用的电缆查找定位技术包括电位测量法(如声测法、电表检测法等)、高压闪络测量法、电桥法、行波法等。这些技术各具特点,能够应用于不同类型的电缆故障定位。通过采用合适的技术手段,可以快速、准确地找到电缆故障点,为电力系统的维护和故障修复提供技术支持,保障电力供应的连续性和可靠性。

10kV线路常见故障原因及查找方法分析

在现代社会中,电力已经成为人们生活中不可或缺的一部分,而10kV线路作为电力传输的重要环节,其稳定运行对于人们的日常生活和工业生产至关重要。因此,需要不断总结经验并提高技术水平,以保障10kV线路的正常运行,确保电力供应的稳定性和可靠性。然而,由于各种因素的影响,10kV线路也会遭遇各种故障。正确有效地查找和解决故障是保障电力系统稳定运行的关键,基于此,文章就10kV线路常见故障原因及查找方法展开分析,以供参考。

由一起10 kV高压断线故障谈架空线路故障查找

1故障现象及经过。2023年3月23日19时10分,10 kV线路甲90号杆断路器跳闸,后端50个配电台区3000余户用户供电中断。到24日19时13分故障处理完毕,耗时24 h,停电户数达1200余户,严重影响客户的正常用电及供电公司优质服务工作。

基于折半查找算法的多层螺旋CT设备故障查找

多层螺旋电子计算机断层扫描设备在医学领域中较为普及,设备复杂的结构与较高的集成度给故障查找与维修带来了较大难度。为降低维修人员工作强度,准确查找设备故障问题,提高故障诊断效率,提出了折半查找算法。根据设备故障性质划分类别,制定用于算法查找的故障类别表。依据两故障点间的欧几里得距离,建立设备故障二维查找问题的数学模型,采用折半查找算法,求解设备故障的二维查找问题。利用连续两元素间差值的最大值上界,优化折半查找算法,在二维查找问题模型中添加故障点权重,最小化目标函数的故障点坐标,得到算法的中间元素,采用优化算法从剩余的强关联性元素序数列中查找目标元素。根据折半查找算法对设备故障的查找结果,可以对设备的不同故障类型,采取有针对性的维修手段,提高治疗水平与诊断效率。通过故障查找仿真分析,进一步说明该方法在快速、准确查找到设备故障的同时,大幅减少检测与维修成本。

基于二维查找模型和ZigBee网络的CT扫描设备故障远程检测方法研究

目的:设计基于二维查找模型和ZigBee网络的CT扫描设备故障远程检测方法,提高CT扫描设备故障检测准确率。方法:采用ZigBee网络技术从环境因素、电气因素和气路因素采集CT扫描设备运行状态数据,根据监测数据提取其中的时频域信号,将提取的故障信号特征参数进行融合,采用二进制反向变换将故障数据转化为平稳的时间序列,抑制数据的波动性,并通过建立相应的二维查找模型与匹配函数计算故障数据的依赖度,以此为依据,引入贝叶斯评价函数实现对设备故障的远程检测。选取医院临床在用的大型CT扫描仪为实验样机,同时随机选取使用与实验样机型号与配置相同的80台次CT扫描设备的550条实际故障数据为训练样本,对比CT扫描设备故障远程检测方法与长短时记忆网络(方法1)和深度信念网络(方法2)检测方法的准确率。结果:设计的CT扫描设备故障远程检测方法仅在状态标签5出现检测错误,但判断误差在可控范围。5次故障检测实验中,CT扫描设备故障远程检测方法得到的检测准确率均>80%,远高于方法1与方法2。结论:CT扫描设备故障检测方法具有较高的检测准确率,能够实现CT扫描设备故障远程检测的实际需求。

Excel数据表中VLOOKUP函数的单列查找和多列查找方法应用探析

在进行Excel数据查找时,如果使用最原始的手工方法依次对应查找,工作效率低且容易出错。人们可以通过VLOOKUP函数来进行快速、准确查找数据。先理解VLOOKUP函数参数对话框中的各个参数的含义,了解单列查找的参数填写、相对引用和绝对引用的使用。然后了解多列批量查找的参数填写和多列动态查找的参数填写,弄清楚多列批量查找和多列动态查找的区别,提高查找工作效率。

一种抗恶意攻击的OpenFlow虚拟流表高性能查找方法

针对恶意攻击给OpenFlow虚拟流表查找带来的破坏性影响,构建了一种抗恶意攻击的OpenFlow虚拟流表高性能查找方法。该方法基于近似成员关系查询理论,采用布鲁姆过滤器预测元组查找失败结果,以绕过绝大多数元组失败查找操作,提高OpenFlow虚拟流表查找效率;进一步,设计了一种可扩展计数型布鲁姆过滤器,根据元组规模的动态变化进行适应性伸缩,从而始终以高准确率判定元组查找失败结果;最后,采用实际网络流量样本和模拟恶意攻击方式,评估所提OpenFlow虚拟流表查找方法的性能。实验结果表明:当攻击包与正常包分别按1:2和2:1比例混合时,所提方法的假阳性错误率始终保持在6%以下,比计数型布鲁姆过滤器降低了93%,而平均查找长度降低了90%。

Fibonacci数列在递归与动态规划算法教学中的应用

递归与动态规划算法是算法设计与分析课程中培养学生计算思维、提高解决实际问题能力的两类主要算法。为了减小学生理解这两类抽象算法设计方法的难度,提高学习兴趣,文章讨论了将同一Fibonacci数列作为案例应用于它们的教学方案。基于该数列与这两个教学内容的内部联系,通过实施案例分析、讨论交流、设计求解、比较总结的方法进行教学。教学实践结果表明:学生不仅较容易地掌握了这两个算法设计方法的基本框架、本质区别及算法分析方法,而且提高了专业知识理解力及计算思维修养。

纯XML语料库语义缓存中辅助翻译工具视图的查找算法研究

详细介绍了纯XML数据库系统的基础知识,包括XML文档缓存结构、基本定义和XML文档的解析方法等。重点分析了序列化XPath查询算法,在分析纯XML数据库语义缓存中辅助翻译工具视图的快速查找算法的优缺点后,给出了一种基于最长视图的补偿查询改进思路。

基于结点群的高效的动态二分查找器

通过对几种改进的二分查找算法的分析和总结,提出了一种基于结点群的更为高效的动态二分查找器。该二分查找器不仅使查找效率得以提高,而且使存储结构得以改进,既实现了动态的实时查找,又便于灵活地进行元素尤其是元素群的插入、删除等操作。另外,实验表明,当在大量数据中查找时,该算法明显优于以前改进的所有二分查找算法。

对Fibonacci静态查找算法的改进

提出了一种用于有序表静态查找的Ｆｉｂｏｎａｃｃｉ查找算法的改进算法，使其查找的ＭＳＬ指标降低约３０％。

3阶广义Fibonacci和Lucas复数

将3阶广义Fibonacci和Lucas数的定义推广到3阶广义Fibonacci和Lucas复数,给出了3阶广义Fibonacci和Lucas复数之间的递推关系,研究了3阶广义Fibonacci和Lucas复数的生成函数和Binet型公式,同时,借助Binet型公式得到了Vajda,Catalan,Cassini以及d'Ocagne恒等式,这些恒等式的获得有助于研究广义Fibonacci和Lucas复数。

基于平衡二叉树和Bloom过滤器的可变长地址路由查找算法

可变长地址是未来网络领域的重要研究内容之一。针对传统路由查找算法在面向可变长地址时查找效率低的问题,提出一种基于平衡二叉树AVL(Adelson-Velskii and Landis)树和Bloom过滤器的适用于可变长地址的高效路由查找算法,简称为AVL-Bloom算法。首先,针对可变长地址灵活可变且无界的特点,利用多个片外哈希表分别存储前缀比特位数相同的路由条目及其下一跳信息,同时应用片上Bloom过滤器加速搜索可能匹配的路由前缀;其次,为了解决基于哈希技术的路由查找算法在查找最长前缀路由时需多次哈希对比的问题,引入AVL树技术,即通过AVL树组织每组路由前缀集合的Bloom过滤器及其哈希表,优化路由前缀长度的查询顺序,并减少哈希计算次数进而降低查询时间;最后,在3种不同的可变长地址数据集上将所提算法与METrie(Multi-Entrance-Trie)和COBF(Controlled prefix and One-hashing Bloom Filter)这两种传统路由查找算法进行对比实验。实验结果表明,AVL-Bloom算法的查询时间明显少于METrie和COBF算法,分别减少了将近83%和64%;同时,AVL-Bloom算法在路由表项数变化较大的情况下也能维持稳定的查找性能,适用于可变长地址的路由查找转发。

广义Fibonacci和Lucas四元数矩阵的行列式

借助递推关系研究了广义m阶Fibonacci和Lucas数,在经典行列式定义的基础上,利用排列组合以及逆序数理论,给出了广义m阶Fibonacci和Lucas四元数矩阵的行列式的定义,基于Binet型公式以及范德蒙行列式的性质,探讨了广义m阶Fibonacci和Lucas四元数矩阵的行列式的计算,特别地,当m=2,3,4时,给出了Fibonacci和Lucas四元数矩阵的行列式的具体值。

基于混合计数布隆过滤器的高效数据名查找方法

数据名查找是信息中心网络、内容分发网络、5G核心网中基础功能组件的关键操作,需要面向大规模规则表进行最长前缀匹配,在查找速度、更新开销和存储开销等方面面临严峻挑战.首先设计了混合计数布隆过滤器(HyCBF),将数据名前缀和前缀标记维护在同一个计数布隆过滤器中同时保持二者的逻辑独立性.这样可在不增加额外存储开销和时间开销的情况下提供更丰富的指示信息.基于此,提出HyCBF辅助的二分数据名查找(HyBS)方法以实现高效查找.进一步,为缓解二分查找过程中因回溯导致的性能损失,为HyCBF中每个条目关联一个特征比特位图以降低其假阳性率.实验表明,HyBS相比现有方法在查找性能和更新速度方面具有明显优势,存储效率也有一定提升.此外,将HyBS集成到向量化数据包处理(VPP)框架中进行系统性能评估,结果表明HyBS可用于构建高通量可扩展的数据名查找引擎.

基于自适应查找表的高动态范围内容映射算法

高动态范围是媒体行业超高清标准体系的重要组成部分.随着标准的完善、政策的支持和消费市场的演进,高动态范围行业的矛盾转移到内容上,需要能将现有普通图像或视频上转换为高动态范围显示的算法,该过程称作逆色调映射,是非适定的底层视觉问题,故通常结合深度学习方法来解决.将深度学习与图像转换或映射的常用高效方法(自适应查找表)结合,提出面向用户终端的高效逆色调映射算子,并针对高动态范围容器更高量化位深的特性进行了优化.实验结果表明,该方法相比其他基于深度学习的逆色调映射算法在表现与计算开销上均有优势.