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关键词： ASP   数据结构   数据库  

摘要： 本文从专业学生的角度出发,阐明了开发建设数据结构教学网站的重要性,对于面向专业学生的专题学习网站《数据结构教学网》,进行了研究、分析和设计.对当前国内外的现状、背景和意义分别比进行了阐述和分析.本文在对学校学习者的学习特征进行认真分析的基础上,力求为学习者提供一个完备的知识系统和学习环境,使他们能在网络上进行讨论,分享彼此的学习经验、发表作品、相互观摩,以提高信息素养和创新能力.

关键词： 机器字   模式匹配   打包技术   FFT   AC自动机  

摘要： 模式匹配算法是在给出的文本中找到是否有模式出现的一个基本算法。该算法不仅需要找到全部出现的模式并且还需要确定模式出现的位置。模式匹配算法可以解决多种领域的应用问题。例如在生物信息学领域中,在海量的DNA数据搜索目标的基因序列。在网络安全方面、尤其是在入侵检测系统中,模式匹配算法发挥着非常重要的作用,算法的效率对整个系统的性能有重要影响。本文研究模式匹配算法的性能和空间占用的优化问题,提出了基于机器字运算的模式匹配算法优化方法。(1)基于word-RAM模型,使用机器字并行技术,本文也称打包方法,将多个向量的计算单元打包到一个机器字中进行卷积计算求出文本和模式的汉明距离以实现匹配操作。首先要对其实现过程中的关键技术快速傅里叶变换进行优化设计,其主要思想是基于机器字长度使用基于整数的模运算方法做FFT,其中间变量及结果均为整数形式,以减少机器在计算复数FFT时所需要的开销,其次使用基于此优化的快速傅里叶变换(FFT)方法的算法解决模式匹配问题。(2)提出一种简单高效的字典树匹配数据结构用于多模式匹配算法。其主要思想是将模式截取为若干个长度为?的子串,并将其子串视为一个符号,通过采用在截取的模式集上的AC自动机和?长度字符子串上的AC自动机模拟原有模式集的AC自动机。由于这种新型数据结构将前缀合并应用于模式的子串,因此提高了空间使用效率。本文将比特并行技术应用于此数据结构的实现中,将模式按照机器字长w比特进行截取,即?为机器字内可以装载的字符数,并使用哈希函数对其压缩,根据?子串的散列值构造模式集合的AC自动机。此方法减少了原有AC自动机的状态数,并保持了较高的性能。论文进行了一系列实验验证了所提出的方法对的有效性。

关键词： 数据结构   JAVA语言  

ISBN: (纸本)9787302476757

摘要： 本书采用Java语言作为描述算法的语言, 共分为8章, 分别为绪论、线性表、栈和队列、串和数组、树形结构、图、排序和查找。

关键词： C语言   数据结构  

ISBN: (纸本)9787517052418

摘要： 本书从软件开发设计的角度出发，按照结构化程序设计的思想，详细介绍了线性表、栈和队列、串、多维数组和广义表、树、图等不同的数据结构，以及这些数据结构在计算机中的存储表示和不同存储表示的算法实现。每个算法都用C语言进行描述，并全部上机在VC++ 6.0环境下运行通过。第8、9、10三章介绍了计算机中常用的两种运算——查找和排序，详细介绍了不同的查找、排序运算的实现及各种算法的效率分析。最后一章介绍了文件的基本概念和文件的组织形式。本书是在2009年第2版（C++）的基础上，将全部算法修改成C语言描述和实现，涵盖了硕士研究生数据结构考试大纲所规定的考试内容。

关键词： 数据结构   多维评价   大学城   学习证据  

摘要： 传统的以笔试为主要形式,以卷面成绩为主要依据的考核方式不适合评价学生在工作任务课程学习过程中所积累起来的各项能力,利用大学城空间的可管理性、实时性、交互性、可监控性的特点,对软件技术专业基础课数据结构多维评价方式进行了研究和探索。

关键词： 数据结构  

ISBN: (纸本)9787040479461

摘要： 本书在绪论部分介绍数据结构、算法的相关概念和算法分析方法等, 其后各章分别讨论栈、队列、线性表、哈希表、二叉树、树、森林和图等数据结构的定义、表示和实现。将查找和排序融入相应的数据结构的讨论中, 并在二叉树前介绍递归内容。在多数章节中加入应用实例, 介绍运用数据结构和算法进行程序设计和解决实际问题的方法, 以增强读者对基本知识的理解与掌握, 有利于分析问题能力和程序设计能力的提高。全书采用C语言作为数据结构和算法的描述语言。

关键词： 程序设计  

ISBN: (纸本)9787111577584

摘要： 本书涵盖了C/C++程序员面试所需掌握的全部知识点，内容涉及C/C++基础、面向对象、字符串、数据结构、算法设计、操作系统、数据库、计算机网络以及综合能力测试题等面试中经常出现的知识点。

关键词： adaptive   unstructured mesh   data structure  

摘要： Topological data structures are useful in many areas, including the various mesh data structures used in finite element and finite volume applications. We present a mesh data structure which is both flexible enough to support general mesh adaptivity and is compactly stored in a few large arrays. This structure can efficiently store full topological information for meshes with mixed element types. It allows both constant-time adjacency queries and constant-time addition and removal of mesh entities. We compare this structure to similar structures for finite elements and graphics and present its performance for adjacency queries. We also present its use in adaptive simulation applications.

摘要： One of the main problems of statistical inference in Structural Equation Modeling (SEM) is the overall goodness of fit test. Many statistical theories have been developed based on asymptotic distributions of test statistics. When the model includes a large number of variables or the population is not from the multivariate normal distribution, the rates of convergence of these asymptotic distributions are very slow, and thus in these situations the asymptotic distributions do not approximate the distribution of the test statistics very well. Modifications to theoretical models and also bootstrap methods have been developed by researchers to improve the accuracy of hypothesis testing, mainly accuracy of Type I error, but when the sample size is small or the number of variables is large those methods have their limitations. Here we propose a Monte Carlo test that is able to control Type I error with more accuracy and it overcomes some of the limitations in the bootstrapping and theoretical approaches. Our simulation study shows that the suggested Monte Carlo test has more accurate observed significance level, as compared to other tests. Problems that occur in the bootstrapping are highlighted and it is shown that the new Monte Carlo test can overcome those problems. A power analysis shows that the new test has a reasonable power.

关键词： 数据结构   算法分析  

ISBN: (纸本)9787565517563

摘要： 本书包括绪论、线性表、栈和队列、树、图、查找、排序等内容。全书以案例引入知识点, 重点突出、难易适当、实例丰富, 实用性强, 适合作为高等院校的计算机科学与技术、网络工程、信息管理等专业开设的数据结构本科教材, 也可作为计算机应用和软件工程的人员的参考。