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关键词： 体元   数据结构   滤波   数字高程模型   机载激光雷达  

摘要： 机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LIDAR)是一种主动式对地观测系统,为数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)的获取提供了 一种新型数据,即密集、高精度的3D点云数据。LIDAR点云数据仅通过滤波处理即可得到高精度的DEM,精确的滤波结果是生产高精度DEM的前提。已有的经典滤波算法中,表达点云数据的常用方式主要有规则格网(Raster grid)、不规则三角网(Triangulated Irregular Network,TIN)和点云。其中,前两者的同一平面坐标只能对应一个高程值,为2.5D的数据表达方式,用其表达真3D的点云数据必然存在信息损失,进而影响基于该种数据结构设计的滤波结果的准确性;而直接基于点云数据,其空间结构信息难以利用,导致基于该种数据结构的滤波算法设计困难。因此,有必要构建一种更为简单的真3D数据结构,并在该结构基础上开展3D滤波,以充分利用点云空间邻域信息,提高滤波精度。本文的主要研究内容及创新点包括:提出了一种二值体元数据(Binary Voxel-based Data,BVD)结构模型。该模型的构建就是将包含场景目标的空间划分成三维体元网格,并将点云映射到三维体元网格,进而根据体元中有(无)激光点为各体元赋值1(0)。相较于规则格网、不规则三角网和点云等数据结构,体元的优势在于其隐含有邻域关系又方便信息的提取。并在此模型基础上,提出了一种基于体元的3D滤波(Voxel-based 3D Filtering,V3F)算法。该根据局部高程最低原则选择地面种子体元,然后标记与其3D连通的体元集合为地面体元。该算法较好的利用了体元结构内在的隐含连通性。采用ISPRS标准测试数据将V3F算法的性能和其他已有的八种精度滤波算法相比,对比Axelsson的算法,V3F算法在总误差上改进了 5个样本数据的精度;平均Kappa系数在相对平坦的城区、陡坡及不连续地形分别为92.49%,72.23%和61.27%。

关键词： 数据结构   C语言  

ISBN: (纸本)9787568030885

摘要： 本书共分9章，内容包括：绪论，线性表，栈和队列，串，数组与广义表，树与二叉树，图，查找，内部排序，等等。每章都对相关数据结构的逻辑结构、存储结构、基本操作、综合算法等做了阐述。

关键词： lattice Boltzmann method   LBM   adaptive mesh refinement   linked-list data structure   bubble function interpolation   OpenMP parallel   large Eddy simulation   LES  

摘要： An adaptive mesh refinement technique for lattice Boltzmann method (LBM) is proposed in this paper. It combines hierarchical linked-list data structure and the LBM calculation. Based on uniform meshes, the adaptive algorithm refines the meshes by constructing the linked-lists of nodes, cells and levels for mesh levels refined. To guarantee the stability of numerical scheme, quadratic bubble function for the nodal momentum is used to interpolate in the LBM calculation of different mesh levels. For the flows of relatively higher Re, large Eddy simulation (LES) is adopted to solve turbulence problems. Because of the use of adaptive technique, the computational time can be cut and accurate flow field information can be captured. OpenMP parallel for linked-list data structure is used to improve computational efficiency. To verify the present method, flows over circular cylinder at Re = 40, 300, 500, 1,000 and 3,900 and NACA0012 airfoil at Re =10(5) for AOA = 4 degrees are simulated.

关键词： 数据结构   游戏教学   趣味教学   斗地主   贪吃蛇  

摘要： 该文首先分析《数据结构》专业课程的教学现状及存在问题,再对基于游戏的趣味教学方法进行阐述,主要通过开好第一课、把游戏教学溶入到课堂中、实验教学、因材施教等方面的教学方法,优化《数据结构》学习过程,提高学生的学习的兴趣,发挥学生的主动性,使得教学相长.

关键词： 数据结构  

ISBN: (纸本)9787302455882

摘要： 本书内容包括绪论、线性表、栈和队列、串、递归、数组和广义表、树和二叉树、图、查找、内排序、外排序和文件, 还给出了6个综合实验题、实验报告格式、引用型参数的说明、顺序表和顺序栈以及顺序队列使用指针引用型参数的说明、书中部分算法清单。

关键词： 医疗文本结构化   中文分词   词向量   信息熵   信息抽取  

摘要： 传统的医疗文本结构化处理方法基本都是医生根据医疗临床经验对医疗文本数据进行人工处理。然而,这种医疗文本结构化处理的方式不但浪费时间和精力,并且结构化处理的准确率无法达到预期的要求。在大数据时代,日益增长的医疗数据给整个医疗行业带来了全新挑战:医院给病人进行诊疗,诊疗过程中会有大量的医疗文本生成。其中,绝大部分的医疗文本数据属于半结构化或非结构化数据。通过将半结构化或非结构化的医疗文本数据转化为计算机能够分析和处理的结构化数据,可在科研应用、临床诊疗、数据共享等方面实现新的突破。医疗文本结构化就是将半结构化或非结构化的医疗文本通过结构化处理转换为结构化数据。目前医疗文本的结构化处理主要分为两个方面:前结构化处理和后结构化处理。前结构化处理主要是通过规范的病例系统进行结构化处理,后结构化处理是通过自然语言处理来对医疗文本进行结构化处理。医疗文本结构化处理的目的就是从医疗文本中自动地提取指标名称和其对应的指标值。为此,本文首先归纳出医疗文本的结构特点和语言特点。根据这些特点,本文提出了基于词向量的医疗文本结构化处理方法。该方法主要有三个核心部分:文本预处理、新词发现和信息抽取。文本预处理需要对数据进行清洗、集成与转换以及规约,使得数据具有一致性,为后面的结构化处理提供准确的数据。新词发现是基于词向量发现医疗文本中的医疗专业术语。使用Google开源词向量工具word2vec对文本进行训练,把文本中的词转化为n维空间词向量;根据词与词之间的内部结合度,再结合信息熵、词频等统计信息,发现新词,构建用户自定义的词库。信息抽取主要负责设计信息抽取规则,提取文本中的关键信息。根据新词发现过程中发现的关键词提取对应的关键信息,并将其组织为结构化数据,完成对医疗文本的结构化处理。本文分别将上述三个部分部署在Spark平台,利用分布式计算,完成对医疗文本的结构化处理。为了检验所提出方法切实可行,随机选取一部分数据作为样本,通过人工抽取的方式对样本数据进行结构化处理。然后与使用本文方法进行结构化处理得到的结果对比,证明本文的结构化处理方法能够达到预期目的。

关键词： Sort python   linked list python   python data structure   python bubble sort   python search   python binary   python tree   python hash   python arrays  

ISBN: (数字)9781786465337 ISBN: (纸本)9781786467355

摘要： Implement classic and functional data structures and algorithms using Python About This Book • A step by step guide, which will provide you with a thorough discussion on the analysis and design of fundamental Python data structures. • Get a better understanding of advanced Python concepts such as big-o notation, dynamic programming, and functional data structures. • Explore illustrations to present data structures and algorithms, as well as their analysis, in a clear, visual manner. Who This Book Is For The book will appeal to Python developers. A basic knowledge of Python is expected. What You Will Learn • Gain a solid understanding of Python data structures. • Build sophisticated data applications. • Understand the common programming patterns and algorithms used in Python data science. • Write efficient robust code. In Detail Data structures allow you to organize data in a particular way efficiently. They are critical to any problem, provide a complete solution, and act like reusable code. In this book, you will learn the essential Python data structures and the most common algorithms. With this easy-to-read book, you will be able to understand the power of linked lists, double linked lists, and circular linked lists. You will be able to create complex data structures such as graphs, stacks and queues. We will explore the application of binary searches and binary search trees. You will learn the common techniques and structures used in tasks such as preprocessing, modeling, and transforming data. We will also discuss how to organize your code in a manageable, consistent, and extendable way. The book will explore in detail sorting algorithms such as bubble sort, selection sort, insertion sort, and merge sort. By the end of the book, you will learn how to build components that are easy to understand, debug, and use in different applications. Style and approach The easy-to-read book with its fast-paced nature will improve the productivity of Python pr

关键词： 数据结构   算法分析  

ISBN: (纸本)9787302453697

摘要： 本书以提高学生的算法设计与分析能力为主旨, 全面地介绍了程序设计的基础知识、各种常用的数据结构以及排序、查找的各种算法及它们的应用。为了方便教学, 各数据结构类型和基本运算首先用类C代码加以描述, 并作了详细的注解。全书既注重原理, 又强调实践,配有大量的图表和习题,概念讲解清楚, 逻辑性强, 可读性好。

关键词： XML加密   B+树   加密XML索引   索引  

摘要： 随着XML成为互联网上数据表示和交换的新标准,越来越多的数据使用XML来表示。在数据外包环境下,当用户将数据外包给提供数据管理的服务商,而服务商本身是不可信的,安全性就成为首要关注的问题。对XML文档加密可以有效的保证其安全性,XML加密不仅能对整个文档进行加密,还能对文档的任意部分或某一元素进行加密,即细粒度的加密。那么如何在服务器端不解密数据的情况下对加密数据进行快速准确的查询已经成为亟待解决的问题。对加密XML文档建立结构索引是提高查询效率的一种重要手段,本文以高效查询加密XML文档内容为目的,设计了一种基于B+树的加密XML文档的结构索引,包括对XML元素的结构编码、对加密元素的控制访问、B+树索引的构建和查询过程处理的设计。通过将B+树索引表变换为顺序表并加密后存放在服务器端,只在客户端执行加密解密,保证了XML文档结构和文档内容都不会泄露给服务器,实现了对加密XML数据的索引。在查询处理设计过程中,通过对查询语句的预处理排除掉所有不相干的元素,节省了相当大的开销。研究结果证明:通过对XMark和DBLP数据集的测试,说明本文提出的对加密XML数据的结构索引的方案可以对不同规模和不同类型的数据集合建立B+树索引,并且可以有效安全的支持对加密数据集合的查询。对于DBLP数据集,本文提出的索引的优势更明显,因为DBLP的数据结构标签种类很少,构建的B+树索引与XMark数据集相比较而言层数比较低,查询的效率就会更快。

关键词： 过程化考核   达成度   数据结构  

摘要： 《数据结构》是本科生的一门计算机核心课程.传统的侧重于期末试卷成绩的考核方式已经不能够满足该课程对学生的能力测试要求.根据新大纲对学生提出的素质考核需求,提出了基于层次分析法的过程化考核模型,对数据结构课程的实际达成度测试结果表明该模型是有效的.