PDCH
PDCH包含静态PDCH和动态PDCH，静态PDCH只能用作PDCH，动态PDCH在语音忙时做TCH用，数据业务忙时做PDCH用，但语音优先。
GPRS无线信道PDCH设置!~
信道是对无线通信中发送端和接收端之间的通路的一种形象比喻，对于无线电波而言，它从发送端传送到接收端，其间并没有一个有形的连接，它的传播路径也有可能不只一条，但是我们为了形象地描述发送端与接收端之间的工作，我们想象两者之间有一个看不见的道路衔接，把这条衔接通路称为信道。信道具有一定的频率带宽，正如公路有一定的宽度一样。无线信道中电波的传播不是单一路径，而是许多路径来的众多反射波的合成。由于电波通过各个路径的距离不同，因而各个路径来的反射波到达时间不同，也就是各信号的时延不同。当发送端发送一个极窄的脉冲信号时，移动台接收的信号由许多不同时延的脉冲组成，我们称为时延扩展。同时由于各个路径来的反射波到达时间不同，相位也就不同。不同相位的多个信号在接收端迭加，有时迭加而加强（方向相同），有时迭加而减弱（方向相反）。这样，接收信号的幅度将急剧变化，即产生了快衰落。这种衰落是由多种路径引起的，所以称为多径衰落。
此外，接收信号除瞬时值出现快衰落之外，场强中值（平均值）也会出现缓慢变化。主要是由地区位置的改变以及气象条件变化造成的，以致电波的折射传播随时间变化而变化，多径传播到达固定接收点的信号的时延随之变化。这种由阴影效应和气象原因引起的信号变化，称为慢衰落。而且，由于移动通信中移动台的移动性，如前所说那样，无线信道中还会有多普勒效应。在移动通信中，当移动台移向基站时，频率变高，远离基站时，频率变低。我们在移动通信中要充分考虑“多普勒效应”。虽然，由于日常生活中，我们移动速度的局限，不可能会带来十分大的频率偏移，但是这不可否认地会给移动通信带来影响，为了避免
这种影响造成我们通信中的问题，我们不得不在技术上加以各种考虑。也加大了移动通信的复杂性。综上所述，无线信道包括了电波的多径传播，时延扩展，衰落特性以及多普勒效应，在移动通信中，我们要充分考虑这些特性以及解决的方案。
PDCH(Packet Data Channel)即分组数据信道，是实现GPRS的最基本要素。PDCH其实是无线数据业务在空中接口上的承载逻辑实体，它和话音信道一样都是由GSM载频提供的，这正是它能得以推广的独到之处。由此可见，PDCH的规划、配置、优化就和GPRS网络性能息息相关了。而且，正因为PDCH和话音信道一样都要占用我们有限的载频资源，对它的关注同时也对我们GSM话音网络的性能起着非常重要的作用。
GPRS(General Packet Radio Service)即通用分组无线业务，目前在全网已得到了广泛的推广和应用。GPRS在现有GSM网络基础上叠加少量网元，就可以完成无线数据服务，让广大GSM移动用户提前享受到部分3G服务，因此GPRS又称为2．5G。
PDCH可以更细地划分成分组广播控制信道PBCCH、分组公共控制信道PCCCH和分组数据业务信道PDTCH。PBCCH信道用于网络发送分组系统消息，PCCCH信道用于分组数据业务的接入和寻呼，PDTCH信道用于承载分组数据业务。PDCH信道都是52复帧的结构，在GPRS
业务引进的初期PBCCH信道和PCCCH信道不是必须的，GPRS手机可以从BCCH获取和分组业务有关的系统消息，从CCCH上收到分组寻呼和进行分组数据业务的接入。PDCH从另外一方面义可分为静态PDCH信道和动态PDCH信道。静态PDCH信道只能用于PDCH，动态PDCH信道在缺省时用做TCH，在有分组数据业务需求时可以转换成PDCH信道。动态PDCH的引入对于合理使用空中资源有很大的好处，静态PDCH信道和动态PDCH信道的数量可以从0个到小区内所有的信道。
分组逻辑信道(PDCH)可采用以下3种方式进行信道组合：
方式1：PBCCH+PCCCH+PDTCH+PACCH+PTCCH；
方式2：PCCCH+PDTCH+PACCH+PTCCH；
方式3：PDTCH+PACCH+PTCCH。
在GPRS业务量不大的情况下，一般小区内GPRS与电路业务共用BCCH和CCCH。此时小区内仅需要信道组合方式3。随着业务量的增大，小区内需要配置分组公共信道，需要增加信道组合方式1和2。
编码方式。为了更有效地利用无线资源，GPRS系统引入了四种不同的无线信道的编码方式：CS-1、CS-2、CS-3和CS-4，数据速率依次为9．05 Kbps，13．4 Kbps，15．6 Kbps，21．4 Kbps，其中CS-l就是SDCCH的编码方式，CS-1，CS-2所要求的C／I与电路型基本相同，可覆盖小区的90％-100％，而其它编码方式提高了编码的信息量但是降低了抗干扰的能力，CS-3较高；CS-4对C／I要求很高，需要良好的无线环境，GPRS系统可以根据传输的质量灵活地调整编码方式以取得最佳的传输效果。
MS的多时隙能力。在GPRS系统中，手机在进行上下行数据传输时可以占用空中接口的1个至8个时隙，这主要由手机的硬件能力决定。多时隙能力等级1—29：等级数越大，多时隙能力越强。影响MS多时隙能力的因素：
①是否能同时发送和接收(取决于是否有多于一个的收发信机)；
②考虑MS做邻近小区测量、收发信机发射准备、收发信机接收准备等时间要求；
③跳频对时间要求影响的考虑；
④实现时的目标市场细化的考虑；
分组系统消息。GPRS系统引入了分组系统消息，用于在一个小区内广播和分组业务相关的系统参数，分组系统消息只能在PBCCH信道发送。GPRS手机在进入一个支持GPRS业务的小区时，首先从BCCH上收听系统消息13(S113)，如果该消息表明小区内存在PBCCH信道那么手机就转向监听PBCCH信道，从PBCCH信道上得到全部的分组系统消息，否则手机从系统消息13获取和分组数据业务有关的系统参数。
数据传输原理。TBF：临时块流(Temporary Block Flow)，它是MS的RR实体和BSS的RR实体之间在进行数据传送时的一种物理连接。TBF只有在数据传送过程中才存在。
GPRS手机在某一段时间内有可能只进行上行或者下行数据传输，这样的一个数据被连接到TBF，每个TBF可以承载一个或者数个LLC层的分组数据单元。手机可能同时存在上下行的TBF，一个TBF可以占用多个时隙，一个时隙可以为多个TBF共用。
TFI：临时流标志(Temporary Flow Identity)，它是TBF的标志，TBF由TFI、数据传送方向唯一标志。TFI共五位比特，取值范围为0～31。同一TRX的不同信道可以使用同一TFI值，这一TFI可以标志同一FBF，也可以标志不同TBF；,同一信道同一时刻任一TFI值
唯一属于一个上行或下行TBF；同一MS的同时上下行TBF可以使用不同的TFI，也可使用相同TFI。
USF：上行链路状态标志（Uplink State Flag），它用于动态分配模式下控制多个MS 使用无线信道。USF共三位比特，取值范同为O～7。
PDCH的数量设置计算。每个PDCH实际的IP层数据承载速率，GPRS中可以使用四种不同的编码方法，分别为CS1、CS2、CS3和CS4。在传输用户数据的过程中，需要包含部分协议开销和信令开销，因此实际传输的用户数据的速率远小于编码方法的标称值。另外，由于移动上网的特点是：下行流量(网络—>MS)远远大于上行流量(MS—>网络)，所以GPRS的系统吞吐量主要考虑下行流量。下面的计算过程说明如何算出各种编码算法的IP层数据承载速率。
计算过程基于以下假定或事实：
●每20ms传输一个无线块(RLC数据包)；
●假设没有SNDCP压缩与解压和分段与重组(这样一个IP包，在LLC层就是以1个LLC PDU 传输)；
●一般RLC／MAC头占用3字节，这样除去备用比特，CS1、CS2、CS3、CS4编码方式下，每个RLC数据包可以传输的LLC PDU字节数依次为20字节、30字节、36字节、50字节；
●假设IP平均包长度为100字节；
●假设平均10个IP包，IP数据流连续；
●RLC采用确认模式，并考虑10％的重传率；
RLC确认模式下的传输，正常情况下，每次连续IP包流意味着一次TBF建立和释放过程，假设每次下行方向TBF的建立之前都伴随一次上行TBF的建立和释放过程，则一般一次下行TBF从建立到释放的过程中，RLC／MAC控制块开销在4块左右。
●Gb接口每PDU的FR、NS、BSSGP、LLC、SNDCP的协议头合计53字节。
●假设LLC帧格式为：LLC头(9字节)+SDNCP头(4字节)+IP数据+FCS(3字节)，每个包占用一个RLC长度指示字节；
注：在以上的假设当中，最可能发生变化的包括这样几个假设：IP包的长度、IP数据流连续的IP包的个数、重传率，这二个数据在后面的结论中将参数化。这样无线口每次TBF 的下行需要传送的PDU的总字节数=(100+9+4+3+1)×10＝1170节；则对系统来说，无线口承载的IP包的有效速率(不考虑中间可能等待的时间，因为这些时间可以用于其他TBF的数
据块或控制块的传输)为：对于采用非确认RLC模式的情形，LLC层一般不采用非确认方式，这样就必须考虑LLC层的重传率。而LLC层的重传一般而言在带宽开销方面要高于RLC／MAC 层的重传。故采用非确认RLC模式，并不能提高PDCH的IP层承载速率。
对PDCH数量需求的计算。根据上述的话务模型，使用下面的这样一组公式(部分公式可以参见第一部分的说明)，可以计算得到相关的数据：
CS1的每一PDCH的Um接口IP层承载速率
UV1=(L*N*8)／(CEILING((CEILING((L+9+4+3+1)*N／20，1)+4)*1.1，1)*20)=6．4
单位：Kbps
CS2的每一PDCH的Um接口IP层承载速率
UV1=(L*N*8)／(CEILING((CEILING((L+9+4+3+1)*N／30，1)+4)*1.1，1)*20)=9.41
单位：Kbps
每一PDCH的Um平均IP层承载速率
AUV=(UV1*EU1+UV2*EU2+UV3*EU3+UV4*EU4)／100=6．4*0．2+9．41*0．8=8．8
说明：根据GPRS话务模型中的各种编码方式的使用比例，来计算平均的承载速率。目前多只采用CS1和CS2编码。单位：Kbps
忙时GPRS用户数据速率（IP层）
OSV=US*F／1000
说明：这个值代表了忙时的平均用户总速率。
单位：Kbps
Um口需要配置的PDCH信道数
PDCH=MAX(CEILING(USV／AUV，1)，CEILING(BS*P／100，1))
说明：前半部分代表计算出来的PCU理想情况下需要的PDCH数目，后半部分代表按照必须同时提供GPRS服务的小区数目的最小PDCH数，两者取大值。单位：条PDCH
GPRS业务的引入对网络规划、维护和优化都提出了新的要求。一方面分组数据业务和语音业务在空中接口上传输特性有相当大的差别，另一方面GPRS业务又存在和标准的GSM 业务共用相同的无线物理信道的情况，所以需要综合考虑各方面因素。但是最重要的是根据业务量的大小确定PDCH的配置数量，这样在给每个小区分配PDCH时就可以做到心中有数。分配的原则如下：在比较偏远的郊区尽量用动态PDCH，分配时尽量向城区倾斜。要达到
32kbps的上网速率，按照先前的计算，在目前的编码条件下至少需要4个PDCH。
然后，在GPRS网络运行过程中，时时观察各小区运行情况，对个别小区的GPRS拥塞作
一些动态调整。这样，可以保证GPRS业务需求的同时又减少对GSM话音业务的影响。
在GPRS业务量比较可观时，可以对GPRS所有的无线信道进行独立的频率规划，此时需要综合采用功率控制、编码方式转换控制、小区选择、信道分配等多种手段来降低对语音服务的影响。
算法的效率讲解
专题二算法的效率 评价一个算法的效率主要是考察算法执行时间的情况。可以在相同的规模下，根据执行时间的长短来评价一个算法的优劣。一个算法的好坏对计算机的效能影响有多大呢？我们来做这样一个比较，假设有两台计算机分别是计算机A和计算机B，计算机A的运算处理速度比计算机B大约快50倍。以求解“百钱买百鸡”（“鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一。百钱买百鸡。问鸡翁、母、雏各几何？”）为例子，设鸡翁为x只，鸡母为y只，鸡雏为z只。算法A：把公鸡、母鸡、小鸡的枚举范围都是1～100；算法B：经粗略计算公鸡的枚举范围为1～20，母鸡的枚举范围为1～33，而小鸡的枚举范围应是100－x－y。在计算机A上运行算法A程序，在计算机B上运行算法B程序，两台计算机谁先把结果运算出来呢？ 算法A的程序代码如下： For x = 1 To 100 For y = 1 To 100 For z = 1 To 100 If (x+y+z=100) And (5* x + 3 * y + z/3 = 100) Then List1.AddItem Str(x) + " " + Str(y) + " " + Str(z) End If Next z Next y Next x 算法B程序代码如下： For x = 1 To 20 For y = 1 To 33 Z=100-x-y If 5* x +3* y + z/3 = 100 Then List1.AddItem Str(x) + " " + Str(y) + " " + Str(z) End If Next y Next x 运算结果是计算机B先把结果运算出来。为什么会这样呢？我们来分析一下，算法A 需要执行100×100×100=1000000次内循环，而算法B只需要执行20×33=660次内循环，虽然计算机A比计算机B快50多倍，但还是计算机B先求得计算结果。 一个好的算法可以算得更快。什么样的算法是好算法呢？通常从时间复杂度和空间复杂度两方面来评价，在这里我们主要讨论时间复杂度。通常我们把算法的基本操作执行的次数作为算法的时间量度T(n)=O(f(n))，表示随着规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称时间复杂度，估算时按该算法对各种输入情况的平均值来考虑。在最坏情况下的复杂度和平均情况下的复杂度是评估算法两种衡量标准。 在排序算法中，我们学习了冒泡排序和交换排序，这两种算法的效率如何呢？下面我们来进行讨论。算法的基本操作主要是比较语句和交换两个变量值的赋值语句。冒泡排序（bubble sort）是在一列数据中把较小的数据逐次向上推移的一种技术，它和气泡从水中往上冒的情况有些类似，它把待排序的n个元素的数组看成是垂直堆放的一列数据，从最下面的一个元素起，自下而上地比较相邻两个元素中的数据，将较小的数据换到上面的一个元素中。当第一遍加工完成时，最小的数据已经上升为第一个元素的数据。然后对余下的n-1
搜索算法效率比较
数据结构课程设计报告 搜索算法效率比较的设计 专业 计算机科学与技术 学生姓名 Xxxxx 班级 Xxxx 学 号 Xxxx 指导教师 Xxx 完成日期 2016年6月16日
目录 1.设计题目 (3) 2.设计目的及要求 (3) 2.1．目的 (3) 2.2．要求 (3) 3.设计内容 (3) 4.设计分析 (4) 4.1.空间复杂度 (5) 4.2非递归线性搜索设计 (5) 4.3递归线性搜索 (5) 4.4二叉搜索设计 (6) 5.设计实践 (7) 5.1非递归线性搜索模块设计 (7) 5.2递归线性搜索模块设计 (7) 5.３二叉搜索模块设计 (7) 5.4.主程序模块设计 (8) 6测试方法 (10) 7.程序运行效果 (11) 8.设计心得 (12)
搜索算法效率比较的设计 1.设计题目 给定一个已排序的由N个整数组成的数列{0,1,2,3,……,N-1}，在该队列中查找指定整数，并观察不同算法的运行时间。考虑两类算法：一个是线性搜索，从某个方向依次扫描数列中各个元素；另一个是二叉搜索法。要完成的任务是：分别用递归和非递归实现线性搜索；分析最坏情况下，两个线性搜索算法和二叉搜索算法的复杂度；测量并比较这三个方法在N=100，500，1000，2000,4000,6000,8000，10000时的性能。 2.设计目的及要求 2.1．目的 （1）需要同学达到熟练掌握C语言的基本知识和技能； （2）基本掌握面向对象程序设计的基本思路和方法； （3）能够利用所学的基本知识和技能，解决简单的程序设计问题；2.2．要求 学生必须仔细阅读数据结构，认真主动完成课设的要求，有问题及时主动通过各种方式与教师联系沟通；要发挥自主学习的能力，充分利用时间，安排好课设的时间计划，并在课设过程中不断检测自己计划完成情况；独立思考，课程设计中各任务的设计和调试哦要求独立完成，遇到问题可以讨论，可以通过同学间相互讨论而解决。 3.设计内容 任何程序基本上都是要用特定的算法来实现的。算法性能的好坏，直接决定了所实现程序性能的优劣。此次对有关算法设计的基本知识作了简单的介绍。针对静态查找问题，以搜索算法的不同实现，并对非递归线性搜索算法、递归线性搜索算法和二叉搜索算法这三种方法进行了比较和分析。 算法是为求解一个问题需要遵循的、被清楚地指定的简单指令的集合。解决一个问题，可能存在一种以上的算法，当这些算法都能正确解决问题时，算法需要的资源量将成为衡量算法优良度的重要度量，列如算法所需的时间、空间等。算法是对问题求解过程的一种描述，是为解决一个问题或一类问题给出的一个正确的，有限长的操作序列。 由于查找一个数的过程，无论运用哪种算法对于电脑来说速度都是非常快的，都爱1ms之内，无法用计时函数测试出来。所以为了能够直观准确地表示出各个算法间的差异，此程序用了循环查找的方法，具体的思想是：先随机生成3000
比较算法的效率
比较两对算法的效率 考虑问题1：已知不重复且已经按从小到大排好的m个整数的数组A[1..m]（为简单起见。还设m=2 k，k是一个确定的非负整数）。对于给定的整数c，要求寻找一个下标i，使得A[i]=c；若找不到，则返回一个0。 问题1的一个简单的算法是：从头到尾扫描数组A。照此，或者扫到A的第i个分量，经检测满足A[i]=c；或者扫到A的最后一个分量，经检测仍不满足A[i]=c。我们用一个函数Search来表达这个算法： Function Search (c:integer):integer; Var J:integer; Begin J:=1; {初始化} {在还没有到达A的最后一个分量且等于c的分量还没有找到时， 查找下一个分量并且进行检测} While (A[i]
几种字符串哈希HASH算法的性能比较
几种字符串哈希HASH算法的性能比较 2011年01月26日星期三 19:40 这不就是要找hash table的hash function吗？ 1 概述 链表查找的时间效率为O(N)，二分法为log2N，B+ Tree为log2N，但Hash链表查找的时间效率为O(1)。 设计高效算法往往需要使用Hash链表，常数级的查找速度是任何别的算法无法比拟的，Hash 链表的构造和冲突的不同实现方法对效率当然有一定的影响，然而Hash函数是Hash链表最核心的部分，本文尝试分析一些经典软件中使用到的字符串 Hash函数在执行效率、离散性、空间利用率等方面的性能问题。 2 经典字符串Hash函数介绍 作者阅读过大量经典软件原代码，下面分别介绍几个经典软件中出现的字符串Hash函数。 2.1 PHP中出现的字符串Hash函数 static unsigned long hashpjw(char *arKey, unsigned int nKeyLength) { unsigned long h = 0, g; char *arEnd=arKey+nKeyLength; while (arKey < arEnd) { h = (h << 4) + *arKey++; if ((g = (h & 0xF0000000))) { h = h ^ (g >> 24); h = h ^ g; } } return h; } 2.2 OpenSSL中出现的字符串Hash函数 unsigned long lh_strhash(char *str) { int i,l; unsigned long ret=0; unsigned short *s; if (str == NULL) return(0); l=(strlen(str)+1)/2; s=(unsigned short *)str; for (i=0; i ret^=(s[i]<<(i&0x0f)); return(ret);
排序算法的效率比较,C语言
————————————————————————————————————————————————————————————————————共有三套系统。。对排序算法的效率比较。。———————————————————————————————————————————————————————————————————— 第一个 008#include 1 数据结构课程设计 算法分析：搜索算法效率比较 专业 Xxxx 学生姓名 xxxx 班级 xxxxx 学 号 xxxxxxxxxxx 目录 1 设计题目 (1) 2 设计分析 (2) 3 设计实现 (3) 4测试方法 (6) 5测试结果 (7) 6 设计小结 (7) 1.设计题目 给定一个已排序的由N个整数组成的数列{0,1,2,3,……,N-1}，在该队列中查找指定整数，并观察不同算法的运行时间。 考虑两类算法：一个是线性搜索，从某个方向依次扫描数列中各个元素；另一个是二叉搜索法。 要完成的任务是： 分别用递归和非递归实现线性搜索； 分析最坏情况下，两个线性搜索算法和二叉搜索算法的复杂度； 测量并比较这三个方法在N=100，500，1000，2000，4000，6000，8000，10000时的性能。 3 2.设计分析 5 在实际测试中，当程序运行时间太快，会无法获得实际运行时间。为了避免这种情 况，可以将同一操作运行K 遍，得到1秒以上的时间，再将结果除以重复次数K 得到平均时间。若单重循环还不能达到目的，可用多重嵌套循环解决。 3 设计实现 #include 一，常用推荐系统算法总结1、Itemcf (基于商品的协同过滤) 这个算法是cf中的一种，也是当今很多大型网站都在采用的核心算法之一。对于商城网站（以Amazon为代表，当然也包括京东那种具有搞笑特色的推荐系统在内），影视类推荐，图书类推荐，音乐类推荐系统来说，item的增长速度远不如user的增长速度，而且item之间的相似性远不如user之间的相似性那么敏感，所以可以在离线系统中将item的相似度矩阵计算好，以供线上可以近乎即时地进行推荐。因为这种方法靠的是item之间的相关性进行推荐，所以推荐的item一般都和喜欢的item 内容或者特性高度相似，很难推荐出用户潜在喜欢的item，多样性也比较差。 2、Usercf (基于用户的协同过滤) 这个是cf中的另外一种，它的主要特色是可以发现和用户具有同样taste的人，有句俗话叫做观其友知其人，大概也是这个道理吧。找到用户的相似用户，通过相似用户喜欢的item推荐给该用户。因为用户的相似用户群还是比较敏感的，所以要频繁地计算出用户的相似用户矩阵，这样的话运算量会非常大。而且这个算法往往推荐出来的item很多都是大家都喜欢的比较hot的item，有的时候它提供的结果并不是个性化，反而成了大众化的推荐了。用这种算法的web应用一般都是item更新频繁，比如提供资讯类服务的应用（以“指阅”为代表的），或者笑话类推荐（以“冷笑话精选”为代表的）。当然这种算法的一个中间产物-----用户相似度矩阵是一个很有用的东西，社交类的网站可以利用这个中间产物来为用户提供相同品位的好友推荐。 3、Content_based(基于内容的推荐) 基于内容的推荐，很大程度上是在进行文本挖掘。web应用提供的内容或者爬取的内容在推给用户之前可以做一些挖掘，比如资讯类的应用，将抓取到的资讯，通过文本分析那一套算法提取出每篇资讯的关键词，以及统计频次和逆向文档频率来聚类或者笨一点地话计算出资讯的相似度矩阵，即共同的key words越多，两篇资讯的相似度越高。当你的用户很少很少，你的显式反馈数据非常非常少的时候，你可以根据用户的浏览或者搜索等等各种行为，来给用户进行推荐。再猥琐一点的话，你可以在用户刚刚注册好你的应用的时候，给他一些提问，比如让他输入一些感兴趣的话题啊，或者对以前看过的电影打分什么的。（当然这些电影都是你从各个簇中随机选取的，要足够多样性）这个算法它好就好在，不需要拿到用户--项目的评分矩阵，只需要知道用户喜欢什么，就可以很快速地推荐给用户十分相关的item。这个算法需要每天都要根据你抓取的资讯，不断地计算item之间的相似性。这个算法有个好处在于可以从容应对上面的两个算法其实都很难应对的问题，就是如果你想推出一个新的item，因为没有一个人有对这个new item的评分，所以上述的两个算法不可能推荐新的东西给你，但你可以用基于内容的算法将新的item计算出它属于哪个类，然后时不时地推出你的新item，这点对于商城尤其重要。 4、Knn(邻近算法) K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k 个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法 《数据结构》课程实验 实验报告 题目：内部排序算法效率比较平台的设计与实现 专业：计算机科学与技术 班级： 姓名： 学号： 完成日期： 一、试验内容 各种内部排序算法的时间复杂度分析结果只给出了算法执行时间的阶，或大概执行时间。设计和实现内部排序算法效率比较平台，通过随机的数据比较各算法的关键字比较次数和关键字移动次数，以取得直观的感受。 二、试验目的 掌握多种排序方法的基本思想，如直接插入、冒泡、简单选择、快速、堆、希尔排序等排序方法，并能够用高级语言实现。 三、源程序代码 #include #include for(j=le-1;j>i;j--){ bj=bj+1;q=strcmp(b[i].key,b[j].key); if(q==1){ a=b[i]; b[i]=b[j]; b[j]=a; jh=jh+3; }; }; }; cout<<"冒泡法:"< 万方数据 万方数据 万方数据 万方数据 几种潮流算法性能的比较 作者：王淳， 程浩忠， WANG Chun， CHENG Hao-zhong 作者单位：王淳,WANG Chun(南昌大学,信息工程学院,江西,南昌,330031;上海交通大学,电气工程系,上海,200240)， 程浩忠,CHENG Hao-zhong(上海交通大学,电气工程系,上海,200240) 刊名： 华东电力 英文刊名：EAST CHINA ELECTRIC POWER 年，卷(期)：2007,35(9) 参考文献(7条) 1.Van Amerongen R A M A general-purpose version of the fast decoupled loadflow[外文期刊] 1989(02) 2.Stott B;Arsac O Fast decoupled loadflow 1974(03) 3.Stott B Review of load flow calculation methods[外文期刊] 1974(07) 4.Iwamoto S;Tamura Y A fast load flow method retaining nonlineafity 1978(05) 5.Jovanovic S M;Babic B S Decoupled and Decomposed Power Flow Solution Method 1987(01) 6.Tinney W F;Hart C E Power flow solution by Newton′s method 1967(11) 7.Brown H E Power Flow Solution by Impedance Matrix iterative method 1963 本文链接：https://www.360docs.net/doc/472263957.html,/Periodical_hddl200709007.aspx 沈阳航空航天大学课程设计 学号： 班级： 姓名： 指导教师：李飞 2012年 9 月 2 日 沈阳航空工业学院 课程设计任务书 院系：电子信息工程专业：通信工程班级：14020202 学号：2011040202059 题目：算法效率比较 一、课程设计时间 2012~13年第1学期第1周，共计1周，20学时。 二、课程设计内容 用C语言编写软件完成以下任务： 比较“冒泡排序”和“选择排序”两种排序方法的效率。 完成同样的工作，一个算法的时间效率越高（使用的时间越少），越容易受欢迎。假设算法的时间主要消耗在2个方面：赋值运算，比较运算。 请用程序读取给定的数据（file24.txt，由教师提供）后，分别使用“冒泡排序”和“选择排序”两种方法进行排序，并分别统计出各自需要的“赋值运算次数”和“比较运算次数”，从而对它们的时间效率进行初步评价。 三、课程设计要求 1. 程序质量： ?贯彻结构化的程序设计思想。 ?用户界面友好，功能明确，操作方便。 ?用户界面中的菜单至少应包括“读取数据”、“冒泡法排序”、“选择 法排序”、“退出”4项。 ?代码应适当缩进，并给出必要的注释，以增强程序的可读性。 2. 课程设计说明书： 课程结束后，上交课程设计说明书和源程序。课程设计说明书的格式和内容参见提供的模板。 四、指导教师和学生签字 指导教师：________ 学生签名：________ 五、成绩： 六、教师评语： 目录 一、需求分析 ....................................................... I 二、设计分析....................................................... I I 三、主要界面截图 ............................................. V II 四、技术要点...................................................... X I 五、个人总结 .................................................... X V 六、参考文献.................................................... XVI 七、源程序 ................................................... X VII 1 算法设计与分析各种查找算法的性能测试 目录 摘要 (2) 第一章：简介（Introduction） (3) 1.1 算法背景 (3) 第二章：算法定义（Algorithm Specification） (4) 2.1 数据结构 (4) 2.2顺序查找法的伪代码 (4) 2.3 二分查找（递归）法的伪代码 (5) 2.4 二分查找（非递归）法的伪代码 (6) 第三章：测试结果（Testing Results） (8) 3.1 测试案例表 (8) 3.2 散点图 (9) 第四章：分析和讨论 (11) 4.1 顺序查找 (11) 4.1.1 基本原理 (11) 4.2.2 时间复杂度分析 (11) 4.2.3优缺点 (11) 4.2.4该进的方法 (12) 4.2 二分查找（递归与非递归） (12) 4.2.1 基本原理 (12) 4.2.2 时间复杂度分析 (13) 4.2.3优缺点 (13) 4.2.4 改进的方法 (13) 附录：源代码（基于C语言的） (15) 声明 ....................................................... 错误！未定义书签。 摘要 在计算机许多应用领域中，查找操作都是十分重要的研究技术。查找效率的好坏直接影响应用软件的性能，而查找算法又分静态查找和动态查找。 我们设置待查找表的元素为整数，用不同的测试数据做测试比较，长度取固定的三种，对象由随机数生成，无需人工干预来选择或者输入数据。比较的指标为关键字的查找次数。经过比较可以看到，当规模不断增加时，各种算法之间的差别是很大的。这三种查找方法中，顺序查找是一次从序列开始从头到尾逐个检查，是最简单的查找方法，但比较次数最多，虽说二分查找的效率比顺序查找高，但二分查找只适用于有序表，且限于顺序存储结构。 关键字：顺序查找、二分查找（递归与非递归） 第一章：简介（Introduction） 1.1 算法背景 查找问题就是在给定的集合（或者是多重集，它允许多个元素具有相同的值）中找寻一个给定的值，我们称之为查找键。 对于查找问题来说，没有一种算法在任何情况下是都是最优 C语言主流的排序算法效率分析及总结 班级：计科二班作者：XXX 日期：2016-3-29 工作：算法搜集及程序组合，结论总结。 星期二同组者：刘文 工作：程序测试，时间记录以及程序演示这次我们组主要搜集了冒泡排序算法，简单排序算法，直接插入排序算法，希尔排序算法，堆排序算法，快速排序算法六种常见的排序算法，并对它们的运行效率作了一个简单的测试与分析。 A冒泡排序： 算法思想简单描述： 在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。冒泡排序是稳定的。 算法时间复杂度：O(N2) 下面我们来测试一下不同数据量的排序时间： 这是200个乱序随机数： 冒泡排序运行时间为0.000000毫秒 这是1000个乱序随机数： 冒泡排序运行时间为3.000000毫秒这是5000个乱序随机数： 冒泡排序运行时间为70.000000毫秒这是20000个乱序随机数： 冒泡排序运行时间为1464.000000毫秒 从不同数据量的纵向分析来看， 1，在冒泡排序算法里，随着数据量的增加，其运行时间也会越来越长。 2，在两百个数据的时候，其运行时间少到忽略不计，即运算瞬间完成。这说明冒泡排序在处理小数据量的时候还是很给力的 3，当处理的数据量从5000提到20000的时候，冒泡排序的运行时间发生了质的增加。从几十毫秒到几千毫秒，运行时间大大增加，从这里可见，冒泡排序在处理稍微大的数据的时候便已经显现出了力不从心感，我个人感觉已不大适用。 B 简单选择排序： 算法思想简单描述： 在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。选择排序是不稳定的。 时间复杂度：O(N2) 下面我们依然来测试一下简单选择排序在不同数据量的运行时间： 这是200个乱序随机数： 1.稳定性比较 插入排序、冒泡排序、二叉树排序、二路归并排序及其他线形排序是稳定的 选择排序、希尔排序、快速排序、堆排序是不稳定的 2.时间复杂性比较 插入排序、冒泡排序、选择排序的时间复杂性为O(n2) 其它非线形排序的时间复杂性为O(nlog2n) 线形排序的时间复杂性为O(n); 3.辅助空间的比较 线形排序、二路归并排序的辅助空间为O(n),其它排序的辅助空间为O(1); 4.其它比较 插入、冒泡排序的速度较慢，但参加排序的序列局部或整体有序时，这种排序能达到较快的速度。 反而在这种情况下，快速排序反而慢了。 当n较小时，对稳定性不作要求时宜用选择排序，对稳定性有要求时宜用插入或冒泡排序。 若待排序的记录的关键字在一个明显有限范围内时,且空间允许是用桶排序。当n较大时，关键字元素比较随机，对稳定性没要求宜用快速排序。 当n较大时，关键字元素可能出现本身是有序的，对稳定性有要求时，空间允许的情况下。 宜用归并排序。 当n较大时，关键字元素可能出现本身是有序的，对稳定性没有要求时宜用堆排序。 ********************************************************************* **************** 重温经典排序思想--C语言常用排序全解 /* ===================================================================== ======== 相关知识介绍（所有定义只为帮助读者理解相关概念，并非严格定义）： 1、稳定排序和非稳定排序 简单地说就是所有相等的数经过某种排序方法后，仍能保持它们在排序之前的 相对次序，我们就 说这种排序方法是稳定的。反之，就是非稳定的。 比如：一组数排序前是a1,a2,a3,a4,a5，其中a2=a4，经过某种排序后为 a1,a2,a4,a3,a5， 则我们说这种排序是稳定的，因为a2排序前在a4的前面，排序后它还是在a4 的前面。假如变成a1,a4, a2,a3,a5就不是稳定的了。 2、内排序和外排序 在排序过程中，所有需要排序的数都在内存，并在内存中调整它们的存储顺序，称为内排序； 在排序过程中，只有部分数被调入内存，并借助内存调整数在外存中的存放顺 序排序方法称为外排序。 3、算法的时间复杂度和空间复杂度 所谓算法的时间复杂度，是指执行算法所需要的计算工作量。 一个算法的空间复杂度，一般是指执行这个算法所需要的内存空间。 ===================================================================== =========== */ /* ================================================ 功能：选择排序 输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数 ================================================ */ /* ==================================================== 算法思想简单描述： 在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换； 然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环 到倒数第二个数和最后一个数比较为止。 《数据结构》课程设计报告 注：各部分内容要求填写详尽，如空间不够可自行扩充。 程序： #include } return -1; } ///以下是二叉查找树查找法 template 《算法分析与设计》实验报告 实验1 算法效率与时空复杂度检验姓名XXX 学号XXX 班级XXXXXX 时间：XXXX-XX-XX 地点：XXX 同组人：无 指导教师：XXX 实验目的 1、掌握一门程序设计语言 2、掌握算法及程序设计的一般策略与方法 3、掌握算法实验的一般步骤 4、掌握算法分析与设计、算法比较的一般方法 5、掌握算法实验中的时空复杂度的分析方法 6、掌握算法实验方案的设计方法 实验内容 a)选择一个合适的程序设计语言（如C、C++、PASCAL等） b)根据问题设计算法。问题如下 （百钱买百鸡问题）假设公鸡5元钱一只，母鸡3元钱一只，小鸡一元钱3 只。要用100块钱刚好买100只鸡，问有多少种买法，每种买法中公鸡、母 鸡、小鸡的数量各为多少？设计一个实验方案，验证求解此问题的算法的正确 性，比较并分析各算法的优劣。 c)设计实验方案。方案中应包括 i.多种问题求解算法 ii.算法执行时间获取方法 iii.抗时间“噪声”方法 iv.时间结果分析对比方法 d)根据算法和实验方案设计实验程序 e)设计求解此问题的多种算法，并将它们转换成相应程序。 f)分析各算法（程序）的特点，比较它们的优劣。 g)安装程序设计语言系统。 h)输入各个程序，验证它们的正确性。 i)设计并运行能统计各程序执行时间并能抗“噪声”的程序，统计各算法的时间开 销，并与之前所做的理论分析比较，看是否一致。 实验环境 硬件：Intel(R) Pentium(R) CPU RAM:4G 软件：Myeclipse2013 实验前准备 1、算法设计：见实验步骤2 2、程序设计：见实验步骤3 实验步骤 1、利用spark语言写出初步的算法，再用java作为程序实现语言，实验利用的IDE为myelcipse2013，若直接在机器上编译运行需要安装JDK 2、spark程序如下： PROGRAM 百钱买百鸡（） Integer M=100 Integer x, y, z, n, k Integer t1, t2 t1 gettime()【数据结构】搜索算法效率比较
常用系统算法总结及性能比较
数据结构实验排序算法效率比较平台
几种潮流算法性能的比较
算法效率比较
各种查找算法地性能比较测试(顺序查找、二分查找)
排序算法效率分析及总结
几种排序算法效率的比较
查找算法效率比较
实验1 算法效率与时空复杂度检验