一、利用舍伍德算法實(shí)現(xiàn)線性表的快速查找（論文文獻(xiàn)綜述）
馮沖[1]（2018）在《類人答題系統(tǒng)中的不等式問題自動(dòng)求解的研究與實(shí)現(xiàn)》文中提出隨著信息技術(shù)不斷發(fā)展,人工智能領(lǐng)域發(fā)展突飛猛進(jìn),社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域都離不開計(jì)算機(jī)和人工智能,教育領(lǐng)域同樣如此,數(shù)學(xué)問題的機(jī)器求解研究進(jìn)行了數(shù)十年,在很多方面都有了不錯(cuò)的進(jìn)展,依賴前人的工作經(jīng)驗(yàn)和成果,本文將不等式的機(jī)器求解和推理用在初等數(shù)學(xué)類人答題系統(tǒng)問題的研究上,用來解決盡量多的不等式相關(guān)的數(shù)學(xué)初等問題。本文工作主要有以下幾點(diǎn):1.研究、實(shí)現(xiàn)和改進(jìn)了一些用于求解不等式相關(guān)問題的算法。運(yùn)用和改進(jìn)蒙特卡洛樹搜索方法進(jìn)行不等式放縮和表達(dá)式變換,提高了不等式放縮和表達(dá)式變換的效率。在蒙特卡洛樹搜索的表達(dá)式變換中,實(shí)現(xiàn)了基于語法樹和參數(shù)空間的表達(dá)式變形方法,讓表達(dá)式變形高效準(zhǔn)確。實(shí)現(xiàn)了差分代換的方法去判斷表達(dá)式的非負(fù)性。還利用Grobner Basis的方法為知識(shí)庫產(chǎn)生盡量多的等式,不僅可以簡化等式間的關(guān)系,還可以方便輕松得到目標(biāo)解析式和目標(biāo)等式,以便進(jìn)行最值和參數(shù)范圍的求解。2.設(shè)計(jì)了一套不等式相關(guān)問題的知識(shí)表示方法。推理引擎的首要條件是擁有一套知識(shí)的表示方法,在建立了合適的知識(shí)表示方法之后進(jìn)行推理才能保證系統(tǒng)的效率和準(zhǔn)確性。在這套表示方法的基礎(chǔ)上,自然語言處理可以對(duì)題目進(jìn)行識(shí)別,推理引擎也將利用這些關(guān)系和實(shí)體進(jìn)行推理。3.論文設(shè)計(jì)了一套數(shù)學(xué)問題推理引擎,具體包括正向推理、分支推理、輔助推理和逆向推理四大引擎。所有的推理皆在此范圍內(nèi)工作。正向推理主要負(fù)責(zé)普通的計(jì)算推理和邏輯推理,分支推理主要負(fù)責(zé)對(duì)選擇題和對(duì)參數(shù)討論的問題的不同參數(shù)范圍的分支進(jìn)行推理。輔助推理主要進(jìn)行直覺推理和計(jì)算推理。逆向推理則為從結(jié)論出發(fā)進(jìn)行邏輯推理、計(jì)算推理和直覺推理。此外還創(chuàng)建并維護(hù)了一套不等式規(guī)則庫,推理規(guī)則為推理引擎的基礎(chǔ),四大引擎均在這些推理規(guī)則的基礎(chǔ)之上運(yùn)行。4.本文針對(duì)初等數(shù)學(xué)中不等式相關(guān)問題中經(jīng)典的題型都給出了解決的思路和方法,并加以實(shí)現(xiàn),從而實(shí)現(xiàn)了一套不等式問題的自動(dòng)推理系統(tǒng)。其中還實(shí)現(xiàn)了一題多解技術(shù)來幫助系統(tǒng)增強(qiáng)有效性。針對(duì)不等式問題求解的最后一步,停機(jī)問題,給出了對(duì)應(yīng)的具體解決方案,讓系統(tǒng)盡可能的準(zhǔn)確停機(jī)。經(jīng)過一系列系統(tǒng)的搭建,方法的添加、完善和測試之后,論文所設(shè)計(jì)的初等數(shù)學(xué)問題求解系統(tǒng)中不等式相關(guān)的中等難度題目的求解正確率達(dá)到了73.25%。
韓永,姚念民,蔡紹濱[2]（2013）在《一種樹鏈雙訪表結(jié)構(gòu)的快速查找算法》文中研究說明查找是計(jì)算機(jī)應(yīng)用中的常用基本運(yùn)算.當(dāng)前有很多查找算法針對(duì)關(guān)鍵字的查找概率問題進(jìn)行了優(yōu)化.處理器對(duì)高速緩存和主存的訪問存在著巨大的速度差異.因此,隨著高緩技術(shù)的快速發(fā)展及其容量的擴(kuò)大,提高訪問概率較高關(guān)鍵字的高緩命中率成為加速查找的一個(gè)重要因素.提出一種能夠根據(jù)關(guān)鍵字的訪問統(tǒng)計(jì)自適應(yīng)調(diào)整的樹鏈雙訪表結(jié)構(gòu).該算法能適應(yīng)訪問數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn),在應(yīng)用中動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵字訪問次數(shù),提高訪問概率較高關(guān)鍵字的高緩命中率,從而實(shí)現(xiàn)快速查找.實(shí)驗(yàn)表明,隨著測試集中熱關(guān)鍵字查找比率的增大,樹鏈雙訪表查找算法的性能優(yōu)勢(shì)也越明顯.
喬松霞[3]（2009）在《用回溯和概率相結(jié)合的算法討論8皇后問題》文中認(rèn)為8皇后問題是計(jì)算機(jī)算法設(shè)計(jì)領(lǐng)域里的經(jīng)典問題。利用回溯算法和概率算法相結(jié)合的辦法求解8皇后問題,通過實(shí)驗(yàn)分析第一次成功搜索到皇后位置的概率,以實(shí)驗(yàn)得出的數(shù)據(jù)為依據(jù)對(duì)現(xiàn)存的觀點(diǎn)提出了質(zhì)疑,并對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,肯定了本文數(shù)據(jù)的合理性。
劉驚雷,童向榮,張偉[4]（2006）在《一種快速構(gòu)建最優(yōu)聯(lián)盟結(jié)構(gòu)的方法》文中指出聯(lián)盟結(jié)構(gòu)是對(duì)Agent集合的一個(gè)劃分,通過聯(lián)盟形成聯(lián)盟結(jié)構(gòu),可以使Agent之間形成有效的合作,完成單個(gè)Agent所不能完成的任務(wù)。然而聯(lián)盟結(jié)構(gòu)的數(shù)目和解空間比較大,以至于通過窮舉搜索最優(yōu)聯(lián)盟結(jié)構(gòu)是很復(fù)雜的。動(dòng)態(tài)規(guī)劃法通常用于求解具有最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)和重疊子問題性質(zhì)的問題,文章在給出了Agent聯(lián)盟的相關(guān)概念之后,論證了構(gòu)造最優(yōu)聯(lián)盟結(jié)構(gòu)問題恰恰具有這兩類性質(zhì),因此利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法可以求解。最后給出了相應(yīng)的算法,并得出采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)聯(lián)盟結(jié)構(gòu)的時(shí)間復(fù)雜度為O（3n）。
劉驚雷,范輝,范寶德[5]（2004）在《利用舍伍德算法實(shí)現(xiàn)線性表的快速查找》文中指出舍伍德算法是概率算法的一種，該文在比較了線性表的順序存儲(chǔ)與鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)的特 點(diǎn)之后，提出了一種較優(yōu)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——用數(shù)組模擬鏈表。理論上證明了采用舍伍德算法進(jìn) 行查找運(yùn)算的時(shí)間復(fù)雜度為O（n1/2），并在計(jì)算機(jī)上給出了相應(yīng)數(shù)據(jù)的模擬。
二、利用舍伍德算法實(shí)現(xiàn)線性表的快速查找（論文開題報(bào)告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡單簡介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準(zhǔn)備的觀點(diǎn)或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡64位RISC處理器存儲(chǔ)管理單元結(jié)構(gòu)并詳細(xì)分析其設(shè)計(jì)過程。在該MMU結(jié)構(gòu)中,TLB采用叁個(gè)分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲(chǔ)器并行查找,支持粗粒度為64KB和細(xì)粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級(jí)分層頁表結(jié)構(gòu)映射地址空間,并詳細(xì)論述了四級(jí)頁表轉(zhuǎn)換過程,TLB結(jié)構(gòu)組織等。該MMU結(jié)構(gòu)將作為該處理器存儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的一個(gè)重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關(guān)研究對(duì)象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對(duì)象從而得到有關(guān)信息。
實(shí)驗(yàn)法：通過主支變革、控制研究對(duì)象來發(fā)現(xiàn)與確認(rèn)事物間的因果關(guān)系。
文獻(xiàn)研究法：通過調(diào)查文獻(xiàn)來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實(shí)證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實(shí)踐的需要提出設(shè)計(jì)。
定性分析法：對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行“質(zhì)”的方面的研究，這個(gè)方法需要計(jì)算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過具體的數(shù)字，使人們對(duì)研究對(duì)象的認(rèn)識(shí)進(jìn)一步精確化。
跨學(xué)科研究法：運(yùn)用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對(duì)某一課題進(jìn)行研究。
功能分析法：這是社會(huì)科學(xué)用來分析社會(huì)現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個(gè)方面的影響。
模擬法：通過創(chuàng)設(shè)一個(gè)與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、利用舍伍德算法實(shí)現(xiàn)線性表的快速查找（論文提綱范文）
（1）類人答題系統(tǒng)中的不等式問題自動(dòng)求解的研究與實(shí)現(xiàn)（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究工作的背景與意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 數(shù)學(xué)的機(jī)器求解與證明 |
| 1.2.2 隨機(jī)化算法 |
| 1.2.3 搜索算法 |
| 1.3 本文的主要研究內(nèi)容 |
| 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排 |
| 第二章 相關(guān)理論與技術(shù) |
| 2.1 一階邏輯 |
| 2.1.1 表示方法 |
| 2.1.2 一階邏輯的語法和語義 |
| 2.1.3 運(yùn)用一階邏輯 |
| 2.1.4 前向鏈接 |
| 2.1.5 反向鏈接 |
| 2.2 產(chǎn)生式系統(tǒng) |
| 2.2.1 產(chǎn)生式認(rèn)知模型 |
| 2.2.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)架構(gòu) |
| 2.2.3 推理機(jī)在產(chǎn)生式系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn) |
| 2.3 知識(shí)庫 |
| 2.4 蒙特卡洛樹搜索 |
| 2.5 符號(hào)計(jì)算引擎 |
| 2.5.1 MAPLE計(jì)算軟件 |
| 2.5.2 GROBNER基 |
| 2.6 DROOLS規(guī)則推理引擎 |
| 2.7 本章小結(jié) |
| 第三章 不等式問題的相關(guān)算法研究 |
| 3.1 表達(dá)式的蒙特卡洛化簡和不等式的蒙特卡洛放縮 |
| 3.1.1 表達(dá)式的蒙特卡洛變式變形與化簡 |
| 3.1.2 不等式放縮的蒙特卡洛樹搜索 |
| 3.2 利用差分代換方法判斷表達(dá)式非負(fù)性 |
| 3.3 基于語法樹和參數(shù)空間的表達(dá)式等價(jià)變形 |
| 3.4 基于GROBNERBASIS的等式生成方法 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第四章 不等式問題的知識(shí)表示 |
| 4.1 不等式問題中的知識(shí)表示 |
| 4.1.1 代數(shù)實(shí)體表示 |
| 4.1.2 代數(shù)實(shí)體屬性表示 |
| 4.1.3 代數(shù)關(guān)系表示 |
| 4.2 本章小結(jié) |
| 第五章 不等式自動(dòng)推理系統(tǒng)的研究與構(gòu)建 |
| 5.1 不等式問題中的計(jì)算方法和推理規(guī)則 |
| 5.1.1 不等式的計(jì)算方法 |
| 5.1.2 不等式的推理規(guī)則 |
| 5.2 知識(shí)庫中的邏輯推理模塊 |
| 5.2.1 分支推理 |
| 5.2.2 輔助推理 |
| 5.3 推理模型的構(gòu)建 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第六章 不等式問題求解系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn) |
| 6.1 初等數(shù)學(xué)不等式問題的類型 |
| 6.2 求解不等式選題和填空題 |
| 6.3 求解最值問題和取值范圍問題 |
| 6.3.1 求解最值問題 |
| 6.3.2 求解取值范圍問題 |
| 6.4 自動(dòng)推理中的不等式證明方法 |
| 6.5 一題多解技術(shù)求解不等式問題 |
| 6.6 不等式問題的求解停機(jī)策略 |
| 6.7 本章小結(jié) |
| 第七章 不等式自動(dòng)求解系統(tǒng)測試與分析 |
| 7.1 測試環(huán)境 |
| 7.1.1 硬件環(huán)境 |
| 7.1.2 軟件環(huán)境 |
| 7.2 自動(dòng)解題測試 |
| 7.2.1 差分代換方法測試 |
| 7.2.2 基于參數(shù)空間的表達(dá)式變形測試 |
| 7.2.3 最值問題求解測試 |
| 7.2.4 不等式證明方法測試 |
| 7.3 測試結(jié)果分析 |
| 7.4 本章小結(jié) |
| 第八章 總結(jié)與展望 |
| 8.1 全文總結(jié) |
| 8.2 工作展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果 |
（3）用回溯和概率相結(jié)合的算法討論8皇后問題（論文提綱范文）
| 0 引言 |
| 1 回溯算法 |
| 2 概率算法 |
| 3 實(shí)驗(yàn)過程 |
| 4 數(shù)據(jù)參數(shù)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果 |
| 5 結(jié)束語 |
（5）利用舍伍德算法實(shí)現(xiàn)線性表的快速查找（論文提綱范文）
| 1 舍伍德算法 |
| 2 線性表的組織 |
| 3 數(shù)組實(shí)現(xiàn)鏈表 |
| 4 用類模板實(shí)現(xiàn)算法 |
| 5 時(shí)間復(fù)雜度分析 |
| 6 程序測試 |
| 7 結(jié)束語 |
四、利用舍伍德算法實(shí)現(xiàn)線性表的快速查找（論文參考文獻(xiàn)）
- [1]類人答題系統(tǒng)中的不等式問題自動(dòng)求解的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 馮沖. 電子科技大學(xué), 2018(10)
- [2]一種樹鏈雙訪表結(jié)構(gòu)的快速查找算法[J]. 韓永,姚念民,蔡紹濱. 小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng), 2013(07)
- [3]用回溯和概率相結(jié)合的算法討論8皇后問題[J]. 喬松霞. 軟件導(dǎo)刊, 2009(08)
- [4]一種快速構(gòu)建最優(yōu)聯(lián)盟結(jié)構(gòu)的方法[J]. 劉驚雷,童向榮,張偉. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2006(04)
- [5]利用舍伍德算法實(shí)現(xiàn)線性表的快速查找[J]. 劉驚雷,范輝,范寶德. 計(jì)算機(jī)工程, 2004(01)
標(biāo)簽：查找算法論文; 概率計(jì)算論文;