检索结果-南通市图书馆

软件学报 2018年第7期29卷 1893-1908页

作者：李顺东亢佳杨晓艺窦家维陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710062 陕西师范大学数学与信息科学学院陕西西安710062

安全多方计算是近年来国际密码学界研究的热点问题之一,是信息社会隐私保护的核心技术.保密地将字符串按照字典序排序问题是一个全新的安全多方计算问题,在信息安全领域有重要的实际意义和广泛的应用前景.它不仅可以提高保密数据库查询... 详细信息

安全多方计算是近年来国际密码学界研究的热点问题之一,是信息社会隐私保护的核心技术.保密地将字符串按照字典序排序问题是一个全新的安全多方计算问题,在信息安全领域有重要的实际意义和广泛的应用前景.它不仅可以提高保密数据库查询的效率,还可以解决大数据情况下的百万富翁问题.为了保密地判断两个字符串按照字典序排序的位置关系,首先设计了一种新的编码方法和一种基于ElGamal加密算法的云外包计算下的同态加密方案,在此基础上提出了一个高效、简单的协议,并对协议进行了正确性和安全性分析,同时给出了协议计算复杂性和通信复杂性的理论分析与实验验证.最后将保密的字符串排序问题协议应用于解决百万富翁问题,从根本上解决了大数据情况下的百万富翁问题.

关键词：密码学安全多方计算字符串排序数据库保密查询同态加密百万富翁问题

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一种自定义顺序的字符串排序算法

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小型微型计算机系统 2012年第9期33卷 1968-1971页

作者：张海军潘伟民木妮娜栾静新疆师范大学计算机科学技术学院乌鲁木齐830054 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027

现有的排序算法很难实现自定义顺序的字符串排序,提出一种自定义顺序的字符串快速排序方法.在应用连续编号定义字符排序顺序的基础上,使用哈希表结构将字符串转换成对应的整型数组,以字符的最大编号作为基数排序算法的新基数,实现字符... 详细信息

现有的排序算法很难实现自定义顺序的字符串排序,提出一种自定义顺序的字符串快速排序方法.在应用连续编号定义字符排序顺序的基础上,使用哈希表结构将字符串转换成对应的整型数组,以字符的最大编号作为基数排序算法的新基数,实现字符串的基数排序.分析和实验表明,本文方法可有效实现自定义顺序的字符串排序,是一个时间和空间复杂度都是线性的排序算法,比快速排序(Quick Sort)具有更好的时间性能,且可以方便地推广到其它语言的字串排序中.

关键词：字符串排序自定义顺序基数排序哈希表

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应用于大数据的Trie树排序算法

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计算机工程与设计 2022年第2期43卷 427-433页

作者：赵林洁肖英张宇中国计量大学信息工程学院浙江杭州310018 中国计量大学浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室浙江杭州310018 杭州代码哥智能科技有限公司研发中心浙江杭州310018

针对在数据量动态增加的场景下现有的排序算法管理数据导致算法性能大大降低的问题,提出一种16-bit Trie树排序算法。借助邻居节点上存储的链节点指针完成排序,它不仅可以边构建边排序,且引入动态数组可以提高该算法的空间效率。仿真结... 详细信息

针对在数据量动态增加的场景下现有的排序算法管理数据导致算法性能大大降低的问题,提出一种16-bit Trie树排序算法。借助邻居节点上存储的链节点指针完成排序,它不仅可以边构建边排序,且引入动态数组可以提高该算法的空间效率。仿真结果表明,传统Trie树支持数据动态更新,但通过遍历Trie树的方式完成排序耗时较多,快速排序算法在数据动态增加时效率低,16-bit Trie树排序算法支持数据动态更新,排序时间明显少于传统Trie树,优于快速排序,这表明16-bit Trie树排序算法在处理海量动态数据时具有突出优势。

关键词：字典树排序算法压缩字符串排序字典树结构

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应用于大数据的Trie树存储结构及算法研究

应用于大数据的Trie树存储结构及算法研究

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作者：赵林洁中国计量大学

学位级别：硕士

大数据、人工智能、区块链等新兴技术的快速迭代,正在加速全球数字化转型。数字化时代基于数字、面向数字的数据量呈指数级增长,导致数据存储及索引技术面临巨大挑战。而现有的数据存储技术存在难以扩展、硬件成本高、数据有效连通性不... 详细信息

大数据、人工智能、区块链等新兴技术的快速迭代,正在加速全球数字化转型。数字化时代基于数字、面向数字的数据量呈指数级增长,导致数据存储及索引技术面临巨大挑战。而现有的数据存储技术存在难以扩展、硬件成本高、数据有效连通性不足等问题,难以满足数字化时代海量数据的存储和索引。为此,本文基于16-bit Trie树结构提出了一种数据压缩存储结构,并完成对数据快速索引和排序,具体研究内容如下:首先,基于16-bit Trie树结构提出了一种16-bit Trie树压缩结构,该结构引入动态数组和词缀压缩方法优化了Trie树的空间性能。对内存进行分类管理,失效的空间不直接释放,而是回收到相同类型的内存块中等待继续使用,不仅解决了动态数组频繁申请、释放内存产生内存碎片的问题,还提高了系统内存分配速度。实验结果表明,与16-bit Trie树结构相比,16-bit Trie树压缩结构的构建速度快了1.4倍;与红黑树相比,构建速度提高了21%左右;与B+树相比,构建速度加快了25%。在此基础上,本研究实现了一种支持快速检索的16-bit Trie树压缩结构的索引算法,该算法结合了快速索引和高效空间的双重优点,可以共享字符串前缀,具有高效的查询效率,其时间复杂度为O(n),n表示字符串的长度,使用词缀压缩方法可以在保证结构紧凑的同时提高数据查询效率。实验结果显示,与16-bit Trie树索引算法相比,16-bit Trie树压缩索引算法节约了3.7倍的空间,索引性能提高了25-30%;与红黑树相比,16-bit Trie树压缩索引算法尽管空间效率降低了18-25%,但是索引速度快了40%;与B+树相比,16-bit Trie树压缩索引算法花费几乎相近的空间,索引速度提高了25%左右。最后,本文基于16-bit Trie树压缩结构提出了一种高效的排序算法,该算法包括16-bit Trie树压缩结构和有序链表两个部分,通过树形结构保存了数据的有序位置,再借助Trie树减少比较次数完成数据排序,不仅实现了边构建边排序,而且支持数据动态添加,在降低数据稀疏性的同时保持了排序效率。实验结果显示,传统Trie树支持数据动态更新,但通过遍历Trie树的方式完成排序耗时较多,快速排序算法在数据动态增加时效率很低,16-bit Trie树排序算法支持数据动态更新,排序时间明显少于传统Trie树,优于快速排序,这表明16-bit Trie树排序算法在处理大规模动态数据时具有突出优势。

关键词：字典树压缩方法信息检索排序算法字符串排序

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在APPLE机上快速排序

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中华学习机 1990年第2期 19-20页

作者：姜仕仁

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