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1. 求解云计算压力测试中并行任务密度的高速算法

白宇郭显娥

计算机应用 2014, 34 (7): 1839-1842. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.07.1839

摘要（262）

PDF （731KB）（691）

针对当前云计算负载压力测试过程中，对所采集数据计算并行任务密度的算法效率较低的问题，基于空间换时间的思路，使用数学分析的方法，提出了一种时间复杂度为O(n lb n)，空间复杂度为O(n)的求解并行任务密度的高速算法。实验结果表明，该算法与时间复杂度同为O(n lb n)的OpenSTA算法相比，效率约有6~8倍的提升。该算法对多个相同的并行任务密度能够解得并行时长最长者，可以准确反映负载最重的情况。该算法适合云计算进行负载均衡算法设计时，获取真实参照数据使用。

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2. 中缀算术表达式的轻量化求值算法

白宇郭显娥

计算机应用 2013, 33 (11): 3163-3166.

摘要（525）

PDF （595KB）（296）

针对当前中缀算术表达式求值算法笨重或者复杂的问题，提出了一种轻量化的中缀算术表达式求值算法。该算法基于逆向拆分中缀算术表达式的思路，使用递归解析的方法，等价于中缀算术表达式的构造二叉树表示。实验结果表明，该算法与传统逆波兰表达式(RPN)转换、求值算法相比，该算法无需做逆波兰表达式转换，无需人工栈辅助，实现代码量仅有其1/6，而效率仅下降6.9%。与W3Eval算法相比，该算法无需符号转置表，支持算符自定义或重定义，实现代码量不到其1/2。该算法实现代价低，适用于Web应用的Browser端，及嵌入式应用等轻量化应用场合。

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3. 深度优先稳定原地归并排序的高效算法

白宇郭显娥

计算机应用 2013, 33 (04): 1039-1042. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01039

摘要（910）

PDF （711KB）（524）

基于分治策略，使用深度优先的方法，提出了一种用于线性表的稳定原地归并排序算法，其时间复杂度为O(n lb n)，辅助空间复杂度为O(1)，递归栈空间复杂度为O(lb n)，同时进行了算法分析和实验测试。实验结果表明，该算法效率较STL中的稳定原地归并排序算法有67.51%的提升，解决了稳定排序算法中要么时间复杂度高要么空间复杂度高的问题。

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4. 多维概念格与关联规则发现

郭显娥王俊红

计算机应用 2010, 30 (4): 1072-1075.

摘要（1258）

PDF （689KB）（1424）

在引用多维数据序列对概念内涵进行不同维度的描述的基础上，提出了多维概念格的形式化定义及其构造方法；并给出了基于多维概念格的关联规则提取方法，该方法通过发现最大频繁多维数据序列研究不同维度属性之间的依赖关系。实例表明，多维概念格利于发现内容更丰富的有用信息。