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數(shù)據(jù)結構的論文題目篇一
1004012033 陳孝婕 10計本3 “數(shù)據(jù)結構與算法”這門課程對于計算機科學與技術系的學生來說是非常重要的課程。這門課程主要包括十個章節(jié)。
一．每章主要知識點總結和個人掌握情況
第一章主要要求學生掌握數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)結構、算法及算法分析等基本概念和基礎知識。另外，第一章結合課程學習要求，復習和掌握算法描述工具--c語言中的指針類型與指針變量、結構類型與結構變量、函數(shù)與參數(shù)、遞歸定義和遞歸函數(shù)、動態(tài)存儲分配、文件操作、程序測試和測試集、測試數(shù)據(jù)的設計和程序調試等問題。
從這一章中我不僅學到了數(shù)據(jù)結構的基本概念和基礎知識，了解到什么是數(shù)據(jù)結構，我們?yōu)槭裁匆獙W習數(shù)據(jù)結構這門課程。而且復習了大一下學期所學的c語言程序課程設計中的算基本法語句。有利于數(shù)據(jù)結構與算法后面課程的學習。
第二章主要學習順序表（包括順序串）數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)結構、基本算法及相關應用。知識點包括順序表的概念、數(shù)據(jù)結構定義、數(shù)據(jù)類型描述、基本算法的實現(xiàn)及其性能的分析等知識；還有“查找”和“排序”的概念，“查找”包括3種查找方式：簡單順序查找、二分查找、分塊查找；“排序”包括直接插入排序、希爾排序、冒泡排序、快速排序、直接選擇排序和歸并排序（重點為二路歸并排序）6種排序方式；掌握應用順序表來進行查找和排序的各類算法以及不同的查找和排序算法間的性能差異。在此基礎上，理解順序串的相關應用。
從這一章中我學習到各種不同的查找方法和排序方式，其中二分查找作為重點查找方法我進行了重點學習，熟悉并熟練地運用二分查找并且了解到各種排序方法適合于不同的順序表。對于順序串的學習，我主要掌握了字符串的基本運算，包括：求串長strlen(s)、連接stract(st1,st2)、求子串substr(s,i,j)、比較串的大小strcmp(s,t)、插入insert(s1,i,s2)、刪除delete(s,i,j)、子串定位index(s1,s2)、置換(replace(s1,i,j,s2)、replace(s,t,v)兩種)。
第三章主要學習鏈表（單聊表、循環(huán)鏈表）的概念、數(shù)據(jù)結構、數(shù)據(jù)類型描述、基本算法以及鏈表相關應用。需要掌握各種鏈表的概念、數(shù)據(jù)結構定義、基本算法實現(xiàn)以及算法的性能分析等知識，掌握鏈表的相關應用方法，在此基礎上掌握鏈串的相關知識。
通過這一章我學習了另一種數(shù)據(jù)結構——鏈表，在邏輯結構上，鏈表與順序表一樣，也是線性邏輯結構；單鏈表借助“地址”的概念，使用了鏈式存儲結構，產(chǎn)生了一種新的數(shù)據(jù)結構——鏈表，鏈表的基本操作是地址運算，在此基礎上構成的鏈表基本算法的特點也就不同，從鏈表算法的功能看，鏈表的基本運算與順序表基本相同，但實現(xiàn)方法和過程與順序表是不同的，鏈表可分為靜態(tài)鏈表和動態(tài)鏈表兩種。這一章我學習到的實際應用是鏈表的創(chuàng)建、插入和刪除等基本操作。循環(huán)鏈表的建立和查詢方法。
第四章主要知識點是在兩種不同的存儲結構下設計的堆棧，即順序棧和鏈棧。主要內容是順序棧和鏈棧的概念、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)結構定義和基本運算算法及其性能分析。通過對本章的學習，要求掌握順序棧及鏈棧的數(shù)據(jù)類型描述、數(shù)據(jù)結構、基本算法及其性能分析等知識。在此基礎上，了解堆棧的相關應用，掌握應用堆棧解決實際問題的思想及方法。
通過對這一章的學習，我了解了堆棧的概念，堆棧的原理、創(chuàng)建方法以及使用方式。“后進先出”是其基本原則。利用堆棧可以輕松方便的解決對稱問題以及括號匹配等問題。堆棧與順序表、鏈表不同的是，堆棧只能對一端的數(shù)據(jù)元素進行操作，即只在棧頂進行元素的插入和刪除。掌握順序棧和鏈表的存儲結構是學習堆棧的要素之一。堆棧是一類常用的數(shù)據(jù)結構，被廣泛應用于各種程序設計中。
第五章的重點知識是在順序存儲和鏈接存儲下的兩種隊列——順序（循環(huán)）隊列和鏈隊
列的數(shù)據(jù)結構、基本運算及其性能分析以及應用。通過本章的學習，要求掌握順序隊列（重點是循環(huán)隊列）及鏈隊列的概念、數(shù)據(jù)類型描述、數(shù)據(jù)結構、基本算法及其性能分析等知識。在此基礎上，了解隊列的相關應用，掌握應用隊列來解決實際問題的思想及方法。
通過這一章的學習，我掌握了隊列的定義，概念，創(chuàng)建以及“對頭刪除”，“隊尾插入”的原則。重點了解了判斷循環(huán)隊列空和滿的判斷條件。同堆棧一樣，隊列也是一種具有線性邏輯結構、運算受限制的數(shù)據(jù)結構。與堆棧只在一端（棧頂）進行元素的插入和刪除運算不同的是，隊列是在對頭進行插入，而在隊尾完成數(shù)據(jù)元素的刪除，所以隊列的算法和適用的應用問題與堆棧有很大的區(qū)別。隊列作為一類常用的數(shù)據(jù)結構，被廣泛應用于各種程序設計中。
第六章主要學習數(shù)組、系數(shù)矩陣和廣義表的基本概念、集中特殊矩陣的存儲結構及基本運算，在此基礎上學習特殊矩陣的計算算法與廣義表應用等相關問題。通過本章的學習，要求掌握特殊矩陣的壓縮存儲結構，在該存儲結構下元素的定位方法，理解稀疏矩陣的計算和廣義表的存儲結構及其基本運算。了解矩陣與廣義表的相關應用。
通過這章的學習和前幾章的比較，我了解到前幾章的線性結構中的數(shù)據(jù)元素都是非結構的原子類型，即每一個元素都是不可再分解的。本章討論的數(shù)組和廣義表等數(shù)據(jù)結構可以看成是在前幾章線性結構基礎上的一個擴展：組成該數(shù)據(jù)結構的數(shù)據(jù)元素本身也是一個數(shù)據(jù)結構。矩陣計算應該數(shù)值計算方面的問題，由于矩陣和數(shù)組的關系以及特殊矩陣存儲結構的復雜性，進而使得特殊矩陣的存儲結構和算法也表現(xiàn)出其特殊性，所以數(shù)據(jù)機構課程應該解決其計算問題。
第七章的學習重點是二叉樹的概念、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)結構定義和各種基本算法，在此基礎上介紹二叉樹的一些應用問題。通過本章的學習，我掌握了二叉樹概念及其性質、二叉樹的邏輯結構和存儲結構等知識，掌握二叉樹的建立、遍歷、線索化等基本概念和算法及性能分析，能熟練應用二叉樹這章結構來解決一些實際問題，如哈夫曼樹及哈夫曼編碼、查找與排序（二叉樹排序）等問題。了解堆棧排序及其算法等知識。二叉樹是非線性數(shù)據(jù)結構，是樹形結構的一種特殊形式。在現(xiàn)實生活有許多數(shù)據(jù)關系可抽象為樹或二叉樹的形式。本章中的二叉樹的概念及其性質、二叉排序樹、存儲結構、遍線索（化）、基本算法為重點內容，二叉排序樹的應用為難點內容。
第八章的學習重點是樹和森林的數(shù)據(jù)結構、基本算法及其性能分析，樹和森林與二叉樹間的轉化算法等，在此基礎上介紹樹的應用——b-樹。通過本章的學習，我掌握了樹和森林的概念和性質、數(shù)據(jù)結構、樹的基本算法及性能分析、樹與二叉樹間的轉換及其算法，并能應用b-樹來實現(xiàn)數(shù)據(jù)元素的動態(tài)查找。舒適一種非線性結構，它在二叉樹的基礎上做了更為一般化的擴展，而森林是樹的集合。在樹結構中，每一個元素最多只有一個前驅，但可能有多個后繼。現(xiàn)實生活中的家族關系、單位的組成結構等，均可抽象為樹的形式。
第九章學習重點是散列結構的相關知識，學習常用的散列函數(shù)和沖突處理方法，散列表的常用算法及其性能分析，通過本章的學習，我掌握了散列結構和散列函數(shù)的相關概念，掌握散列結構的存儲（散列表）的相關概念，要求掌握散列沖突處理方法（散列法）的相關知識，并能靈活運用散列法解決應用問題。
散列結構是使用散列函數(shù)建立數(shù)據(jù)結點關鍵字與存儲地址之間的對應關系并提供多種當數(shù)據(jù)節(jié)點存儲地址發(fā)生“沖突”時的處理方法而建立的一種數(shù)據(jù)結構。散列結構的查找等運算效率是很高的，本章中的散列函數(shù)、散列結構、散列表、散列法的基本概念和基本算法是重點，線性探測散列算法、鏈地址法散列算法和散列法的應用是難點。
第十章的學習重點是圖的定義及性質，圖的四種存儲結構，圖的兩種遍歷算法以及圖的典型應用，包括最小生成樹、最短路徑、拓撲排序和關鍵路徑等。通過本章學習，我掌握了圖的概念和基本性質，圖的存儲結構（鄰接矩陣和鄰接表）及其基本算法、圖的遍歷及算法、圖的最小生成樹普利姆算法或者克魯斯卡爾算法、圖的最短路徑迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法、有向無環(huán)圖拓撲排序算法。了解了圖的逆鄰接表、十字鏈表、鄰接多重表存儲結構及其基本算法、關鍵路徑求解算法，并能靈活運用圖的不同的數(shù)據(jù)結構和遍歷算法解決復雜的應用問題。
二．課程學習體會
在學習開始的時候，老師就明確提出它不是一種計算機語言，不會介紹c語言的變成語言，而是通過學習可以設計出良好的算法，高效地組織數(shù)據(jù)。一個程序無論采用何種語言，其基本算法思想不會改變。聯(lián)系到在大一和大二上學期學習的c和c++語言，我深刻認識到了這一點。“軟件開發(fā)好比寫作文，計算機語言提供了許多華麗的辭藻，而數(shù)據(jù)結構則考慮如何將這些辭藻組織成一篇優(yōu)秀的文章來。”在學習這門課中，要熟悉對算法思想的一些描述手段，包括文字描述、圖形描述和計算機語言描述等。因此，計算機語言基礎是必須的，因為它提供了一種重要的算法思想描述手段——機器可識別的描述。
這門課結束之后，我總結了學習中遇到的一些問題，最為突出的，書本上的知識與老師的講解都比較容易理解，但是當自己采用剛學的知識點編寫程序時卻感到十分棘手，有時表現(xiàn)在想不到適合題意的算法，有時表現(xiàn)在算法想出來后，只能將書本上原有的程序段謄寫到自己的程序中再加以必要的連接以完成程序的編寫。針對這一情況，我會嚴格要求自己，熟練掌握算法思想，盡量獨立完成程序的編寫與修改工作，只有這樣，才能夠提高運用知識，解決問題的能力。
三．對《數(shù)據(jù)結構與算法》課程教學的建議
1、建議在上課過程中加大隨堂練習的分量，以便學生能當堂消化課堂上學習的知識，也便于及時了解學生對知識點的掌握情況，同時有助于學生上課積極思考，不會開小差。
2、建議在課時允許的情況下，增加習題課的分量，通過課堂的習題講解，加深對知識點的掌握，同時對各知識點的運用有一個更為直觀和具體的認識。
以上便是我對《數(shù)據(jù)結構與算法》這門課的學習總結，我會抓緊時間將沒有吃透的知識點補齊。今后我仍然會繼續(xù)學習，克服學習中遇到的難關，在打牢基礎的前提下向更深入的層面邁進！
-->數(shù)據(jù)結構的論文題目篇二
11計本一班 許雪松 1104013018
數(shù)據(jù)結構與算法是計算機程序設計的重要理論技術基礎，它不僅是計算機科學的核心課程，而且也已經(jīng)成為其他理工專業(yè)的熱門選修課。總的來說感觸還是比較深的，剛開始上的時候還蠻簡單的，越到后面感覺越難，算法也更復雜了，有時候甚至聽不懂，老師上課時講的也蠻快的，所以只能靠課下下功夫了。下面是我對本學期學習這門課的總結。
一、數(shù)據(jù)結構與算法知識點
第一章的數(shù)據(jù)結構和算法的引入，介紹了數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)結構、算法描述工具、算法和算法評價四個方面的知識。
第二章具體地介紹了順序表的概念、基本運算及其應用。基本運算有：初始化表、求表長、排序、元素的查找、插入及刪除等。元素查找方法有：簡單順序查找、二分查找和分塊查找。排序方法有：直接插入排序、希爾排序、冒泡排序、快速排序、直接選擇排序及歸并排序等。最后介紹了順序串的概念，重點在于串的模式匹配。
第三章主要介紹的是線性邏輯結構的數(shù)據(jù)在鏈接存儲方法下數(shù)據(jù)結構鏈表的相關知識。主要是單鏈表、循環(huán)鏈表的數(shù)據(jù)類型結構、數(shù)據(jù)結構、基本運算及其實現(xiàn)以及鏈表的相關應用問題，在此基礎上介紹了鏈串的相關知識。在應用方面有多項式的相加問題、歸并問題、箱子排序問題和鏈表在字符處理方面的應用問題等。本章未完全掌握的是循環(huán)鏈表的算法問題和c的描述。
第四章介紹在兩種不同的存儲結構下設計的堆棧，即順序棧和鏈棧的相關知識，了解堆棧的相關應用，掌握應用堆棧來解決實際問題的思想及方法。本章主要內容是順序棧和鏈棧的概念、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)結構定義和基本運算算法及其性能分析。本章堆棧算法思想較為簡單，所以能較好掌握。
第五章主要介紹順序存儲和鏈接存儲方法下的兩種隊列、順序（循環(huán)）隊列和鏈隊列的數(shù)據(jù)結構、基本運算及其性能分析以及應用。順序隊列(重點是循環(huán)隊列）和鏈隊列的概念、數(shù)據(jù)類型描述、數(shù)據(jù)結構和基本運算算法及其性能分析等。本章同堆棧有點類似，算法思想較為簡單，所以能較好掌握；但難點重在循環(huán)隊列隊空、隊滿的判斷條件問題。
第六章“特殊矩陣、廣義表及其應用”將學習數(shù)組、稀疏矩陣和廣義表的基本概念，幾種特殊矩陣的存儲結構及其基本運算，在此基礎上學習特殊矩陣的計算算法與廣義表應用等相關問題。本章的重點是相關數(shù)據(jù)結構的存儲結構及其基本運算算法。掌握了特殊矩陣的壓縮存儲結構，在該存儲結構下元素的定位方法，理解了稀疏矩陣的計算和廣義表的存儲結構。
第七章二叉樹及其應用。分為二叉樹的基本概念、二叉樹存儲結構、二叉樹的遍歷算法、線索二叉樹、二叉樹的應用（哈夫曼樹、二叉排序樹、堆和堆排序、基本算法）。基本算法包括二叉樹的建立、遍歷、線索化等算法。在此基礎上，介紹二叉樹的一些應用問題，包括哈夫曼編碼問題、（平衡）二叉排序樹問題和堆排序問題等。
第八章說的是樹和森林，首先我們要知道樹與二叉樹是不同的概念。課本介紹了樹和森林的概念、遍歷和存儲結構，還有樹、森林和二叉樹的相互關系，樹或森林怎樣轉化成二叉樹，二叉樹又如何轉換為樹和森林等算法。
第九章“散列結構及其應用”是邏輯結構“集合型”的數(shù)據(jù)元素在散列存儲方法下的數(shù)據(jù)結構及其應用知識內容。主要介紹散列函數(shù)的概念、散列結構的概念、散列存儲結構的概念---散列表、散列函數(shù)和散列表中解決沖突的處理方法---開放定址法、鏈地址法以及散列表的基本算法及其性能分析。本章概念較為多，所以掌握不太好。
第十章圖及其應用。分為圖的概念、圖的存儲結構及其基本算法、圖的遍歷及算法、有向圖的連通性和最小生成樹、圖的最小生成樹、非連通圖的生成森林算法、最短路徑、有向無環(huán)圖及其應用。
二、對各知識點的掌握情況
我對各知識點的掌握情況總結如下：
對于第一章對數(shù)據(jù)結構的概念理解頗深，大概是每次都要談論到吧。對算法的時間性能，空間性能基本了解。這些在后面的章節(jié)都會有運用。第二章本章重點和難點在查找和排序問題的算法思想上，6種排序方法的性能比較。本章未掌握的為希爾排序、快速排序、歸并排序的時間復雜度分析。第三章，對鏈表掌握還好，對其數(shù)據(jù)結構進行了分析，有循環(huán)鏈表，掌握的不是很好，對其中一些用法不熟練。第四章堆棧，本章堆棧算法思想較為簡單，所以能較好掌握，但表達式計算問題未掌握好的。第五章的循環(huán)隊列隊空、隊滿的判斷條件問題掌握的不是很好。第六章的重點是相關數(shù)據(jù)結構的存儲結構及其基本運算算法。掌握了特殊矩陣的壓縮存儲結構，在該存儲結構下元素的定位方法，理解了稀疏矩陣的計算和廣義表的存儲結構。第七章對二叉樹掌握較好，其概念，存儲，遍歷有很好的掌握。就是對二叉排序樹有點生疏，它的生成算法不是很會。第八章樹樹與二叉樹之間的轉換，森林與二叉樹的轉換算法思想基本掌握。第九章散列的一些知識，沒有深入學習，大概了解了散列存儲結構散列表，散列函數(shù)，沖突的處理方法。第十章了解了圖的逆鄰接表的存儲結構，關鍵路徑求解算法未能掌握好，不能靈活運用圖的不同數(shù)據(jù)結構和遍歷算法解決復雜的應用問題。
三、學習體會
剛剛接觸這門課時，看到課本中全是算法，當時就暈了，因為我的c語言學的不好，我擔心會影響這門課的學習，后來上課時老師說學習這門課的基礎是c語言，所以我當時就決定一定要好好補補，爭取不被拖后腿，在學習這門課的期間，也遇到了不少問。但是通過學習數(shù)據(jù)結構與算法，讓我對程序有了新的認識，也有了更深的理解。同時，也讓我認識到，不管學習什么，概念是基礎，所有的知識框架都是建立在基礎概念之上的，所以，第一遍看課本要將概念熟記于心，然后構建知識框架。并且，對算法的學習是學習數(shù)據(jù)結構的關鍵。在第二遍看課本的過程中，要注重對算法的掌握。對于一個算法，讀一遍可能能讀懂，但不可能完全領會其中的思想。掌握一個算法，并不是說將算法背過，而是掌握算法的思想。我們需要的是耐心。每看一遍就會有這一遍的收獲。讀懂算法之后，自己再默寫算法，寫到不會的地方，看看課本想想自己為什么沒有想到。對算法的應用上，學習算法的目的是利用算法解決實際問題。會寫課本上已有的算法之后，可以借其思想進行擴展，逐步提高編程能力。
四、對課程教學的建議
1、課程課時較緊，課堂上的練習時間較少，講解的東西越多，頭腦有時就很混亂。
2、感覺上課時的氣氛不是很好，雖然大部分人都在聽，可是效果不是很好。所以希望老師能在授課中間能穿插一些活躍課堂氛圍的話題，可以是大家都非常關心的一些內容，這樣既讓大家能在思考之余有一個放松，也能夠提高學生的學習積極性和學習效率。
3、學習的積極性很重要，有時候我們花了很長時間去寫實驗報告，也很認真的去理解去掌握，可是最后實驗報告可能就只得了一個c，抄的人反而得a，這樣的話很容易打擊學生的積極性，在后面的實驗報告中沒動力再去認真寫。所以希望老師能在這方面有所調整。
4、雖然講課的時間很緊，但是還是希望老師能在講述知識點的時候能運用實際的調試程序來給我們講解，這樣的話能讓我們對這些內容有更深刻的印象和理解。
數(shù)據(jù)結構的論文題目篇三
數(shù)據(jù)挖掘又名數(shù)據(jù)探勘、信息挖掘。它是數(shù)據(jù)庫知識篩選中非常重要的一步。數(shù)據(jù)挖掘其實指的就是在大量的數(shù)據(jù)中通過算法找到有用信息的行為。一般情況下,數(shù)據(jù)挖掘都會和計算機科學緊密聯(lián)系在一起,通過統(tǒng)計集合、在線剖析、檢索篩選、機器學習、參數(shù)識別等多種方法來實現(xiàn)最初的目標。統(tǒng)計算法和機器學習算法是數(shù)據(jù)挖掘算法里面應用得比較廣泛的兩類。統(tǒng)計算法依賴于概率分析,然后進行相關性判斷,由此來執(zhí)行運算。
而機器學習算法主要依靠人工智能科技,通過大量的樣本收集、學習和訓練,可以自動匹配運算所需的相關參數(shù)及模式。它綜合了數(shù)學、物理學、自動化和計算機科學等多種學習理論,雖然能夠應用的領域和目標各不相同,但是這些算法都可以被獨立使用運算,當然也可以相互幫助,綜合應用,可以說是一種可以“因時而變”、“因事而變”的算法。在機器學習算法的領域,人工神經(jīng)網(wǎng)絡是比較重要和常見的一種。因為它的優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和演練、學習的能力較強。
而且對于問題數(shù)據(jù)還可以進行精準的識別與處理分析,所以應用的頻次更多。人工神經(jīng)網(wǎng)絡依賴于多種多樣的建模模型來進行工作,由此來滿足不同的數(shù)據(jù)需求。綜合來看,人工神經(jīng)網(wǎng)絡的建模,它的精準度比較高,綜合表述能力優(yōu)秀,而且在應用的過程中,不需要依賴專家的輔助力量,雖然仍有缺陷,比如在訓練數(shù)據(jù)的時候耗時較多,知識的理解能力還沒有達到智能化的標準,但是,相對于其他方式而言,人工神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢依舊是比較突出的。
2以機器學習算法為基礎的gsm網(wǎng)絡定位
2.1定位問題的建模
建模的過程主要是以支持向量機定位方式作為基礎,把定位的位置柵格化,面積較小的柵格位置就是獨立的一種類別,在定位的位置內,我們收集數(shù)目龐大的終端測量數(shù)據(jù),然后利用計算機對測量報告進行分析處理,測量柵格的距離度量和精準度,然后對移動終端柵格進行預估判斷,最終利用機器學習進行分析求解。
2.2采集數(shù)據(jù)和預處理
本次研究,我們采用的模型對象是我國某一個周邊長達10千米的二線城市。在該城市區(qū)域內,我們測量了四個不同時間段內的數(shù)據(jù),為了保證機器學習算法定位的精準性和有效性,我們把其中的三批數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù),最后一組數(shù)據(jù)作為定位數(shù)據(jù),然后把定位數(shù)據(jù)周邊十米內的前三組訓練數(shù)據(jù)的相關信息進行清除。一旦確定某一待定位數(shù)據(jù),就要在不同的時間內進行測量,按照測量出的數(shù)據(jù)信息的經(jīng)緯度和平均值,再進行換算,最終,得到真實的數(shù)據(jù)量,提升定位的速度以及有效程度。
2.3以基站的經(jīng)緯度為基礎的初步定位
用機器學習算法來進行移動終端定位,其復雜性也是比較大的,一旦區(qū)域面積增加,那么模型和分類也相應增加,而且更加復雜,所以,利用機器學習算法來進行移動終端定位的過程,會隨著定位區(qū)域面積的增大,而耗費更多的時間。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎來進行早期的定位,則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格,如果想要定位數(shù)據(jù)集內的相關信息,就要選擇對邊長是一千米的小柵格進行計算,而如果是想要獲得邊長一千米的大柵格,就要對邊長是一千米的柵格精心計算。
2.4以向量機為基礎的二次定位
在完成初步定位工作后,要確定一個邊長為兩千米的正方形,由于第一級支持向量機定位的區(qū)域是四百米,定位輸出的是以一百米柵格作為中心點的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)信息,相對于一級向量機的定位而言,二級向量機在定位計算的時候難度是較低的`,更加簡便。后期的預算主要依賴決策函數(shù)計算和樣本向量機計算。隨著柵格的變小,定位的精準度將越來越高,而由于增加分類的問題數(shù)量是上升的,所以,定位的復雜度也是相對增加的。
2.5以k-近鄰法為基礎的三次定位
第一步要做的就是選定需要定位的區(qū)域面積,在二次輸出之后,確定其經(jīng)緯度,然后依賴經(jīng)緯度來確定邊長面積,這些都是進行區(qū)域定位的基礎性工作,緊接著就是定位模型的訓練。以k-近鄰法為基礎的三次定位需要的是綜合訓練信息數(shù)據(jù),對于這些信息數(shù)據(jù),要以大小為選擇依據(jù)進行篩選和合并,這樣就能夠減少計算的重復性。當然了,選擇的區(qū)域面積越大,其定位的速度和精準性也就越低。
3結語
近年來,隨著我國科學技術的不斷發(fā)展和進步,數(shù)據(jù)挖掘技術愈加重要。根據(jù)上面的研究,我們證明了,在數(shù)據(jù)挖掘的過程中,應用機器學習算法具有舉足輕重的作用。作為一門多領域互相交叉的知識學科,它能夠幫助我們提升定位的精準度以及定位速度,可以被廣泛的應用于各行各業(yè)。所以,對于機器學習算法,相關人員要加以重視,不斷的進行改良以及改善,切實的發(fā)揮其有利的方面,將其廣泛應用于智能定位的各個領域,幫助我們解決關于戶外移動終端的定位的問題。
參考文獻
[2]李運.機器學習算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應用[d].北京郵電大學,.
數(shù)據(jù)挖掘論文五：題目：軟件工程數(shù)據(jù)挖掘研究進展
摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開發(fā)出有價值信息數(shù)據(jù)的過程。計算機技術的不斷進步,通過人工的方式進行軟件的開發(fā)與維護難度較大。而數(shù)據(jù)挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率,并能夠在大量的數(shù)據(jù)中獲得有效的數(shù)據(jù)。文章主要探究軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術的任務和存在的問題,并重點論述軟件開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題和相關的解決措施。
關鍵詞：軟件工程;數(shù)據(jù)挖掘;解決措施;
在軟件開發(fā)過程中,為了能夠獲得更加準確的數(shù)據(jù)資源,軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數(shù)據(jù)。但是在大數(shù)據(jù)時代,人工獲取數(shù)據(jù)信息的難度極大。當前,軟件工程中運用最多的就是數(shù)據(jù)挖掘技術。軟件挖掘技術是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征,體現(xiàn)在以下三個方面:
(1)在軟件工程中,對有效數(shù)據(jù)的挖掘和處理;
(2)挖掘數(shù)據(jù)算法的選擇問題;
(3)軟件的開發(fā)者該如何選擇數(shù)據(jù)。
1在軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘的主要任務
在數(shù)據(jù)挖掘技術中,軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是其中之一,其挖掘的過程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘無異。通常包括三個階段:第一階段,數(shù)據(jù)的預處理;第二階段,數(shù)據(jù)的挖掘;第三階段,對結果的評估。第一階段的主要任務有對數(shù)據(jù)的分類、對異常數(shù)據(jù)的檢測以及整理和提取復雜信息等。雖然軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘存在相似性,但是也存在一定的差異,其主要體現(xiàn)在以下三個方面:
1.1軟件工程的數(shù)據(jù)更加復雜
軟件工程數(shù)據(jù)主要包括兩種,一種是軟件報告,另外一種是軟件的版本信息。當然還包括一些軟件代碼和注釋在內的非結構化數(shù)據(jù)信息。這兩種軟件工程數(shù)據(jù)的算法是不同的,但是兩者之間又有一定的聯(lián)系,這也是軟件工程數(shù)據(jù)挖掘復雜性的重要原因。
1.2數(shù)據(jù)分析結果的表現(xiàn)更加特殊
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘結果可以通過很多種結果展示出來,最常見的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘來講,它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員提供更加精準的案例,軟件漏洞的實際定位以及設計構造方面的信息,同時也包括數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計結果。所以這就要求軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘需要更加先進的結果提交方式和途徑。
1.3對數(shù)據(jù)挖掘結果難以達成一致的評價
我國傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)初步形成統(tǒng)一的評價標準,而且評價體系相對成熟。但是軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中,研發(fā)人員需要更多復雜而又具體的數(shù)據(jù)信息,所以數(shù)據(jù)的表示方法也相對多樣化,數(shù)據(jù)之間難以進行對比,所以也就難以達成一致的評價標準和結果。不難看出,軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的關鍵在于對挖掘數(shù)據(jù)的預處理和對數(shù)據(jù)結果的表示方法。
2軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)的問題和解決措施
軟件在研發(fā)階段主要的任務是對軟件運行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結果的提交過程中出現(xiàn)的問題和相應的解決措施。
2.1對軟件代碼的編寫過程
該過程需要軟件的研發(fā)人員能夠對自己需要編寫的代碼結構與功能有充分的了解和認識。并能夠依據(jù)自身掌握的信息,在數(shù)據(jù)庫中搜集到可以使用的數(shù)據(jù)信息。通常情況下,編程需要的數(shù)據(jù)信息可以分為三個方面:
(1)軟件的研發(fā)人員能夠在已經(jīng)存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼;
(2)軟件的研發(fā)人員可以搜尋可以重用的靜態(tài)規(guī)則,比如繼承關系等。
(3)軟件的開發(fā)人員搜尋可以重用的動態(tài)規(guī)則。
包括軟件的接口調用順序等。在尋找以上信息的過程中,通常是利用軟件的幫助文檔、尋求外界幫助和搜集代碼的方式實現(xiàn),但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題,比如:幫助文檔的準確性較低,同時不夠完整,可利用的重用信息不多等。
2.2對軟件代碼的重用
在對軟件代碼重用過程中,最關鍵的問題是軟件的研發(fā)人員必須掌握需要的類或方法,并能夠通過與之有聯(lián)系的代碼實現(xiàn)代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員大量的精力。而通過關鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼,同時按照代碼的相關度對搜集到的代碼進行排序,該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似,最終所展現(xiàn)出來的搜索結果是以上下文結構的方式展現(xiàn)的。比如:類與類之間的聯(lián)系。其實現(xiàn)的具體流程如下:
(1)軟件的開發(fā)人員創(chuàng)建同時具備例程和上下文架構的代碼庫;
(2)軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫提供類的相關信息,然后對反饋的結果進行評估,創(chuàng)建新型的代碼庫。
(3)未來的研發(fā)人員在搜集過程中能夠按照評估結果的高低排序,便于查詢,極大地縮減工作人員的任務量,提升其工作效率。
2.3對動態(tài)規(guī)則的重用
軟件工程領域內對動態(tài)規(guī)則重用的研究已經(jīng)相對成熟,通過在編譯器內安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態(tài)規(guī)則最適用的,并能夠將不適合的規(guī)則反饋給軟件的研發(fā)人員。其操作流程為:
(1)軟件的研發(fā)人員能夠規(guī)定動態(tài)規(guī)則的順序,主要表現(xiàn)在:使用某一函數(shù)是不能夠調用其他的函數(shù)。
(2)實現(xiàn)對相關數(shù)據(jù)的保存,可以通過隊列等簡單的數(shù)據(jù)結構完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。
(3)能夠將錯誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。
3結束語
在軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中,數(shù)據(jù)挖掘的概念才逐步被定義,但是所需要挖掘的數(shù)據(jù)是已經(jīng)存在的。數(shù)據(jù)挖掘技術在軟件工程中的運用能夠降低研發(fā)人員的工作量,同時軟件工程與數(shù)據(jù)挖掘的結合是計算機技術必然的發(fā)展方向。從數(shù)據(jù)挖掘的過程來講,在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。而對數(shù)據(jù)挖掘的技術手段來講,它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數(shù)據(jù)挖掘技術的研究過程中可以發(fā)現(xiàn),該技術雖然已經(jīng)獲得一定的效果,但是還有更多未被挖掘的空間,還需要進一步的研究和發(fā)現(xiàn)。
參考文獻
[1]王藝蓉.試析面向軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的開發(fā)測試技術[j].電子技術與軟件工程,(18):64.
[2]吳彥博.軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術的運用探索[j].數(shù)字通信世界,2017(09):187.
[4]劉桂林.分析軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用方式[j].中國新通信,2017,19(13):119.
數(shù)據(jù)結構的論文題目篇四
一、培養(yǎng)大數(shù)據(jù)高端人才
大數(shù)據(jù)管理與大數(shù)據(jù)應用都離不開大數(shù)據(jù)技術，但更離不開大數(shù)據(jù)人才。沒有人才，再先進的設備只能是“豪華擺設”;沒有人才，再先進的技術也只能是“紙上談兵”。因此，推進大數(shù)據(jù)管理，除了需要培養(yǎng)一大批優(yōu)秀的it人才外，還迫切需要培養(yǎng)一大批大數(shù)據(jù)人才———數(shù)據(jù)管理師、數(shù)據(jù)分析師，造就一批數(shù)據(jù)科學家等高端人才。因為只有他們才能駕輕就熟處理海量的信息，并從中挖掘出“數(shù)據(jù)財富”。此外，面對全體員工傳播大數(shù)據(jù)知識，普及大數(shù)據(jù)技術，培訓大數(shù)據(jù)技能，奠定推進大數(shù)據(jù)管理的群眾基礎和技術基礎，同樣也是一項長期而艱巨的任務。
二、構筑大數(shù)據(jù)管理“一站式”工程，建設“大數(shù)據(jù)管理智庫”新平臺
1．加強內、外部數(shù)據(jù)的“一站式”管理。對企業(yè)來說，數(shù)據(jù)無處不在，無時不有，究其來源，無非企業(yè)內部和外部兩個渠道。內部數(shù)據(jù)的活水源頭是各單位、各部門、各專業(yè)的統(tǒng)計報表提供的數(shù)據(jù);外部數(shù)據(jù)一方面是國家管理部門、行業(yè)管理部門、權威機構等發(fā)布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，另一方面是來自互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、各種傳感器等信息感知和采集終端采集的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)，日積月累，最終“百川歸海”，匯成大數(shù)據(jù)的.海洋。大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)通過建立“大數(shù)據(jù)管理智庫”，打破渠道的邊界，把不同來源的數(shù)據(jù)整合在一起，實施一站式管理，讓數(shù)據(jù)時時刻刻為企業(yè)提供服務。
2．注重數(shù)據(jù)挖掘環(huán)節(jié)的“一站式”管理。企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘過程也是數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和梳理的過程，其有4個重要環(huán)節(jié):采集、存儲、分析、預測。企業(yè)建立了“大數(shù)據(jù)管理智庫”，對這4個環(huán)節(jié)實施一站式管理，可以大大“提純”數(shù)據(jù)價值。首先是盡可能采集異源甚至是異構的數(shù)據(jù)，去偽存真，多角度驗證數(shù)據(jù)的全面性和可信性。其次是要用到冗余配置、分布化和云計算技術，分類、過濾和去重，減少存儲量，同時加入便于檢索的標簽。第三是將高維數(shù)據(jù)降維后度量與處理，利用上下文關聯(lián)進行語義分析，從大量動態(tài)而且可能是模棱兩可的數(shù)據(jù)中綜合信息，導出可理解的內容。第四是將數(shù)據(jù)分析后預測出的結論應用到企業(yè)中去。
3．突出價值鏈上數(shù)據(jù)的“一站式”管理。企業(yè)價值鏈可以分為基本增值活動和輔助性增值活動兩大部分。基本增值活動，即一般意義上的“生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)”，如材料供應、成品開發(fā)、生產(chǎn)運行、成品儲運、市場營銷和售后服務。這些活動都與商品實體的加工流轉直接相關;輔助性增值活動，包括組織建設、人事管理、技術開發(fā)和采購管理。價值鏈的每一個環(huán)節(jié)都有相伴而生的數(shù)據(jù)。過去這些數(shù)據(jù)處在分散狀態(tài)。大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)通過“大數(shù)據(jù)管理智庫”平臺，對這些數(shù)據(jù)實施一站式管理，有利于每一個環(huán)節(jié)的價值再創(chuàng)造和價值鏈的增值。
三、構筑大數(shù)據(jù)管理“一體化”工程，打造“大數(shù)據(jù)管理融合”新生態(tài)
1．大數(shù)據(jù)與云計算技術融合。大數(shù)據(jù)作為非結構化和電子化的海量數(shù)據(jù)，數(shù)量之大、類型之多、變化之快，前所未有。以云計算為代表的計算技術的不斷進步，為我們提供了強大的計算能力，從而構建起了一個與物質世界相平行的數(shù)字世界。國有企業(yè)推進大數(shù)據(jù)管理，就必須建立和完善自己的云計算系統(tǒng)，否則，就是“巧婦難為無米之炊”。
2．大數(shù)據(jù)與市場調研的融合。大數(shù)據(jù)時代，沒有數(shù)據(jù)是不能的，但數(shù)據(jù)也不是萬能的。比如:數(shù)據(jù)不懂社交、不知道背景;數(shù)據(jù)不能反映客戶的心理;數(shù)據(jù)分析擅長的是“量”而非“質”等。因此，國有企業(yè)在推進大數(shù)據(jù)管理時，如果將傳統(tǒng)的市場調研智慧與大數(shù)據(jù)的巨大威力相結合，可能會在定性分析和定量分析方面產(chǎn)生巨大的優(yōu)勢。尤其在背景分析、心理分析方面，可以彌補大數(shù)據(jù)的短板。大數(shù)據(jù)時代，沒有調查研究、沒有大數(shù)據(jù)，就沒有發(fā)言權，就沒有決策權。
3．大數(shù)據(jù)與信息化建設融合。大數(shù)據(jù)發(fā)軔于信息化建設，伴隨著信息化建設的進程同步成長，但同時又遵循自身發(fā)展的規(guī)律，自成一體。改革開放以來，國有企業(yè)在信息化建設方面邁出了堅實的步伐，這為推進大數(shù)據(jù)管理奠定了扎實的基礎和一個高的起點。大數(shù)據(jù)時代，可以真正實現(xiàn)大數(shù)據(jù)管理與信息化“一體化建設”，相互促進，共同發(fā)展。
4．大數(shù)據(jù)與電子商務的融合。大數(shù)據(jù)與電子商務是“前店后廠”的關系。電子商務在前臺直接面對客戶，大數(shù)據(jù)則在后臺充當“幕后英雄”，默默無聞為前臺提供強大支撐和優(yōu)質服務。電子商務作為一個新的商業(yè)模式從真正的興起、發(fā)展，也僅僅只有短短十多年的時間。實踐證明，電子商務相較傳統(tǒng)的鋼鐵貿(mào)易交易，能夠極大節(jié)約時間、人力、資金和渠道成本，能夠更快速、更深入、更廣泛的開發(fā)消費市場，同時，也能夠密切聯(lián)系供應商、采購商、服務商等產(chǎn)業(yè)鏈上的各個環(huán)節(jié)，不斷拓展企業(yè)的發(fā)展空間。當前，由于制約鋼鐵企業(yè)電子商務發(fā)展的因素還很多，因此，鋼鐵企業(yè)電子商務發(fā)展非常緩慢，這顯然落后于時代前進的步伐。相信在大數(shù)據(jù)時代，電子商務將煥發(fā)出勃勃生機，成為鋼鐵企業(yè)獨領風騷的新的商業(yè)模式。
數(shù)據(jù)結構的論文題目篇五
數(shù)據(jù)結構與算法（data structures）
計算機技術已成為現(xiàn)代化發(fā)展的重要支柱和標志，并逐步滲透到人類生活的各個領域。隨著計算機硬件的發(fā)展，對計算機軟件的發(fā)展也提出了越來越高的要求。由于軟件的核心是算法，而算法實際上是對加工數(shù)據(jù)過程的描述，所以研究數(shù)據(jù)結構對提高編程能力和設計高性能的算法是至關重要的。
非數(shù)值計算問題的數(shù)學模型不再是傳統(tǒng)的數(shù)學方程問題，而是諸如表、樹、圖之類的數(shù)據(jù)結構。因此，簡單地說，數(shù)據(jù)結構是一門研究非數(shù)值計算的程序設計問題的學科，主要研究數(shù)據(jù)的邏輯結構、存儲結構和算法。
一、教學目的與要求---了解數(shù)據(jù)的邏輯結構和物理結構；
教學要求在每章教學內容給出，大體上為三個層次：了解、掌握和熟練掌握。他們的含義大致為：了解是正確理解概念，掌握是學會所學知識，熟練掌握就是運用所學知識解決實際問題。
教學目的為：了解算法對于程序設計的重要性 ； 學習掌握基本數(shù)據(jù)結構的描述與實現(xiàn)方法，熟練掌握典型數(shù)據(jù)結構及其應用算法的設計。了解算法分析方法。
二、教學重點與難點--數(shù)據(jù)結構中基本概念和術語，算法描述和分析方法。
1、鏈表插入、刪除運算的算法。算法時間復雜度
2、后綴表達式的算法，數(shù)制的換算
利用本章的基本知識設計相關的應用問題
3、循環(huán)隊列的特點及判斷溢出的條件
利用隊列的特點設計相關的應用問題
4、串的模式匹配運算算法
5、二叉樹遍歷算法的設計
利用二叉樹遍歷算法，解決簡單應用問題 哈夫曼樹的算法
6、圖的遍歷
最小生成樹
最短路徑
7、二叉排序樹查找
平衡樹二叉樹
8、堆排序
快速排序 歸并排序
四、教學內容、目標與學時分配
教學內容 教學目標 課時分配
1、緒論
數(shù)據(jù)結構的內容
邏輯結構與存儲結構
算法和算法分析
2、線性表
線性表的定義與運算
線性表的順序存儲
線性表的鏈式存儲
3、棧
棧的定義與運算
棧存儲和實現(xiàn)
棧的應用舉例
4、隊列
隊列的定義與基本運算
隊列的存儲與實現(xiàn)
隊列的應用舉例
5、串
串的定義與基本運算
串的表示與實現(xiàn)
串的基本運算
6、樹和二叉樹
樹的定義和術語
二叉樹樹的基本概念和術語 遍歷二叉數(shù)和線索二叉樹
二叉樹的轉換
二叉樹的應用
哈夫曼樹及其應用
7、圖
圖的定義和術語
圖的存儲結構
圖的遍歷算法
圖的連通性
8、查找
查找的基本概念與靜態(tài)查找 動態(tài)查找
哈希表
了解
了解
掌握
熟練掌握順序表存儲地址的計算
掌握單鏈表的結構特點和基本運算
掌握雙鏈表的結構特點和基本運算
掌握棧的定義與運算
掌握棧的存儲與實現(xiàn)
熟練掌握棧的各種實際應用
掌握隊列的定義與基本運算
熟練掌握隊列的存儲與實現(xiàn)
掌握循環(huán)隊列的特征和基本運算
了解串的邏輯結構
掌握串的存儲結構
熟練掌握串的基本運算
了解
了解二叉樹
熟練掌握二叉樹定義和存儲結構
了解二叉樹的遍歷算法
掌握
掌握哈夫曼的建立及編碼
了解
了解
熟練掌握
熟練掌握
了解
熟練掌握
了解哈希表與哈希方法
4學時
1學時
1學時
2學時
8學時
2學時
2學時
4學時
8學時
2學時
2學時
4學時
6學時
2學時
2學時
2學時
6學時
2學時
2學時
2學時
12學時
2學時
2學時
2學時
2學時
2學時
2學時
8學時
2學時
2學時
2學時
2學時
8學時
4學時
2學時
2學時
9、排序
12學時 插入排序
熟練掌握基本思想
3學時 快速排序
了解各種內部排序方法和特點
3學時 選擇排序
掌握
2學時 各種排序方法比較
掌握
2學時
實驗內容 實驗目標 課時分配 算法編程實驗：
1、用指針方式編寫程序 復習c（c++）語言指針、結構體等的用法
2、對單鏈表進行遍歷
鏈表的描述與操作實現(xiàn)
3、棧及其操作
描述方法及操作
4、編寫串子系統(tǒng)1 串的特點及順序定長存儲、操作、查找
5、編寫串子系統(tǒng) 2 串的特點及順序定長存儲、操作、查找
6、編寫樹子系統(tǒng)1 二叉樹的特點及存儲方式、創(chuàng)建、顯示、遍歷等
7、編寫樹子系統(tǒng)2 二叉樹的特點及存儲方式、創(chuàng)建、顯示、遍歷等
8、圖子系統(tǒng)
圖的鄰接矩陣的存儲、遍歷、廣度/深度優(yōu)先搜索
9、查找子系統(tǒng)
理解查找基本算法、平均查找長度、靜態(tài)、動態(tài)查找等
五、考試范圍與題型
1、考試范圍與分數(shù)比例
1)緒論
12% 2)線性表
17% 3)棧
7% 4)隊列
6% 5)串
4% 6)樹和二叉樹
14% 7)圖
15% 8)查找
4% 9)排序
21%
2、考試題型與分數(shù)比例
1)名詞解釋
18% 2)判斷對錯
16% 3)填空
16% 4)單項選擇
18% 5)應用
32%
六、教材與參考資料
1、教材： 實用數(shù)據(jù)結構基礎（譚浩強）中國鐵道出版社
2、參考資料： 數(shù)據(jù)結構（嚴蔚敏）清華大學出版社
數(shù)據(jù)結構實用教程（徐孝凱）清華大學出版社
（撰寫人：
，審核人： 2學時 2學時 2學時 2學時 2學時 2學時 2學時 2學時 2學時）