分组分类算法研究

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该文的研究工作集中在分组分类算法的综合分析、设计、实现、测试和比较上.首先对分组分类算法中一些与应用无关的、基本的、一般性的问题加以总结、分析,给出了形式化的描述.接着详细分析和讨论了两种主流的分组分类算法:层次Trie算法和元组空间搜索算法.对这两种算法的分组匹配、规则添加、规则冲突检测、无冲突最优匹配等内容都做了详细的剖析,所讨论的算法都给出了伪代码.讨论层次Trie算法时,将冲突检测扩充到3维和5维,并给出了5维层次Trie算法规则冲突检测算法.在讨论无冲突层次Trie算法时,提出运用栈来保存搜索路径并辅助计算最优匹配.在讨论元组空间搜索算法的二维特例—矩形算法时,对标记和预算进行了扩充,提出"预算树"方法解决了规则添加计算的O(2)问题.最后为算法的实现和测试设计了一个简单而高效的模拟器PCS,并在PCS下测试了各种算法,得到算法实际性能的定量数据,对测试结果进行分析,得出层次Trie算法实际应用性能最好、预算树方法有效降低了矩形算法规则添加计算规模等基本结论.
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