分布式搜索elasticsearch java API 之(七)------与MongoDB同步数据

分布式搜索elasticsearch java API 之(七)------与MongoDB同步数据
分布式搜索elasticsearch java API 之(七)------与MongoDB同步数据

分布式搜索elasticsearch java API 之(七)------与MongoDB同步数据

分类:Elasticsearch搜索引擎Mongodb2012-06-26 21:252939人阅读评论(7)收藏举报mongodbjavaapi数据库user

elasticsearch提供river这个模块来读取数据源中的数据到es中,es官

方有提供couchDB的同步插件,因为项目用到的是mongodb,所以在找mongodb方面的同步插件,在git上找到了elasticsearch-river-mongodb。

这个插件最初是由aparo写的,最开始的功能就是读取mongodb里面的表,记录最后一条数据的id,根据时间间隔不断访问mongodb,看看有

没有大于之前记录的id的数据,有的话就索引数据,这种做法的缺点就

是只能同步最新的数据,修改或删除的就不能同步。后来又由

richardwilly98等人修改成通过读取mongodb的oplog来同步数据。因为mongodb是通过oplog这个表来使集群中的不同机器数据同步的,这样

做的话可以保证es里面的数据和mongodb里面的是一样的,因为mongodb中的数据一有改变,都会通过oplog反映到monogodb中。他

们还添加了个索引mongodbgridfs里文件的功能,非常好。

但他们修改完后的插件还是有些不满意的地方。他把local库(放oplog 的)和普通库的访问密码都设置成同一个,如果local库和普通库的用户名和密码不同那这个插件就不能用了。还有一个就是同步时会把mongodb的表中所有的字段都同步过去,但是有些字段我们并不想把它

放到索引中,于是对这个插件再作修改,把local库和普通库的鉴权分开,添加可选字段功能。

运行环境:Elasticsearch 0.19.X

集群环境下的MongoDB 2.X

注意:该插件只支持集群环境下的mongodb,因为集群环境下的mongodb才有oplog这个表。

安装方法:

安装elasticsearch-mapper-attachments插件(用于索引gridfs里的文件)%ES_HOME%\bin\plugin.bat -install elasticsearch/elasticsearch-

mapper-attachments/1.4.0

安装elasticsearch-river-mongodb(同步插件)

%ES_HOME%\bin\plugin.bat -install laigood/elasticsearch-river-mongodb/laigoodv1.0.0

创建river方法:

curl方式:

[plain]view plaincopyprint?

1.$ curl -XPUT "localhost:9200/_river/mongodb/_meta" -d '

2.{

3.type: "mongodb",

4.mongodb: {

5.db: "test",

6.host: "localhost",

7.port: "27017",

8.collection: "testdb",

9.fields:"title,content",

10.gridfs: "true",

11.local_db_user: "admin",

12.local_db_password:"admin",

13.db_user: "user",

14.db_password:"password"

15.},

16.index: {

https://www.360docs.net/doc/8c14673617.html,: "test",

18.type: "type",

19.bulk_size: "1000",

20.bulk_timeout: "30"

21.}

22.}

db为同步的数据库名,

host mongodb的ip地址(默认为localhost),

port mongodb的端口,

collection 要同步的表名

fields 要同步的字段名(用逗号隔开,默认全部)

gridfs是否是gridfs文件(如果collection是gridfs的话就设置成true)local_db_user local数据库的用户名(没有的话不用写)

local_db_password local数据库的密码(没有的话不用写)

db_user要同步的数据库的密码(没有的话不用写)

db_password要同步的数据库的密码(没有的话不用写)

name 索引名(不能之前存在)

type 类型

bulk_size批量添加的最大数

bulk_timeout批量添加的超时时间

javaapi方式:

[java]view plaincopyprint?

1.client.prepareIndex("_river", "testriver", "_meta")

2..setSource(

3.jsonBuilder().startObject()

4..field("type", "mongodb")

5..startObject("mongodb")

6..field("host","localhost")

7..field("port",27017)

8..field("db","testdb")

9..field("collection","test")

10..field("fields","title,content")

11..field("db_user","user")

12..field("db_password","password")

13..field("local_db_user","admin")

14..field("local_db_password","admin")

15..endObject()

16..startObject("index")

17..field("name","test")

18..field("type","test")

19..field("bulk_size","1000")

20..field("bulk_timeout","30")

21..endObject()

22..endObject()

23.).execute().actionGet();

本插件git地址:https://https://www.360docs.net/doc/8c14673617.html,/laigood/elasticsearch-river-mongodb

本文地址:https://www.360docs.net/doc/8c14673617.html,/laigood12345/article/details/7691068

参考资料:http://www.searchtech.pro/articles/2013/02/18/1361191176552.html

中外搜索引擎研究的现状与发展

中外搜索引擎研究的现状与发展 夏旭李健康 (第一军医大学图书馆广州510515) 摘要: 以WWW网络搜索引擎的发展历程为基础,综述了WWW网络搜索引擎的定义、检索机制、检索规则、词表应用、分类研究、比较研究等方面取得的新进展,探讨搜索引擎发展走向与思路。同时就目前中外搜索引擎普遍存在的问题进行分析,希能对国内中文搜索引擎的开发和准确、快速、全面检索WWW网络乃至因特网信息资源有所启示。 关键词:搜索引擎研究进展综述信息资源管理 由于因特网上信息资源内容广泛、时效性强、访问快速、网络交互搜寻、动态更新,而且还提供快速访问网上信息资源的各种搜索引擎(Search Engines),用于快速搜索WWW网络乃至因特上的有用信息,使得通过WWW网络获取网络信息资源成为国内外研究的一大热点。基于网络的搜索引擎的研制与开发应用成为当前网络信息资源开发应用研究领域的热点。英文搜索引擎“GOOGLE”和中文搜索引擎“百度搜索”的推出,拉开了搜索引擎核心技术争夺战的序幕。可以预言,在今后一段相当长的时间里,搜索引擎还将有长足的发展和进步,检索功能将更趋向于集成化和更具亲和力、更显人性化。 1 搜索引擎的定义、检索机制、检索规则和词表应用 1.1 定义 搜索引擎,Search engines,又称搜索机,Web搜索器,是伴随WWW网络出现的检索网上信息资源的新工具。实质上是一种网页网址检索系统,有的提供分类和关键词检索途径,有的仅提供关键词检索途径。它根据检索规则和从其他信息服务器上得到数据并对数据进行加工处理,自动建立索引,并通过检索接口为用户提供信息查询服务,能够自动对WWW资源建立索引或进行主题分类,并通过查询语法为用户返回匹配资源的系统。搜索引擎主要是由Crawler、Spider、Worm、Robot等计算机软件程序自动在因特网上漫游,不断搜集各类新网址及网页,形成数以千万甚至上亿条记录的数据库。它是通过采集标引众多网络站点来提供全局性网络资源控制与检索机制、将全球WWW网络中所有信息资源作一完整的集合、整理和分类、方便用户查找所需信息的网络检索软件。具有检索面广、信息量大、信息更新速度快,特定主题的检索专指性强等特点。 1.1.1 常规搜索引擎和元搜索引擎 自带索引数据库的搜索引擎通常被称为常规搜索引擎或独立搜索引擎,相应地,集多种常规搜索引擎于一体的搜索引擎则称为(多)元搜索引擎。元搜索引擎是国外搜索引擎开发者新设计的一种集成型搜索引擎,与独立搜索引擎的区别在于:它是通过一个统一的用户界面帮助用户在多个独立搜索引擎中选择和利用合适的搜索引擎,甚至是同时利用多个搜索引擎来实现检索操作。元搜索引擎没有自己独立的数据库,却更多地提供统一界面,形成一个由多个搜索引擎构成的具有独立功能的虚拟逻辑体,通过元搜索引擎的功能实现对这个虚拟逻辑体中各搜索引擎数据库的查询等一切操作。由于元搜索引擎预先配置好多个搜索引擎,每条检索指令都自动通过预先配置的搜索引擎执行,免去了用户逐一记忆和单独使用每个搜索引擎的麻烦。主要的元搜索引擎有ALL-IN-ONE、CUSI、Fun City Web Search、HyperNews、Linksearch、Savvysearch、Metacrawler、Best Search、W3Search Engines、WebSearch、Profusion、Mamma、Avenuesearch、Dogpile、Kwikseek、Findspot、Bytesearch、Webferret、Bluesquirrel Webseeker等。Metacrawler (http://www. https://www.360docs.net/doc/8c14673617.html,)能同时调用6个搜索引擎;Savvysearch (http://www. https://www.360docs.net/doc/8c14673617.html,)可有选择地调用21个独立的搜索引擎,检索Web、Usenet 新闻组、软件、参考工具、技术报告等信息,每次最多并行检索5个搜索引擎的数据库。Profusion (http://www. https://www.360docs.net/doc/8c14673617.html,)最多同时调用9个独立的搜索引擎,调用方式有全部调用、系统自动选择最好的3个、系统自动选择最快的3个、用户从中选取任意个搜索引擎。最新出现的桌面型离线式搜索引擎如Webcompass、WebSeeker、WebFerret、Echosearch、Copernic98等也是元搜索引擎。 1.1.2 集中式搜索引擎和分布式搜索引擎

利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏

利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏南京信息工程大学研究生实验报告 课程名称人工智能与专家系统 实验名称利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏 学生姓名王灿田 学号 20111221332 院系信息与控制学院 专业系统分析与集成 任课教师梅平 2012年6月10日 1利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏 1.α-β搜索过程 在极小极大搜索方法中,由于要先生成指定深度以内的所有节点,其节点数将随着搜索深度的增加承指数增长。这极大地限制了极小极大搜索方法的使用。能否在搜索深度不变的情况下,利用已有的搜索信息减少生成的节点数呢, 设某博弈问题如下图所示,应用极小极大方法进行搜索。假设搜索的顺序为从下到上,从左到右。当计算完a的值为0后,由于b是极大节点,马上就可以知道b的值大于等于0。接下来求c的值。由于c是极小节点,由d的值为-3,知道c 的值小于等于-3。而a和c都是b的子节点,所以即便不扩展节点e,也可以知道b的值一定为0了。所以在这种情况下,没有生成节点e的必要。同样,在知道b 的值为0后,由于k是极小节点,所以立即知道k的值要小于等于0。而通过节点f、g,知道h的值至少为3。这样即便不扩展A所包围的那些节点,也能知道k的值一定为0。所以A包围的那些节点也没有生成的必要,不管这些节点取值如何,

都不影响k的值。如果在搜索的过程中,充分利用这些信息,不就可以少生成很多节点,从而提高搜索的空间利用率吗,α-β过程正是这样一种搜索方法。 图1 MINIMAX过程是把搜索树的生成和格局估值这两个过程分开来进行,即先生成全部搜索树,然后再进行端节点静态估值和倒推值计算,这显然会导致低效率。如图1中,其中一个MIN节点要全部生成A、B、C、D四个节点,然后还要逐个计算其静态估值,最后在求倒推值阶段,才赋给这个MIN节点的倒推值,?。其实,如果生成节点A后,马上进行静态估值,得知f(A),,?之后,就可以断定再生成其余节点及进行静态计算是多余的,可以马上对MIN节点赋倒推值,?,而丝毫不会影响MAX的最好优先走步的选择。这是一种极端的情况,实际上把生成和倒推估值结合起来进行,再根据一定的条件判定,有可能尽早修剪掉一些无用的分枝,同样可获得类似的效果,这就是α-β过程的基本思想。 22.利用α-β搜索过程的一字棋的实例 图2一字棋第一阶段α-β剪枝方法 为了使生成和估值过程紧密结合,采用有界深度优先策略进行搜索,这样当生成达到规定深度的节点时,就立即计算其静态估值函数,而一旦某个非端节点有条件确定其倒推值时就立即计算赋值。从图2中标记的节点生成顺序号(也表示节点编号)看出,生成并计算完第6个节点后,第1个节点倒推值完全确定,可立即赋给倒推值,1。这时对初始节点来说,虽然其他子节点尚未生成,但由于s属极大值层,可以推断其倒推值不会小于,1,我们称极大值层的这个下界值为α,即可以确定s的α,,1。这说明s实际的倒推值决不会比,1更小,还取决于其他后继节点的倒推值,因此继续生成搜索树。当第8个节点生成出来并计算得静态估值为,1后,就可以断定第7个节点的倒推值不可能大于,1,我们称极小值层的这个上界值为β,即可确定节点,的β,,1。有了极小值层的β值,很容易发现若α?β时,

搜索引擎论文题目(热门标题100个)

搜索引擎论文题目(热门标题100个) 搜索引擎(Search Engine)是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息,在对信息进行组织和处理后,为用户提供检索服务,将用户检索相关的信息展示给用户的系统。下面是100个关于搜索引擎论文题目,供大家参考。 搜索引擎论文题目一: 1、搜索引擎商标侵权法律问题研究 2、搜索引擎中的伦理失范问题与治理研究 3、中文学术搜索引擎比较研究 4、利用搜索引擎数据模拟疾病空间分布 5、大学生网络信息搜索行为实证研究——基于搜索引擎的利用 6、跨设备搜索引擎结果页面注意力分布研究——基于眼动视觉数据的实证分析 7、基于Lucene的新闻垂直搜索引擎设计与实现 8、基于更新信息的网页机器理解及其在站内搜索引擎中应用 9、利用学术搜索引擎及学术论坛提高大学生研究性学习效率 10、基于大数据的有声图书馆搜索引擎设计 11、基于Redis的分布式搜索引擎研究 12、大数据搜索引擎下的知识产出机制研究

13、“老狐狸”施密特:带领谷歌从搜索引擎变身7000亿美元市值科技巨头 14、基于搜索引擎数据的流感监测预警 15、竞价排名中搜索引擎服务提供商的审查义务范围研究 16、论搜索引擎公司的社会责任 17、电商营销精确搜索引擎的优化设计与实现 18、电子商务专业“学赛创”一体化教学模式的设计与实践——以《搜索引擎优化》课程为例 19、基于Google API的全文搜索引擎系统 20、基于知网与搜索引擎的词汇语义相似度计算 21、国内可视化搜索引擎研究进展:领域应用与系统实现 22、开源搜索引擎Elasticsearch和Solr对比和分析 23、如何免费从搜索引擎获取SEO流量 24、网站SEO中被搜索引擎惩罚的几种表现 25、网络搜索引擎广告的创新传播策略 搜索引擎论文题目二: 26、搜索引擎社会责任缺失的现状、原因及对策研究 27、知识发现系统与通用学术搜索引擎文献资源比较研究——以超星发现和百度学术为例 28、搜索引擎中缩略图使用的合法性分析 29、多边平台的产品市场界定——兼论搜索引擎的产品市场

人工智能(博弈算法)

博弈问题—五子棋实验报告 实验目的 1.熟悉和掌握博弈搜索算法的原理 2.了解并学会博弈搜索算法的实质和过程 3.学会使用博弈搜索算法解决问题 实验原理 博弈,对策利害关系相反的双方按一定的规则行动,每一方都为使自己能在斗争中取胜。诸如下棋、打牌等类型的竞争性智能活动,称为博弈石最简单的一种是“二人零和、全信息、非偶然”博弈。博弈的实例有中国象棋、五子棋、国际象棋和围棋等。要提高计算机的下棋水平,就要有效地把多种搜索算法组合起来,进而改进博弈树的搜索效率来找到一步好棋。博弈是启发式搜索的一个重要应用领域,博弈的过程可以用一棵博弈搜索树表示,通过对博弈树进行搜索求取问题的解,搜索策略常采用α-β剪枝技术。在深入研究α-β剪枝技术的基础上,结合五子棋游戏特征,设计了五成/双三、估值函数和α-β剪枝算法相结合的改进博弈树搜索算法,实现了人机智能对弈的五子棋游戏。 实验内容 制作类似于如图所示五子棋系统实验程序。

实验条件 1.Window NT/XP/7及以上的操作系统 2.内存在512M以上 3.CPU在奔腾II以上 实验分析 1.博弈搜索算法特点 ①博弈的初始格局是初始节点 ②在博弈树中,“或”节点和“与”节点是逐层交替出现的。自己一方 扩展的节点之间是“或”关系,对方扩展的节点之间是“与”关系。 双方轮流地扩展节点。 ③所有自己一方获胜的终局都是本原问题,相应的节点是可解节点;所 有使对方获胜的终局都认为是不可解节点。 实验效果图

个人实验小结 通过本次实验,我了解了博弈算法具体的解决问题的过程,熟悉和掌握博弈算法的原理、实质、过程,学会了使用博弈算法解决问题,通过学习博弈搜索算法,增强了我对于机器博弈能力的认识,实验过程中发现问题并解决问题,巩固了所学的知识,通过实验也提高了自己的编程和思维能力,收获很多。

基于JAVA技术搜索引擎的设计与实现

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/8c14673617.html, 基于JAVA技术搜索引擎的设计与实现 作者:刘智勇 来源:《数字技术与应用》2017年第05期 摘要:随着科技的进步与发展,互联网成为21世纪的宠儿,网络信息也复杂多样。这些繁杂的网络信息在给我们带来便利的同时也产生了极大的问题,比如如何在这海量的信息里面找到自己所需要的内容,成为当前互联网技术的热门领域。互联网信息复杂多样,因此想要迅速、快捷的找到所需要的信息内容,就需要搜索引擎来帮忙实现。本文就对搜索引擎的工作原理,组成和数据结构等方面进行分析,对搜索引擎未来的发展方向进行探索。众所周知,智能化是未来的一个大的趋势,想要实现搜索引擎的智能化,就需要使搜索引擎具备自我学习的能力,适应用户的查询需求。 关键词:搜索引擎;智能化;信息检索 中图分类号:TP391.3 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2017)05-0205-01 1 搜索引擎概述 随着信息时代的来临,互联网的迅速普及应用,已经成为我们正常生活中不可或缺的一部分。因为互联网信息具备共享等多种特性,使得网络信息成倍的增加。谷歌公司所收录的网页信息都已经过亿,而且每天还在不断的攀升,想要在这么多数据里面,选取对自己有用的信息,就需要借助搜索引擎来进行实现。 搜索引擎是从1994年诞生,随着互联网的信息日益增多,搜索引擎也在不断的发展,从1994年到现在历经三个阶段。搜索引擎的第一个阶段就是1994年到1996年,这个阶段的搜索引擎以集中式检索为主。当时网络信息并没有很多,一般都是少于百万的网页,也没有索引,检索速度也非常慢。也是采用网络、数据库等关键技术来实现。第二个阶段是1996年到1998年,这个期间,搜索引擎采用分布式检索方案,使用多个微型计算机来协同工作,其目的是为了提高数据规模和响应速度。一般可以响应千万次的用户检索请求。第三代搜索引擎,就当前所使用的搜索引擎,也是搜索引擎极为繁荣的时期。它拥有完整的索引数据库,除了一般的搜索,还有主题搜索和地域搜索。但是这些搜索结果反馈给用户的数据量较大,检索结果的相关度又成为研究的核心。 我们通常所用的搜索引擎也分为多种,按照信息的搜集方法和服务提供方式的不同进行区分,常用的有三类,第一,目录式搜索引擎。它是以人工方式进行信息的搜集,由编辑员进行审查并制作成信息摘要,将其进行分类置入架构中去。这类搜索方式的搜索结果准确,信息质量高,但是需要大量的人工成本,信息更新不及时,维护量大。第二,机器人搜索引擎。就是我们常说的网络爬虫,是由一个网络蜘蛛的机器人程序以某种策略自动地在互联网中搜集和发现信息,这种信息查询方式是由索引器完成的。索引器为搜集到的信息建立一个完整的索引,

基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现

太原理工大学 硕士学位论文 基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现 姓名:封俊 申请学位级别:硕士 专业:软件工程 指导教师:胡彧 20100401

基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现 摘要 分布式搜索引擎是一种结合了分布式计算技术和全文检索技术的新型信息检索系统。它改变了人们获取信息的途径,让人们更有效地获取信息,现在它已经深入到网络生活的每一方面,被誉为上网第一站。 目前的搜索引擎系统大多都拥有同样的结构——集中式结构,即系统所有功能模块集中部署在一台服务器上,这直接导致了系统对服务器硬件性能要求较高,同时,系统还有稳定性差、可扩展性不高的弊端。为了克服以上弊端就必须采购极为昂贵的大型服务器来满足系统需求,然而并不是所有人都有能力负担这样高昂的费用。此外,在传统的信息检索系统中,许多都采用了比较原始的字符串匹配方式来获得搜索结果,这种搜索方式虽然实现简单,但在数据量比较大时,搜索效率非常低,导致用户无法及时获得有效信息。以上这两个缺点给搜索引擎的推广带来了很大的挑战。为应对这个挑战,在搜索引擎系统中引入了分布式计算和倒排文档全文检索技术。 本文在分析当前几种分布式搜索引擎系统的基础上,总结了现有系统的优缺点,针对现有系统的不足,提出了基于Hadoop的分布式搜索引擎。主要研究工作在于对传统搜索引擎的功能模块加以改进,对爬行、索引、搜索过程中的步骤进行详细分析,将非顺序执行的步骤进一步分解为两部分:数据计算和数据合并。同时,应用Map/Reduce编程模型思想,把数据计算任务封装到Map函数中,把数据合并任务封装到Reduce函数中。经过以上改进的搜索引擎系统可以部署在廉价PC构成的Hadoop分布式环境中,并具有较高的响应速度、可靠性和扩展性。这与分布式搜索引擎中的技术需求极为符合,因此本文使用Hadoop作为系统分布式计算平台。此外,系

RFID中基于动态二进制的改进树型搜索算法及其实现

【摘要】rfid技术作为物联网应用的核心关键技术,已经普及到生产和生活的各个领域,而如何提高rfid系统防冲突能力,减少总识别时间已成为当前急需解决的关键。本文提出的基于动态二进制的改进树型搜索算法通过简化阅读器发送的指令和冲突检测过程,并利用栈来保存已经被阅读器接收到的标签epc数据,能最大化的降低阅读器与标签之间的通信量,有效的提高标签的识别速度。仿真结果表明,相比于常规的确定性标签防冲突算法,该算法显著提高了性能,尤其在待识别标签数量较大的情况下,具有良好的应用前景。 【关键词】rfid;物联网;防冲突;树型搜索;epc 引言 随着由物联网引领的第三次全球信息化产业浪潮的不断推进,rfid(射频识别)技术已成为制造全球化、贸易全球化和物流全球化的核心推动力。无线射频识别技术(radio frequency identification,rfid)是一种利用无线射频方式在阅读器和标签之间进行非接触双向数据传输,以达到目标识别和数据交换目的的技术[1]。由于其具有非接触识别、可识别高速运动物体、抗恶劣环境、保密性强、可同时识别多个识别对象等优点,射频识别技术已成为当今自动识别数据收集行业发展最快的一种技术,目前其在交通管理、仓储管理和生产线自动化管理等诸多领域得到了越来越广泛的应用。 在rfid系统中,当有多个电子标签进入一个或多个阅读器感应区域的时候,阅读器与多个电子标签的同时通信会使得无线通信信号互相干扰,以致阅读器无法接收到正确的信息,这种情况一般称之为“冲突”或“碰撞”等。为了避免冲突的影响,rfid系统定义了一系列当冲突发生时的操作,而基于这些操作的方法就是防冲突算法[2]。 一、典型防冲突算法 对于要求低复杂度、低功耗以及低成本的rfid系统,最为通用的防冲突机制是时分多址复用(tdma)。目前流行的两类标签防冲突算法,主要包括随机性算法中的纯aloha、时隙aloha、动态帧时隙aloha算法等,确定性算法中的二进制树型搜索算法、bbt算法、qt算法等[3]。随机性防冲突算法由于随机性大,当大量标签读取时,帧冲突严重,正确率难以达到100%。相比而言,确定性防冲突算法的识别精度和识别效率有较大提高,因此被广泛应用。本文主要研究和分析基于tdma的确定性防冲突算法,但是目前的二进制算法由于存在较大的通信量和识别延时,因此有进一步改进的空间,本文的动态二进制的改进树型搜索算法便是为此而改进设计的。 二、确定性标签防冲突算法 确定性标签防碰撞算法是以阅读器为主动控制器,进入射频场的所有标签同时由阅读器进行控制和检查。阅读器依据标签的id号首先向标签发射不同的询问信号或指令,阅读器根据冲突的信号,按照二叉树深度优先搜索的思想,逐步缩小搜索范围,搜索符合条件的标签,直到找到规定的射频标签。该方法杜绝了随机性算法中的标签“饿死”的情况,具有100%的高识别率[4]。最典型的是二进制树型搜索算法,在此基础上,又出现了逐位比较的二进制树搜索算法[5](bit-by-bit binary tree algorithm,bbt),问询树算法[6](query binary treealgorithm,qt)等。 1.二进制树型搜索算法 二进制树型搜索算法中为了能辨认出阅读器中数据碰撞的比特位的准确位置,采用的是manchester编码[1],该编码约定逻辑‘1’表示发送信号由1到0的转变即下降沿跳变,而逻辑‘0’表示发送信号由0到1的转变即上升沿跳变。若无状态跳变,视为非法数据,作为错误被识别。当两个或多个标签同时返回的某一数位有不同的值,则接收到的上升沿和下降沿相互抵消,以致出现“没有变化”的状态,阅读器由此可判断该位出现了碰撞。假设标签

极大极小博弈树-一种数据结构

极大极小博弈树 这篇文章将介绍一种对于所有的GameAI(游戏智能)开发来说都非常重要的数据结构。对于几乎每一个棋类博弈游戏程序来说,极大极小树(the minimax tree)都是其中的核心。 极大极小博弈树(Minimax Game Tree,简写为MGT,译者注)用于编写电脑之间的游戏程序,这类程序由两个游戏者轮流,每次执行一个步骤。当然,所有可能的步骤构成了一个树的结构。例如下面的图就是一个MGT,它表示了Tic-Tac-Toe游戏的前两步所有可能的步骤。 (Tic-Tac-Toe是一种简单的九宫格游戏,玩法是使用3*3的9个方格子,每人下一次看谁先连成一行3个,以下称ttt游戏,译者注) 我们注意到这棵树不同于其他的树结构,比如二叉树,23树以及堆树(heap tree,译者注),根据游戏规则,一个MGT节点上可能有很多个子节点。 图中的树有三级,不过在编码中,极大极小树的级通常被称作层(级:level,层:ply,译者注)。在每一层中,“转换”开关指向另一个游戏者。两个不同的游戏者通常被称作马克思(MAX,即最大,译者注)和米恩(Min,即最小,译者注)。(下面将简短的解释这些陌生的名称) 对一棵完整的极大极小树来说,计算机能够向前遍历每一步,直到找到最佳步骤为止。当然,正如你在例图中看到的那样,仅仅几个步骤也会令这棵树变得异常庞大,对于一台普通的计算机来说,预测五个步骤就足以令其迅速崩溃。因此,对于像国际象棋和围棋这样的大型博弈游戏来说,计算机程序不可能遍历所有结果,而是仅仅通过最上层的几个步骤来判断胜负。此外,程序员们也提出了很多算法和技巧来减少节点数目,比如阿尔法贝塔剪枝算法(Alpha-Beta pruning),Negascout搜索算法以及MTD (全称是:Memory enhanced Test Driver,即记忆增强测试驱动,译者注)方法。 MGT当然不能预测所有计算机游戏的可能步骤。比如扑克游戏,计算机在判断对手动向的时候将会非常吃力,因为因为计算机不能看到对方手中的牌。因此,仅仅对于两个游戏者都能看到全部博弈形式的游戏来说,MGT才是最好的选择。这些游戏包括国际跳棋、五子棋、国际象棋和围棋,这些游戏被称作完全信息博弈(原文为games of perfect information,译者注)。 极大极小博弈树是因描绘这种结构的一种简单算法而得名。我们来对ttt游戏的结果分配一下分值。如果叉(X)获胜,则分值为1。如果圈(O)获胜,则分值为-1。现在,叉将试图获得最大化的分值,而圈将试图最小化分值。于是,第一位研究此问题的研究者决定把游戏者叉命名为马克思,并且把游戏者圈命名为米恩。因此,这个完整的数据结构就被命名为极大(Max,马克思,译者注)极小(Min,米恩,译者注)博弈树。 极大极小逻辑也被用于其它博弈,比如国际象棋中。然而,在这些更复杂的博弈中,

基于有界k_d树的最近点搜索算法_刘宇

第36卷 第7期2008年 7月 华 中 科 技 大 学 学 报(自然科学版) J.H uazhong U niv.o f Sci.&T ech.(N atural Science Edition)Vo l.36N o.7 Jul. 2008 收稿日期:2007-04-05. 作者简介:刘 宇(1976-),男,博士研究生,E -ma il:headheat@163.co m. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(5035020,50405032);国家重点基础研究发展计划资助项目 (2003CB716207). 基于有界k -d 树的最近点搜索算法 刘 宇 熊有伦 (华中科技大学机械科学与工程学院;数字制造装备与 技术国家重点实验室,湖北武汉430074) 摘要:提出了一种基于有界k -d 树的最近点搜索算法.算法的原理是:由根节点中的包围盒确定树中数据的空间范围,并在搜索过程中不断划分包围盒来缩小搜索范围,同时递归地计算查询点到包围盒的距离.结合优先级队列,基于有界k -d 树的最近点搜索算法拓展到搜索按距离远近排列的多个最近点.实测和仿真分析表明,本搜索算法的计算效率高于传统的搜索算法. 关 键 词:逆向工程;最近点搜索;有界k -d 树;包围盒 中图分类号:T P391 文献标识码:A 文章编号:1671-4512(2008)07-0073-04 Algorithm for searching nearest -neighbor based on the bounded k -d tree L iu Yu X iong Youlun (Colleg e of M echanical Science and Engineer ing;St ate Key Labor ator y o f Dig ital M anufacturing Equipment and T echno log y,H uazhong U niv ersity of Science and T echnolog y,W uhan 430074,China) Abstract :An alg orithm for searching nearest -neighbo r is proposed based on the bounded k -d tree of w hich the spatial range o f the data is restricted by the bounded box of the r oot node.The search area in the searching pr ocess is reduced by continually dividing bo unded bo xes.T he distance fr om a query point to a bounded bo x is also co mputed recursively.Co mbined w ith a pr io rity queue,the clo sest po int query alg orithm can be generalized to search mult-i nearest -neig hbor s o rdered by their distances to a query point.T he ex perim ents on bo th real and synthetic data sets show that the query alg orithm based on the bounded k -d tree is com putationally m ore efficient than some traditional alg orithm s.Key words :reverse engineering;nearest -neighbo r searching;bounded k -d tree;bounded box 在逆向工程中,基于离散坐标点的操作通常需要查询一点的相邻点[1,2].随着数据获取技术的飞速发展,需处理的数据点数目动辄数十万或上百万,提高相邻点查询算法的效率能有效提高逆向工程中数据处理的效率.k 维二叉搜索树(k -dimensional binary search trees ,简称k -d 树 [3] ), 是对k 维数据进行空间查询的有效数据结构,受到关注和研究[4~7],已在矢量量化、数据压缩、数据库匹配查询等方面得到了广泛应用. 本文将k -d 树与空间包围盒相结合,构造了有界k -d 树,提出了相应的最近点搜索算法. 1 有界k -d 树 与以往文献中不同的是,本文在有界k -d 树的内部节点中,定义了左右划分平面L l 和L r 来 表示对该节点中数据的划分(见图1),在整个树的根节点中还存储了一组主对角点的坐标来表示k -d 树中数据的包围盒.因此,有界k -d 树的内部节点由2个指向其他节点或者为空的指针、维数辨别量、2个划分值组成.有界k -d 树的叶节点则由指向该叶节点中所包含的数据点列的指针和表示该数据点列大小的值组成.

博弈树的启发式搜索

博弈树的启发式搜索问题 A方、B方必须是完备博弈,它有三个条件: 1、A,B双方轮流博弈。博弈的结果只有三种情况:A胜,B败;A败,B胜;A,B平手。 2、任一方都了解当前的棋局和历史的棋局。 3、任一方都分析当前的棋局,并能作出有利于自己,而不利于对方的策略。 我们描述博弈过程采用与/或树 1、博弈的初始棋局作为初始节点 2、‘或’节点与‘与’节点逐层交替出现。自己一方扩展节点之间是‘或’,对方扩展节 点之间是‘与’。双方轮流扩展。 3、所有能使自己获胜的终局都是本原问题,相应的节点是可解节点。 本问题其实是一个构造博弈树的问题。对给定的棋局,该棋局中A,B方的棋子数相等,并且轮到A方下。这样构成一个初始棋局,称一个状态。当A或B下一个棋子后,又形成一个新的状态。 任何一方都希望自己取得胜利,因此当某一方有多个方案可供选择时,他总是跳最有利于自己而最不利对方的方案。此时我们站在A的立场上看,可供A选择的方案之间是‘或’的关系,可供B的方案之间是‘与’的关系。因为主动权在A上,A必须考虑任何一个可能被B选中的方案。 极大极小分析方法的特点: 1、它是为其中一方寻找一个最优的行动方案的方法 2、为了当前最优的方案,需要对各个方案能产生的后果进行比较,具体地说就是考虑每个方案实施后,对方可能采取的行动,并计算可能的得分 4、为了计算得分,需要根据问题的特性定义一个估价函数,用来计算当前博弈树端节点的 得分,该得分也称静态估值 5、当端节点估值后,再推算父节点的得分,推算方法是对于‘或’节点,选择子节点中最 大的得分作为自己的得分,对于‘与’节点,选择子节点中最小的得分作为自己的得分,父节点得得分也称倒退值 6、若某一个行动方案能获得最大得倒退值,则它就是当前最好得方案 在本问题中,假设棋盘为4*4的矩阵,A方的棋子为1,B方的棋子为-1,空格为0。 我们定义估价函数为:在某一棋局状态,A方棋子可能占满的整行,整列,整斜线总和与B 方棋子可能占满的整行,整列,整斜线总和的差。这儿的可能是指棋局上留出的空格让A 方或B方全摆放它的棋子。显然如果A方的大。它的下棋选择的策略范围就大。 对某个棋局用极大极小分析后,得出A下一步的最佳策略,同时也给出B的最不利A 的策略,这样一直循环,直到棋局上无空格,如果棋局上A已经胜出了。那么就意味着B 如何采取对A最不利的策略,A也能胜出,表明A处于必胜状态。 程序说明: 编写语言:Matlab6.5 主函数:Chess.m

博弈树

博弈树 实现计算机与人对弈,诸如象棋、围棋等双方对垒的游戏,是一件饶有趣味的事情。在这里,我们将讨论实现这种人机完备信息博弈时常用的树型结构及其基本算法。所谓人机完备信息博弈,是指人机对垒,依次轮流走步,而且双方的走步信息完全公开。 为了引起对弈者的兴趣,计算机一方必须尽可能多地知道对方己经走过的棋步和将可能走的棋步。对于编程者来说,要使得计算机能懂得比赛规则并记住当前格局,就得建立恰当的数据结构;要使得计算机能在对弈中选择最可能致胜的走步,就得为之设计一个“聪明”的算法。 博弈树适应了这两个需要,它将对垒的初始格局作为根结点,把所有由初始格局经过合法一步得到的新格局作为其子结点,然后以新格局为根,由此新格局产生的格局为其子结点,依次类推,得到一棵包罗对垒中各种可能格局变化的树,并通过对这棵树的遍历,分析确定计算机的走步。这棵树就是这里所说的博弈树。 [例1]井字棋游戏 问题描述: 从一个空的3*3的棋盘开始,甲乙二人轮流放置棋子到棋盘上未被占据的方格中。如果甲第一个放,他把棋子放在中央方格里;然后轮到乙放,他把棋子放在第一行中间的方格里;于是又轮到甲放,……,如此进行下去,判定胜负的方法是:若某一游戏者若有3枚棋子占据了一横线或一竖线,或一对角线,则该游戏者获胜;若至整个棋盘被占满还没有一方获胜,则为平局。 算法分析: 我们让计算机模拟甲方,称为max选手,与计算机对手的乙方称min选手,上述博弈由这两位选手对垒,双方依次轮流走步。 博弈树以棋盘状态作为结点。开始时空棋盘作为树根,max先放。max选择某个空格放置棋子后的棋盘所有可能状态,都作为根的子结点出现在树的第一层。第二层的结点是min 方走完后的可能棋盘状态,min方从第一层的某个结点出发,选择某个空格放置棋子后的所有可能棋盘状态都作为该结点的子结点出现在第二层。下图的树称作博弈树,树根并不是空棋盘,这棵树的第二层并不是游戏终止时的棋盘状态,我们还可以画出第三层、第四层、……的结点,但在一般情况下,由于计算机存储器大小和运算速度的限制,不能把博弈树构造到游戏终止时的棋盘状态,而只能构造到某一特定的深度。

基于JAVA技术的搜索引擎的研究与实现

基于JAVA 技术的搜索引擎的研究与实现 摘要 网络中的资源非常丰富,但是如何有效的搜索信息却是一件困难的事情。建立搜索引擎就是解决这个问题的最好方法。本文首先详细介绍了基于英特网的搜索引擎的系统结构,然后从网络机器人、索引引擎、We b 服务器三个方面进行详细的说明。为了更加深刻的理解这种技术,本人还亲自实现了一个自己的搜索引擎——新闻搜索引擎。 新闻搜索引擎是从指定的Web 页面中按照超连接进行解析、搜索,并把搜索到的每条新闻进行索引后加入数据库。然后通过Web 服务器接受客户端请求后从索引数据库中搜索出所匹配的新闻。 本人在介绍搜索引擎的章节中除了详细的阐述技术核心外还结合了新闻搜索引擎的实现代码来说明,图文并茂、易于理解。 Abstract The resources in the internet are abundant, but it is a difficult job to search some useful information. So a search engine is the best method to solve this problem. This article fist introduces the system structur e of search engine based on the internet in detail, then gives a minute explanation form Spider search, e ngine and web server. In order to understand the technology more deeply, I have programmed a news se arch engine by myself. The news search engine is explained and searched according to hyperlink from a appointed web page, th en indexs every searched information and adds it to the index database. Then after receiving the custome

搜索引擎的设计与实现

web搜索引擎的设计与实现

摘要 随着网络的迅猛发展。网络成为信息的极其重要的来源地,越来越多的人从网络上获取自己所需要的信息,这就使得像Google[40],百度[39]这样的通用搜索引擎变成了人们寻找信息必不可少的工具。 本文在深入研究了通用搜索引擎基本原理、架构设计和核心技术的基础上,结合小型搜索引擎的需求,参照了天网,lucene等搜索引擎的原理,构建了一个运行稳定,性能良好而且可扩充的小型搜索引擎系统,本文不仅仅完成了对整个系统的设计,并且完成了所有的编码工作。 本文论述了搜索引擎的开发背景以及搜索引擎的历史和发展趋势,分析了小型搜索引擎的需求,对系统开发中的一些问题,都给出了解决方案,并对方案进行详细设计,编码实现。论文的主要工作及创新如下: 1.在深刻理解网络爬虫的工作原理的基础上,使用数据库的来实现爬虫部分。 2.在深刻理解了中文切词原理的基础之上,对lucene的切词算法上做出了改进的基础上设计了自己的算法,对改进后的算法实现,并进行了准确率和效率的测试,证明在效率上确实提高。 3.在理解了排序索引部分的原理之后,设计了实现索引排序部分结构,完成了详细流程图和编码实现,对完成的代码进行测试。 4.在完成搜索部分设计后,觉得效率上还不能够达到系统的要求,于是为了提高系统的搜索效率,采用了缓存搜索页面和对搜索频率较高词语结果缓存的两级缓存原则来提高系统搜索效率。 关键词:搜索引擎,网络爬虫,中文切词,排序索引

ABSTRACT With the rapidly developing of the network. Network became a vital information source, more and more people are obtaining the information that they need from the network,this making web search engine has become essential tool to people when they want to find some information from internet. In this paper, with in-depth study of the basic principles of general search engines, the design and core technology architecture, combining with the needs of small search engine and in the light of the "tianwang", lucene search engine, I build a stable, good performance and can be expanded small-scale search engine system, this article not only completed the design of the entire system, but also basically completed all the coding work. This article describle not only the background of search engines, but also the history of search engine developing and developing trends,and analyse the needs of small search engines and giving solutionsthe to the problems which was found in the development of the system ,and making a detailed program design, coding to achieve. The main thesis of the article and innovation are as follows: 1.with the deep understanding of the working principle of the network spider.I acheived network spider with using database system. 2.with the deep understanding of Chinese segmentation and segmentation algorithm of lucene system,I made my own segmentation algorithm,and give a lot of tests to my segmentation algorithm to provide that my segmentation algorithm is better. 3.with the deep understanding of sorted and index algorithm,I designed my own sorted and index algorithm with the data-struct I designed and coding it ,it was provided available after lots of tests. 4.after design of search part,I foud the efficiency of the part is not very poor,so I designed two-stage cache device to impove the efficiency of the system. Key words: search engine,net spider, Chinese segmentation,sorted and index

查找一个图中所有树算法

思路: 1.使用堆栈列出所有可能的支路,因为树中支路个数为n-1。 2.判断支路是否包含所有节点,包含则为树。 核心函数: /** * 功能:获得图的所有树 * 参数:图的关联矩阵 * 返回:所有树的数组(以节点形式存放) */ Matrix GetAllTrees(const Matrix& m) { Matrix AllTrees; vector Branchs; int BranchNum= m[0].size(); //初始化可选支路堆栈 for(int i=0;i #include #include #include

#include #include using namespace std; typedef vector > Matrix; Matrix GetAssociatedMatrix() { int NoteNum,BranchNum; cout<<"节点个数:"; cin>>NoteNum; cout<<"支路个数:"; cin>>BranchNum; Matrix M(NoteNum); for(Matrix::iterator it= M.begin();it!= M.end() ; ++it) (*it).resize(BranchNum); int NoteBegin,NoteEnd; for(int j=0;j= 0 && NoteEnd>= 0);//check M[NoteBegin-1][j] = M[NoteEnd-1][j] = 1; //fill } return M; } void PrintAssociatedMatrix(const Matrix& m) { cout<

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