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    8.动态规划(1)——字符串的编辑距离

    动态规划的算法题往往都是各大公司笔试题的常客。在不少算法类的微信公众号中,关于“动态规划”的文章屡见不鲜,都在试图用最浅显易懂的文字来描述讲解动态规划,甚至有的用漫画来解释,认真读每一篇公众号推送的文章实际上都能读得懂,都能对动态规划有一个大概了解。   什么是动态规划?通俗地理解来说,一个问题的解决办法一看就知道(穷举),但不能一个一个数啊,你得找到最优的解决办法,换句话说题目中就会出现类似“最多”、“最少”,“一共有多少种”等提法,这些题理论上都能使用动态规划的思想来求解。动态规划与分治方法类似,都

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    海量数据相似度计算之simhash和海明距离

    通过 采集系统 我们采集了大量文本数据,但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复,如何选择和设计文本的去重算法?常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用,如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算,我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复。看起来很简单,我们来做个测试,就拿最简单的两个数据使用Apache提供的 Levenshtein for 循环100w次计算这两个数据的相似度。代码结果如下:

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