/data/rmm_dic.utf8 南京市 南京市长 长江大桥 人民解放军 大桥 2、RMM算法 #逆向最大匹配 class RMM(object): def __init__(self, dic_path
算法如下找出全部可以调用的方法。(可以调用的方法意味着形參个数等于实參个数，实參的类型可以转换为方法形參的类型。)假设实參与形參的类型可以直接相应。则运行该方法。假设可以调用的方法仅仅有一个。...否则编译器报错.但是Java中还存在主动装箱和变长參数, 这会使问题更复杂(还有import static 因素)所以，大致了解一下就够了以下是几个例子①首先不考虑自己主动装箱和变长參数②再加上自己主动装箱
图中点可以被分为两组，并且使得所有边都跨越组的边界，则这就是一个二分图，匈牙利算法是求解二分图最大匹配的一种方法，本文介绍相关内容。...最大独立数 选取最多的点，使任意所选两点均不相连 定理 最大匹配数 = 最小点覆盖数（Konig 定理） 最大匹配数 = 最大独立数 最小路径覆盖数 = 顶点数 - 最大匹配数 匈牙利算法 叫做匈牙利算法...的事实上有两个算法，分别解决指派问题和二分图最大匹配求解问题，此处算法指求解二分图最大匹配的匈牙利算法。...找不到增广路时，达到最大匹配（这是增广路定理）。 匈牙利算法 从左边第 1 个顶点开始，挑选未匹配点进行搜索，寻找增广路。 如果经过一个未匹配点，说明寻找成功。...根据 König 定理：一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数； 因此该问题可以用上述匈牙利算法解决； 从左侧一个未匹配成功的点出发，走一趟匈牙利算法的流程（即紫色的箭头），所有左侧未经过的点
什么是二分图最大匹配？ 二分图最大匹配问题，就是在A、B这两个集合中，不断选择两个存在连线的点，把他们连起来，求最多可以有多少条连线的问题。 怎么解？...匈牙利算法的核心在于：从A集合中选择一个点，然后将与其相连的B中的点依次对照，如果B中的点尚未匹配，那就将这两个点进行匹配，然后遍历A中的下一个点。...当找到一条增广路，就能使得匹配数+1。如此一来，当我们把A中的所有点遍历之后，就能得到最大的匹配了。 上面这个过程说起来有点绕口，我也想了很久才想明白。...时间限制：1s 空间限制：256MB 这很明显是一个二分图最大匹配问题，由于男生女生的编号都是从1开始，因此为了能便于区分，我们将女生的编号x暂时设置为x+nl， 这样就能保证每个人编号的唯一性。...代码如下： //二分图最大匹配 #include using namespace std; #define MAXN 505 #define INF (1 << 31)
匈牙利算法用于求解无权二分图（unweighted bipartite graph）的最大匹配（maximum matching）问题 二分图 简单来说，有两个点集$U$和$V$ ，集合内部没有边相连，...最大匹配 一个图所有匹配中，所含匹配边数最多的匹配，称为这个图的最大匹配。图 4 是一个最大匹配，它包含 4 条匹配边。...就是一个二分图最大匹配模板题，学完之后立刻巩固一下 import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class Main {...A：好问题，其实仔细思考就会发现，二分图求最大匹配的过程中，只用存集合$U$到集合$V$的边，$V$到$U$不需要存，从整个算法思路来看，我们只需要以$U$集合的点作为起始，去往$V$集合。...拓展阅读 详细的关于匈牙利算法的原理可以看这篇文章
实现括号匹配算法（顺序表） 括号匹配问题 假设一个算术表达式中包含圆括号、方括号和花括号三种类型的括号，编写一个函数，用来判别表达式中的括号是否正确配对，并设计一个测试主函数。...【算法思想】 在算术表达式中，右括号和左括号匹配的次序正好符合后到的括号要最先被匹配的“后进先出”堆栈操作特点，因此可以借助一个堆栈来进行判断。...括号匹配共有以下4种情况： 左、右括号配对次序不正确； 右括号多于左括号； 左括号多于右括号： 左、右括号匹配正确。...当扫描到某一种类型的右括号时，比较当前栈顶括号是否与之匹配，若匹配，则退栈继续进行判断：若当前栈顶括号与当前扫描的括号不相同，则左、右括号配对次序不正确；若字符串当前为某种类型右括号而堆栈已空，则右括号多于左括号...\n"); else printf("左右括号匹配正确！
//二分图最大匹配数量 #include #include #include #include #include #include
二分匹配——最大匹配 #include #include #include #include #include <cstring
背景概述 OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！...搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心，悲喜交加，充分感受到了理想与现实的距离，不过没关系，这里介绍一种新的模板匹配算法，主要是基于图像边缘梯度，它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力...算法原理 该算法主要是基于图像梯度，实现基于梯度级别的NCC模板匹配，基于Sobel梯度算子得到dx, dy, magnitude ?...算法实现代码详解 梯度图像计算 Mat gx, gy; Sobel(gray, gx, CV_32F, 1, 0); Sobel(gray, gy, CV_32F, 0, 1); Mat magnitude...改进： 不需要全局匹配，可以对目标图像先做一个小梯度阈值，然后再进行匹配，提升速度、构造目标图像金字塔，实现多分辨率模板匹配支持！ 觉得不错点【好看】支持一下！
完整示例 See the Pen 括号匹配算法演示 by 戴兜 (@DaiDR) on CodePen....花了大概一早上写了这个示例，没有使用任何第三方库，完成度也算是比较高，除本文所讲的括号匹配算法有效性判定算法以外，涉及不依赖覆盖层的canvas点击位置判定、canvas绘制文字间距自定义，蛮有意思。...文章篇幅有限，感兴趣的朋友可以去gist了解下实现方式。 Ⅰ....括号匹配算法 (1)(2)(3)(4)(5) 观察上面这组括号，不难发现当 ) 的左侧不存在另一个 ) 时（即未发生嵌套时），最靠近它的 ( 便是和它所对应的括号。...既然最内层的括号依然能够被匹配，似乎也不是无药可救。既然数字能够被跳过，内部嵌套的括号也应该可以被跳过才对。我们通过递归来匹配内部嵌套的括号并将其跳过。
DFA匹配算法 AC自动机多模字符串匹配屏蔽，对Trie进行了改进，在Trie的基础上结合了KMP算法的思想，在树中加入了类似next数组的失效指针。...需要将敏感词集合构建成Trie树，如AC自动机多模字符串匹配算法。匹配句子时，遍历Trie树，从敏感词集合中找出可匹配的敏感词。...同时面对复杂的语言环境，当前匹配算法会丧失匹配精度，出现误伤情况。例如：“中华”一词多义，如果指香烟，可能算烟草违规的敏感词，但如果指牙膏，那就不算敏感词了。...这里树的特征选取可以通过基尼指数计算得来，我们选取基尼指数最大的前几个值即可 。...加入新样本，进行预测，按照步骤9计算，然后通过公式计算概率，见上文最后一个公式： P(Y=1∣x)=11+e−F(x) 该匹配算法与传统匹配算法优点 现有的敏感词屏蔽算法主要有DFA算法，基于AC自动机的算法
本文转自：OpenCV研习社 背景概述 OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！...搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心，悲喜交加，充分感受到了理想与现实的距离，不过没关系，这里介绍一种新的模板匹配算法，主要是基于图像边缘梯度，它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力...算法原理 该算法主要是基于图像梯度，实现基于梯度级别的NCC模板匹配，基于Sobel梯度算子得到dx, dy, magnitude ?...算法实现代码详解 梯度图像计算 Mat gx, gy; Sobel(gray, gx, CV_32F, 1, 0); Sobel(gray, gy, CV_32F, 0, 1); Mat magnitude...改进： 不需要全局匹配，可以对目标图像先做一个小梯度阈值，然后再进行匹配，提升速度、构造目标图像金字塔，实现多分辨率模板匹配支持！ 觉得不错点【好看】支持一下！
##题目 实现一个最大（小）栈，即可随时拿出当前栈中最大（小）的元素 ##解题思路 这是一道非常经典的面试题，目题目也不难，但还是很能考察开发人员的基本功的，所以面试官很容易脱口就问到这个题 这道题目的要求其实就是实现一个特殊的栈...这个栈能够随时拿到栈中所有元素的最大（小）值 这就是题目所有的要求了 所以在已有栈的基础上稍加改进就能实现 比较简单的办法就是使用两个栈来实现这个特殊的栈 其中一个栈stack正常进出元素 另外一个栈...）栈顶元素，则将当前栈顶的元素再次入栈 注意：当前元素栈顶并不出栈 出栈的时候就跟随stack正常出栈 这样就能保证stackMax（stackMin）跟stack的高度永远一致 并且栈顶的元素永远是最大...（小）值 ##算法图解 以最大栈为例进行图解演示 定义两个栈，和一堆需要入栈的元素 当栈为空的时候，正常入栈 当栈不为空的时候，stack栈正常入栈 stackMax栈中，则需要将入栈元素“3”与栈顶元素...##代码实现 public class MaxHeap { private final Stack stack; private final Stack<
# 最大最小距离算法的Python实现 # 数据集形式data=[[],[],...,[]] # 聚类结果形式result=[[[],[],...],[[],[],...],...] # 其中[]为一个模式样本
这是一个最大熵的简明Java实现，提供训练与预测接口。训练采用GIS训练算法，附带示例训练集。本文旨在介绍最大熵的原理、分类和实现，不涉及公式推导或其他训练算法，请放心食用。...若要计算在b 的条件下，事件a 发生的概率，即概率p(a | b)，则须建立条件最大熵模型。 本文实现的最大熵模型属于条件最大熵模型。...实现 已经将项目开源在https://github.com/hankcs/MaxEnt ，请检出Java代码后进行下一步。...GIS算法 定义λi为特征函数i的拉格朗日乘子，C为每个事件最多有多少个特征，log中的分子与分母分别表示经验分布期望与模型估计期望。 GIS算法用第N次迭代的模型来估算每个特征在训练数据中的分布。...转自:http://www.hankcs.com/nlp/maximum-entropy-java-implementation.html
2：基于词典的分词（最为常见） 这类分词算法比较常见，比如正向/逆向匹配。例如： mmseg分词器 就是一种基于词典的分词算法。以最大正向匹配为主，多种 消除歧义算法为辅。但是不管怎么分。...由于中文比较复杂，不推荐采用正向最大匹配算法的中文分词器。。逆向最大匹配算法在处理中文往往会比正向要准确。 接下来分析第2种：基于词典的分词算法（最长的词优先匹配）。...先分析最大正向匹配算法 一： 具体流程图如下： ?...一：以下代码片段为最大正向匹配算法： [html] view plaincopy package hhc.forwardAlgorithm; import java.net.URL; import...随着最大长度的增加，性能会严重下降。 像之前介绍的采取正向最大匹配算法的mmseg分词器，内部设置了4个消除歧义的过滤算法，这四个歧义解析规则表明是相当有效率的。总体来讲。
模式匹配算法： 定义一个主串字符串S="goodgoogle"，再定义一个模式串字符串T="google"，然后依次遍历主串中的字符，判断，模式串是否在主串中存在，这种模式串的定位操作通常称为串的模式匹配...代码： 1 /** 2 * 朴素的模式匹配算法 3 * @author wydream 4 * 5 */ 6 7 public class OrdinaryModel {...22 if(diff<0) { 23 System.out.println("匹配失败"); 24 return; 25...} 26 int index=0; 27 //从str中第一个字符串开始进行匹配，如果str中余下的字符串长度大于searchStr的长度，则继续进行判断 28...36 if((i-index)==bfSearch.length()-1) { 37 System.out.println("匹配成功
问题描述 在解决字符串匹配问题中，若不使用python内置函数，大部分时候会想到使用BF(暴力循环)算法来解决。...然而，这样会产生一个问题：算法的时间复杂度过高，匹配的字符串过长，往往会导致计算结果超时。如果使用KMP算法就能减少不必要的循环匹配计算，极大的减少算法的时间复杂度。...解决方案 BF算法与KMP算法 BF算法主要是暴力循环匹配，即模式串的字符一个一个的去循环匹配。...KMP算法则巧妙的避免了不必要的循环匹配；首先计算出模式串每个匹配字符的下标，即数组next，然后再进行匹配。...，在算法时间复杂度上的优点，以及与BF算法的不同，并演示如何用python代码来实现KMP算法来解决字符串匹配问题。
题目来自莫烦python教学 tips: 1）当你的算法总是不收敛，诶反正就是你怎么改参数它都不收敛的时候，可能是fitness函数写错了(幽怨脸)，问问自己，numpy矩阵操作对了吗？...np.array([123,122,98]).astype(np.int8) #一定一定要astype(np.int8)否则会出错 row = row.tostring().decode("ascii") 代码实现效果
二分图的最大匹配的含义，就是说在这A，B两个集合中不断选择两个存在连线（只有存在连线才能连起来，而且每个点只能匹配一次）的两个点相连，求最多可以有多少条连线即这个二分图的最大匹配数 可以参考 二分图匹配...性质 定义和定理： 最大匹配数：最大匹配的匹配边的数目 最小点覆盖数：选取最少的点，使任意一条边至少有一个端点被选择 最大独立数：选取最多的点，使任意所选两点均不相连 最小路径覆盖数...定理1：最大匹配数 = 最小点覆盖数（这是 Konig 定理） 定理2： 最大独立数与最小点覆盖数互补 定理3：最小路径覆盖数 = 顶点数 - 最大匹配数 匈牙利算法 匈牙利算法是由匈牙利数学家...匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想，它是部图匹配最常见的算法，该算法的核心就是寻找增广路径，它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。...“取反”的想法，要将(w,v)改为未匹配，(u,v)设为匹配，能实现这一点的条件是看从w为起点能否新找到一条增广路径P’。
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