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中文分词:逆向

声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接:https:blog.csdn.netchengyuqiangarticledetails102719876 1、词典.datarmm_dic.utf8南京市南京市长长江桥人民解放军桥2、 RMM#逆向class RMM(object): def __init__(self, dic_path): self.dictionary = set() self.maximum = 0 result.append(word) index -= size break if word is None: index -= 1 return result def main(): text = 南京市长江

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匈牙利(二分图问题)

匈牙利用于求解无二分图(unweighted bipartite graph)的(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,集合之间有边相连 一个图所有中,所含边数多的,称为这个图的。图 4 是一个,它包含 4 条边。 匈牙利解决的问题背景:如果一对男女互有好感,那么你就可以把这一对撮合在一起,现在,你拥有的概就是下面这样一张关系图,每一条连线都表示互有好感。 ? 就是一个二分图模板题,学完之后立刻巩固一下import java.util.Arrays;import java.util.Scanner; public class Main { static int n, m; public static void main(String; for (int i = 0; i < t; i++) map = 1; 有向边 int count = 0;

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    问题:给定二个字符串S和T,在主串S中查找子串T的过程称之为字符串问题(string matching,也称之为模式)。 在文本处理系统,操作系统,编译系统,数据库系统以及internet信息检索中,串是使用频繁操作。有蛮力,即BF(暴力,和KMP。 我只会bf,kmp还是有问题。 思路从主串S开始的一个字符串和子串T的第一个字符串进行比较,若相等,则比较二者的后续字符;若不相等,则主串S的第二个字符和子串T的第一个字符进行比较,重复上述过程,若T中的字符全部完,则说明本次成功 ,若S中字符全部比较完毕,则失败。

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    下面开始介绍串。暴力思想是自左而右,以字符为单位,依次移动模式串,直到某个位置发生。? 这个好的情况是第一次就比对成功,好情况的上边界则是每次比对时,第一个字符都不,这样就移动一格,好情况的复杂度就等于(Omega(n)), n为文本的长度。 有了next表的构造方,接下来就是根据next表进行了。 KMP的时间复杂度是(O(m + n)), 空间复杂度是(O(m+n)). 表和GS表选择者 } return i;}基于BM_BC+GS好情况是(O(nm)),坏情况由于有了gs表,变为了(O(m+n)).综合性能各种模式的时间复杂度如下所示:?

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    HDU 3488 Tour(拆点+二分图--KM)

    pid=3488       题意是有n个城市,m条边,这个图中有一个或者多个环,问要覆盖所有的点,选那几个环的总小。        因为是有向环,所以每个点的入度和出度都是1,所以就符合了二分图的性质,我们就需要把每个点拆成两个点,一个表示入度一个表示出度,然后求二分图的就行了,因为要求值的小和,我们就需要把值取负数, 然后计,然后再对结果取负就好了。

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    差异隐私满足(MA CR)

    当涉及具有不同代理集的规模多代理系统时,传统的差分隐私(DP)机制是不的,因为它们考虑的攻击者类别非常广泛,并且可以保护所有用户,而不受其特征的影响,同样的保证。 出于以下三个关键原因,这种假设在许多实际应用中是不必要的:(i)用户可能愿意公开不太敏感的信息(例如居住城市,但不是确切位置),(ii)攻击者可能拥有辅助信息(例如,按需移动系统中的居住城市,或论文分问题中的审阅者专业知识 PLDP具有高度的隐私性,同时适用于现实世界中无限制的型设置。此外,我们提出了PALMA,一种用于的隐私保护启发式方。 我们使用实际数据在车辆与乘客的情况下评估PALMA,并证明它提供了强的隐私,ε ≤ 3 和中位数 ε = 0.44以及高质量的项(10.8 % 比非私有优更糟)。

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    图论--二分图(匈牙利)--模板

    二分图数量#include#include#include#include#include#include#includeusing namespace std;const int N=505;

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    二分图(KM)

    KMKM是在匈牙利的基础上衍生,在二分图的问题上增加重,变成了一个带二分图问题,求优的二分图。KM讲解,这篇博客自我感觉很好理解。 二分图的带不等价,也不互相包含。我们可以使用KM实现求二分图的。KM可以实现为O(N^3)。KM的几种转化KM是求完备,如果要求完备怎么办? 方很简单,只需将所有的边值取其相反数,求完备的值再取相反数即可。KM的运行要求是必须存在一个完备,如果求一个(不一定完备)该如何办? 依然很简单,把不存在的边值赋为0。KM求得的是边值和,如果我想要边之积,又怎样转化? 还是不难办到,每条边取自然对数,然后求,求得的结果a再出e^a就是

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    模式

    模式: 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 代码 : 1 ** 2 * 朴素的模式 3 * @author wydream 4 * 5 * 6 7 public class OrdinaryModel { 8 9 public static void bfStr.length()==0||bfSearch.length()==0){18 System.out.println(字符串为空,请重新输入);19 return;20 }21 如果需要查找的字符串的长度于查找的字符长度 ,则直接返回,失败22 if(diff=bfSearch.length()) {29 for(int i=index;i

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    HDU-----(1083)Courses(

    Courses Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K ...

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    二分图

    二分图的的含义,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,而且每个点只能一次)的两个点相连,求多可以有多少条连线即这个二分图的数可以参考 二分图, 性质定义和定理: 数:边的数目 小点覆盖数:选取少的点,使任意一条边至少有一个端点被选择 独立数:选取多的点,使任意所选两点均不相连 小路径覆盖数:对于一个 DAG(有向无环图 定理1:数 = 小点覆盖数(这是 Konig 定理) 定理2: 独立数与小点覆盖数互补 定理3:小路径覆盖数 = 顶点数 - 数匈牙利匈牙利是由匈牙利数学家Edmonds 匈牙利是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部图常见的,该的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图。 匈牙利: 轮廓: 1. 置M为空 2. 找出一条增广路径P,通过取反操作获得更M’代替M 3.

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    字符串---BF--朴素的模式

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    HDU 2389 Rain on your Parade(二分图--Hopcroft-Karp)

    pid=2389       题意是天马上就要下雨了,然后有n个人,m把伞,然后分别给出人的坐标和他们跑的速度,以及伞的坐标,然后问在t时间内,多能有多少人拿到伞。        题目读懂的话,就很容易就看出这是一道二分图的问题,但是这道题数据范围挺的都是3000,所以用匈牙利会超时,然后就敲了一遍Hopcroft-Carp的板子。 图论问题主要还是看怎么去存图,这道题的话我们先把每个人的坐标和速度存起来,然后在输入伞的坐标的时候遍历一下,计一下每个人能不能在t时间内拿到这把伞,如果可以就把这两个点连边存起来,然后跑一遍HK就好了

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    KMP 模式

    由三位前辈发表的一个模式,可以避免重复遍历的情况,称之为克努特-莫里斯-普拉特,检查 KMP 。 又叫 快速模式。 KMP 相比于 BF ,优势在于:在保证指针 i 不回溯的前提下,当失败时,让模式串向右移动的距离; 并且可以在 O(n+m) 的时间数量级上完成对串的模式操作。 KMP 原理参考链接:CSDN nextval = 0;  int j = 0;   while (i

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    献血(CS)

    全球对捐献血液的需求远远超过供应,未得到满足的需求在低收入和中等收入国家为严重;专家建议,为了缓解需求,有必要进行规模的协调。 利用Facebook献血工具,我们进行了第一次规模的献血者与献血机会的。虽然衡量实际捐赠率仍然是一个挑战,但我们衡量捐赠者的行动(例如,作出捐赠预约)作为实际捐赠的代理。 基于在线模型,我们开发了自动患者和捐赠者的政策。我们为这些政策提供理论保障,包括预期的献血数量和受血者的公平待遇。 在模拟中,一个简单的策略可以使捐赠数量增加5-10%;一项针对真实捐赠者的试点实验显示,捐赠者的行动率相对增加了5%(从3.7%增至3.9%)。 with several observations made in the medical and social science literature regarding donor behavior.献血

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    模式KMP

    关于KMP的原理网上有很详细的解释,我试着总结理解一下:KMP是什么  以这张图片为例子?   到j=5时失效了,BF里我们会使i=1,j=0,再看s的第i位开始能不能,而KMP接下来就去比较T(next=2)和S?next数组什么意思? 也就是我们利用模式串的自身的特点,来减少和目标串的比较。?next数组怎么?我们好next,去next时分两种情况:T==T (k=next) 时,next=k+1。?T! 时不考虑T是什么,T失,用T]去比较,可以保证T]前面的都能,但是如果T]==T,跳到next肯定还是失,所以next时要考虑一下T]和T是否相等。 好next,去next时: 如果 T==T且T==T,由于T失了,T肯定也会失,那next应该继续跳到next。

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    HDU 2255 奔小康赚钱(二分图--KM)

    二分图带全的裸题,直接贴板子就行,对于二分图可以用网络流去写,还有KM也可以解决这个问题,这个的中心思想就是依次选择的边构造子图,然后引入了顶标概念,我是看这篇博客学习的 ,讲的很nice,二分图——KM----AC代码:#include #define maxn 305#define inf 0x7fffffffusing namespace std;

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    :括号问题

    还记得有一次笔试题,有一道括号题,当时没有学习数据结构和,思路很模糊,后来了解一些数据结构之后就有思路了,今天将解写出来。 if char in BRANKETS_LEFT: # 入栈 stack.append(char) # 右括号 elif char in BRANKETS_RIGHT: # stack不为空,并且括号成功 if stack and stack == BRANKETS: # 出栈 stack.pop() # 成功 else: return False return not stack def main 使用string类型的变量bracketLeft和bracketRight来存储左括号和右括号,判断右括号与左括号的方是:先在bracketRight找到该字符的索引,然后对比栈顶字符和bracketLeft 相同索引处的字符是否

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    KMP 字符串

    KMP(Knuth-Morris-Pratt) 是一种常见的字符串,在主字符串 S 中查找字符串 M 出现的起始位置,通过 M 的自身信息来减少无效的查询次数。 采用这种方式终也可以找到 M S 中的位置,但是该方式的过程中可能存在多次的回退,即 i 指向位置的字符与 M 的字符不时,若已长度 n 不为 0,则 i 需要回退 (n-1) 个位置 KMP在了解KMP之前,首先看两个貌似无关的概念:前缀和后缀。前缀是指除后一个字符或多个字符的字符串组合,后缀是指除第一个字符或多个字符的字符串组合。 取前缀和后缀中重复字符串的长度作为部分长度。这里长的重复字符串为:AB,即部分长度为 2。 不妨以 len() 表示取字符串长度的函数。 KMP中查找 M 在 S 中位置,在过程中,通过分析 M 与 S 的已字符串信息来避免回退现象,过程如下:从 S 的第一个字符开始进行逐个扫描对比:?

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    | KMP字符串

    我们常用的就是朴素的串和无回溯串(KMP)。2. 问题分析字符串问题可以归纳为如下的问题:在长度为n的文本T中,查找一个长度为m的模式P。 (1) 朴素的串简单的朴素采用直观可行的策略: (1)从左到右逐个字符;(2)发现不时,转去考虑目标串里的下一个位置是否与模式串。 = P: break else: k += 1 if k == m: print s(2) 无回溯串(KMP)在状态(0)到第一个c失败时,由于已知前两个字符不同,KMP直接把模式串移两个位置 这次直到模式申后的C处失败,由于已知模式串c之前是a,首字符也是a,而且两个字符之间的字符与它们不同,不可能有。 KMP直接把模式串的b移到刚才c失败的位置(前面字符a肯定,不必再试),达到状态(2)。接下去从模式串的b继续,找到了一个成功

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