在图论中,一个「匹配」(matching)是一个边的集合,其中任意两条边都没有公共顶点。
对括号的合法性判断多次在笔试中出现,现实中也很常见,比如说我们写的代码,编辑器会检查括号是否正确闭合。而且我们的代码可能会包含三种括号[](){},判断起来有一点难度。
匈牙利算法解决的问题概述:有 n 项不同的任务,需要 n 个工人分别完成其中的 1 项,每个人完成任务的成本不一样。如何分配任务使得花费成本最少?
中文分词 就是将一句话分解成一个词一个词,英文中可以用空格来做,而中文需要用一些技术来处理。 三类分词算法: 1. 基于字符串匹配: 将汉字串与词典中的词进行匹配,如果在词典中找到某个字符串,则识别出一个词。 优点,速度快,都是O(n)时间复杂度,实现简单。 缺点,对歧义和未登录词处理不好。 此类型中常用的几种分词方法有: 1. 正向最大匹配法: 假设词典中最大词条所含的汉字个数为n个,取待处理字符串的前n个字作为匹配字段。若词典中含有该词,则匹配成功,分出该词,然后从被比较字符串的n+1处开始再取n个
这一套试卷当中一共有两道算法题,实话说这两题质量很高,虽然题目不算难,但很考验思维,需要反复思考才能做得出来。出在笔试题当中非常有区分度。
二分图也叫二部图,设G=(V,E)是一个无向图,如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B),并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B),则称图G为一个二分图。如下图所有的顶点可以分成A,B两个集合,而A集合与B集合中的点与自己的阵营的点是没有连线的(A集合的点只与B集合的点有边相连),则称这个为一个二分图.(离散数学中的内容)
——老子
在信息论、语言学和计算机科学中,Levenshtein distance是用于测量两个字符串之间差异的字符串度量。非正式的说就是两个单词之间的Levenshtein distance是将一个单词更改为另一个单词所需的单字符编辑(插入,删除或替换)的最小步骤。
VO(Visual Odometry)视觉里程计是通过车载摄像头或移动机器人的运动所引起的图像的变化,以逐步估计车辆姿态的过程。
二分图又称作二部图,是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)是一个无向图,如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B),并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B),则称图G为一个二分图。简而言之,就是顶点集V可分割为两个互不相交的子集,并且图中每条边依附的两个顶点都分属于这两个互不相交的子集,两个子集内的顶点不相邻。(简单说就是把一个图的顶点分成两个集合,且集合内的点不邻接)
前文说到,即使都是窗口滑动,但“怎么滑”,滑动后“怎么做”,里面就存在很大的解题思路的差异!
FuzzyWuzzy是一个基于Levenshtein Distance算法的模糊字符串匹配工具包。该算法计算两个序列之间的差异,即从一个字符串转换到另一个字符串所需的最少编辑操作次数。编辑操作可以是替换、插入或删除字符。编辑距离越小,两个字符串的相似度越大。
KMP 算法是一种改进的字符串匹配算法,用于判断一个字符串是否是另一个字符串的子串
BFS算法和DFS算法属于图论算法的范畴,DFS在前面回溯中,可以去看一下。 BFS算法用于寻找两点之间的最短路径。
有A、B、C、D、 E五项任务,需要分配给甲、乙、丙、丁、戊 五个人来完成。他们完成任务所需要支付的酬劳如下表所示,问,如何分配任务,可使总费用最少?
之前笔者写过一篇文章关于如何做搜索,但那篇文章的角度是从文本相似度角度写的。那种方式是目前发展的趋势,但是真正的搜索特别是网页搜索不可能在大范围的文本之间两两算相似度的。那样搜索引擎的效率会变得特别低下。本文将从字符串模糊匹配的角度介绍一下搜索引擎。 一般的搜索,要分为两个步骤:搜索和排序。搜索的方法有很多,为了高效一般进行字符串或关键词匹配,而用户提供的一些关键词可能不是数据库中保存的,例如使用倒排的方法很难找到Head节点,此处需要使用模糊匹配的方式。这里简单列举一下Learning-to-Rank排序
前几天的一篇文章给大家分享了利用 Selenium 自动刷课的脚本,时光飞逝,挂脚本刷完时长,又到了要考试的日子。对于这种 “无关紧要” 的考试,我打算继续使用 聪明 的自动化工具帮我完成考试~
FuzzyWuzzy 是一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。它依据Levenshtein Distance 算法计算两个序列之间的差异。
服务器负载平衡 (SLB) 通过以下方式提供网络性能和内容交付:实施一系列算法和优先级来响应对网络。
前面的文章已经介绍了什么是操作系统的虚拟内存,与本文要介绍的缓存置换算法息息相关,如果还没有看的朋友,建议先读一下上篇文章,链接是:什么是操作系统的虚拟内存?
对于 MySQL 的 JOIN,不知道大家有没有去想过他的执行流程,亦或有没有怀疑过自己的理解(自信满满的自我认为!);如果大家不知道怎么检验,可以试着回答如下的问题
细心的录友应该知道,我们在前三篇动态规划的文章就一直为 编辑距离 这道题目做铺垫。
本文实例为大家分享了Python+OpenCV实现图像的全景拼接的具体代码,供大家参考,具体内容如下
二分图又称作二部图,是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)G=(V,E)是一个无向图。如顶点集VV 可分割为两个互不相交的子集,并且图中每 条边依附的两个顶点都分属两个不同的子集。则称图GG 为二分图。我们将上边顶点集合称 为XX 集合,下边顶点结合称为YY 集合,如下图,就是一个二分图。
相比其它文章阅读量,总体上还是很不错的,可能是里面的任务目标比较明确吧,直接上的题目,并且用到的知识都是非常少的(不涉及到具体领域,比如图像处理),纯粹是逻辑问题,以有限的知识,解决大多数问题应该是大家都比较喜欢的。
如图所示,其中的三条边即该图的一个匹配。所以,匹配的两个重点:1. 匹配是边的集合;2. 在该集合中,任意两条边不能有共同的顶点。 那么,我们自然而然就会有一个想法,一个图会有多少匹配?有没有最大的匹配(即边最多的匹配呢)?
算法是对某种问题给出的较优解,它不能像学习sql一样,很容易就学会了怎么查询,怎么修改.
模糊匹配是日常工作中经常遇到的问题。比如我们手上有一份多家上市公司的利润表(每行为一家公司)和一份这些公司的现金流量表(同样一行一家公司),但由于种种原因(比如利润表的公司名称是简称,而现金流量表的公司名称是全称)导致同一家公司在两份表中有不同的名称。只有当这两张表的公司名称一致时,我们才能合并这两份表,同时看到这些公司的总体情况。
根据题意,这题自然而然的优先使用「贪心」算法,刚好可以巩固一下昨天所学的 【算法题解】 Day5 贪心;
分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。当然,我们在进行数据挖掘、精准推荐和自然语言处理工作中也会经常用到中文分词技术。
分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个词,比如“我习惯记笔记学习”会被分为:
动态环境下的SLAM系统一直都是一项具有挑战的问题,基于学习的方法在动态物体出现大面积遮挡时容易出现漏检,而基于几何的方法对于动态物体的位姿估计不是那么准确。在2022 IEEE RA-L论文"DynaVINS: A Visual-Inertial SLAM for Dynamic Environments"中,作者提出了一种动态环境下的VINS系统,笔者认为最大的创新在于解决了临时静态对象引起的假阳性回环问题。
程序自身并不需要关心自己的数据及代码存在哪,并且对程序来说,内存看上去是连续且独占的。当然事实肯定不是如此,而这背后就是操作系统的功劳 —— 内存虚拟化。本篇文章就介绍操作系统是如何实现虚拟内存系统的。
纯文本差异对比在许多场景下都有应用,如语音识别技术对识别率的评估,需要将识别后的文本与预期文本之间做差异对比计算;又如我们使用 Git 进行代码提交时,通常会使用git diff来查看这次编辑发生了哪些改动。 这里我们先简单定义一下差异 diff:是指目标文本和源文本之间的区别,也就是将源文本变成目标文本所需要的操作。 以上问题的一个通常解决方案是 Eugene W.Myers 在 1986 年发表的一篇论文 An O(ND) Difference Algorithm and Its Variations中提出的 Myers 差分算法,该算法是一个能在大部分情况产生「最短的直观的 diff」的算法。 google/diff-match-patch 项目是 Myers 差分算法的一种实现。但是该项目缺少 Golang 语言的一个实现。 go-diff 就是 google/diff-match-patch 项目的一个 Golang 版本的补充。 go-diff 主要提供三个功能:
最近面了几家公司,收集了一波面试题分享给大家。 主要都是算法题和一些场景题,常见的基础题就略过了。 好多想不起来了,会一直更新的 = =。 ps:不要问我怎么投的简历,在牛客上都能找到 = =。 算法题: 两个有序链表,求并集。(尽可能得使代码简单,写起来很多坑) 判断麻将胡没胡。(考点是正则的状态机实现方式) 有N个人,其中有一个明星,所有人都认识明星,明星不认识所有人,只有一种查询方式:A是否认识B,给出找到明星的最优策略。 完全二叉树的一下个节点。(On的复杂度肯定是不够的,这题比较好玩~) 代码去注
哦,不!你不小心把一个长篇文章中的空格、标点都删掉了,并且大写也弄成了小写。像句子"I reset the computer. It still didn’t boot!"已经变成了"iresetthecomputeritstilldidntboot"。在处理标点符号和大小写之前,你得先把它断成词语。当然了,你有一本厚厚的词典 dictionary,不过,有些词没在词典里。假设文章用 sentence 表示,设计一个算法,把文章断开,要求未识别的字符最少,返回未识别的字符数。
现有分词介绍 自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是一个信息时代最重要的技术之一,简单来讲,就是让计算机能够理解人类语言的一种技术。在其中,分词技术是一种比较基础的模块。对于英文等拉丁语系的语言而言,由于词之间有空格作为词边际表示,词语一般情况下都能简单且准确的提取出来。而中文日文等文字,除了标点符号之外,字之间紧密相连,没有明显的词边界,因此很难将词提取出来。 分词的意义非常大,在中文中,单字作为最基本的语义单位,虽然也有自己的意义,但表意能力较差,意义较分散,而
我们从题目中可以看到,我们需要得出一个结果就是至少要拿多少只手套。这里一般采用贪心算法。我们来分析一下:
有这样一个需求:需要对于用户发布的内容标题进行相似度对比,如果有之前的内容和当前发布的内容标题相似度到达某个阈值时则禁止发布或进行其他的一些操作。
递归算法求解问题时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题被反复计算多次。这种性质称为子问题的重叠性质
缓存操作主要有两种类型。缓存如浏览器缓存,服务器缓存,代理缓存,硬件缓存工作原理的读写缓存。当处理缓存时,我们总是有大量的内存需要花费大量的时间来读写数据库、硬盘。 缓存则能帮我们加快这些任务。
各位小伙伴大家好~本周我们来介绍两道字符串相关的题目,主要是使用动态规划来进行匹配解题。
一:介绍 我们知道SIFT算法通常通过对每个关键点生成128个特征向量作为描述子、SURF算法通常对关键点生成最少64个特征向量作为描述子。但是对于图像来说创建上千或者上万个这样的描述子内存开销比较大,运行速度受到严重影响。特别对嵌入式设备与一定设备来说,内存限制尤为明显,而且匹配的时候计算也比较耗时。 但是实际上这些特征数据OpenCV在匹配的时候并没有完全利用上,而是通过PCA、LDA等方法对它进行压缩,或者是LSH(局部敏感哈希)方法把这些特征描述子压缩从浮点数转换为二进制字符串,然后通过汉
例如,如果 s = "()))" ,你可以插入一个开始括号为 "(()))" 或结束括号为 "())))" 。
雪花算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法,采用 Scala 语言实现,是把一个 64 位的 long 型的 id,1 个 bit 是不用的,用其中的 41 bit 作为毫秒数,用 10 bit 作为工作机器 id,12 bit 作为序列号。雪花算法SnowFlake生成唯一ID
1、修改宿主机的hosts文件(系统盘/windows/system32/driver/etc/HOSTS)
想要在计算机语言中使用正则表达式,那么这门计算机语言必须要利用正则引擎去实现相应的正则库。主要的正则引擎分为以下两类:
经过以上简单的配置,nginx -s reload后,nginx即可作为反向代理服务器。这段配置的关键在于server配置端,nginx中使用localtion匹配uri,proxy_pass来指定上游服务器,proxy_set_header设置发送到上游服务器的请求头部。当我们请求本机的80端口,nginx将会把请求转发到8000端口,然后将响应返回给客户端。
最早应该是十四讲上见过,在第九章的project中src中的visual_odometry.cpp中,最核心的求解3d-2d的变换中:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云