Kunth-Morris-Pratt算法的基本思想是：当出现不匹配时，就能知晓一部分内容（因为匹配失败之前的字符已经和模式相匹配）。可以利用这些信息避免指针回退。令人惊讶的是，KMP算法在匹配失败时，总能将j设置为一个值以使i不回退。 在KMP算法中，不会回退文本指针i，而是用一个数组dfa[][]来记录匹配失败时指针j应该回退多远。对于每一个字符c，在比较了c和pat.charAt(j)后，dfa[c][j]表示的是应该和下一个文本字符比较的模式字符的位置。在匹配时会继续比较下一个字符，因此dfa[pat
KMP算法是一种字符串匹配算法，由Knuth，Morris和Pratt同时发现（简称KMP算法）。KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。比较流行的做法是实现一个next()函数，函数本身包含了模式串的局部匹配信息。由于next函数理解起来不太容易，本文同样是基于空间换时间的做法，但将采用另一种代码实现，希望可以更方便读者理解！
编辑 | 绿萝 对人工智能不断增长的需求推动了对基于物理设备的非常规计算的研究。虽然此类计算设备模仿了大脑启发的模拟信息处理，但学习过程仍然依赖于为数字处理优化的方法，例如反向传播，这不适合物理实现。 在这里，来自日本 NTT 设备技术实验室（NTT Device Technology Labs）和东京大学的研究团队通过扩展一种称为直接反馈对齐（DFA）的受生物学启发的训练算法来展示物理深度学习。与原始算法不同，所提出的方法基于具有替代非线性激活的随机投影。因此，可以在不了解物理系统及其梯度的情况下训练物理
KMP子字符串查找算法 概述 算法的基本思想是：当出现不匹配时，就能知晓一部分文本的内容，可以利用这些信息避免将指针回退到所有这些已知的字符串之前。 DFA（确定有限状态机）模拟 提前判断如何重新查找，而这种判断只取决于模式本身，所以可以对模式的字符序列做一个确定有限状态机。 DFA的数据结构表示为二维数组dfa[R][M]，其中R为指定字典中的字符集的个数（比如ASCII为256），M为匹配字符串pat的长度，状态的意思是文本中某个位置i匹配pat的程度，0状态为未匹配状态，M状态为终止状态，找到了完整匹
网络信息中充满大量的字符串，对信息的搜寻至关重要，因此子字符串查找（即字符串匹配）是使用频率非常高的操作：给定一段长度为N的文本和长度为M的模式字符串（N≥M），在文本中找到一个和模式串相匹配的子串。由这个问题可以延伸至统计模式串在文本中出现的次数、找出上下文（和该模式串相符的子字符串周围的文字）等更复杂的问题。
KMP算法是Knuth-Morris-Pratt字符串查找算法，以创作者们的名字首个大写字母命名，用于处理字符串查找问题。
IM项目需要对上边传输的消息进行必要的过滤。如果总是对着某人输入f**k就显得不太文明了。
上一节我们完成了使用NFA来识别字符串的功能。NFA有个问题就是其状态节点太多，使用起来效率不够好。本节我们介绍一种叫“子集构造”的算法，将拥有多个节点的NFA转化为DFA。在上一节我们描述的epsilon闭包操作可以看到，实际上所有由epsilon边连接在一起的节点其实都能看作是一个状态节点，由此我们就能通过epsilon操作将多个节点转化为一个DFA节点，同时epsilon闭包操作所得的节点集合中，每一个节点发出的边都可以看作是新DFA节点发出的边。 我们用上一节完成的NFA状态机来看看具体过程：
当我们需要从文档中查找某个关键词时，就用到了子字符串查找技术。比如在某个数据库导出文档中想要查找所有用户的密码，想在一个学长给的word题库中查找你正在做的检测题的答案。就像上边这个表格，我们想要在字符串文本中查找模式所在位置，并返回这个位置给用户。这个功能是怎么实现的呢？ 我们可以简单暴力的来实现，从头开始一个字符一个字符的比较字符串文本和模式，如果匹配失败，再从字符串文本的下一个位置开始跟模式从头比较，重复这个过程，如果成功，则返回模式在字符串中的起始位置。
大家有没有做过屏蔽敏感词的需求呢，这个需求一般来说很常见了。比如，系统中有一段话：
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DFA在计算机科学和数学领域，特别是在形式语言理论中扮演着重要角色。这一理论起源于20世纪50年代，而DFA作为该理论的一个关键组成部分，用来描述和解析语言模式。
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在上篇博客从0到1打造正则表达式执行引擎(一)中我们已经构建了一个可用的正则表达式引擎，相关源码见https://github.com/xindoo/regex，但上文中只是用到了NFA，NFA的引擎建图时间复杂度是O(n)，但匹配一个长度为m的字符串时因为涉及到大量的递归和回溯，最坏时间复杂度是O(mn)。与之对比DFA引擎的建图时间复杂度O(n^2)，但匹配时没有回溯，所以匹配复杂度只有O(m)，性能差距还是挺大的。
经典的AC算法由三部分构成，goto表，fail表和output表，共包含四种具体的算法，分别是计算三张查找表的算法以及AC算法本身。
词法分析器的目的是识别高级语言中编写的代码转换为token，也就是识别高级语言中的每个单词token
DFA 全称为：Deterministic Finite Automaton，即确定有穷自动机。其特征为：有一个有限状态集合和一些从一个状态通向另一个状态的边，每条边上标记有一个符号，其中一个状态是初态，某些状态是终态。但不同于不确定的有限自动机，DFA 中不会有从同一状态出发的两条边标志有相同的符号。
本文对ICLR2019论文《REPRESENTING FORMAL LANGUAGES：A COMPARISON BETWEEN FINITE AUTOMATA AND RECURRENT NEURAL NETWORKS》进行了解读。
敏感词、文字过滤是一个网站必不可少的功能，如何设计一个好的、高效的过滤算法是非常有必要的。前段时间我一个朋友（马上毕业，接触编程不久）要我帮他看一个文字过滤的东西，它说检索效率非常慢。我把它程序拿过来一看，整个过程如下：读取敏感词库、如果HashSet集合中，获取页面上传文字，然后进行匹配。我就想这个过程肯定是非常慢的。对于他这个没有接触的人来说我想也只能想到这个，更高级点就是正则表达式。但是非常遗憾，这两种方法都是不可行的。当然，在我意识里没有我也没有认知到那个算法可以解决问题，但是Google知道！
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非确定性有限自动机 : Nondeterministic Finite Automaton , NFA ;
来源 | 网络 Hutool 谐音 “糊涂”，寓意追求 “万事都作糊涂观，无所谓失，无所谓得” 的境界。 Hutool 是一个 Java 工具包，也只是一个工具包，它帮助我们简化每一行代码，减少每一个方法，让 Java 语言也可以 “甜甜的”。Hutool 最初是我项目中 “util” 包的一个整理，后来慢慢积累并加入更多非业务相关功能，并广泛学习其它开源项目精髓，经过自己整理修改，最终形成丰富的开源工具集。（FROM 自作者简介） 功能 一个 Java 基础工具类，对文件、流、加密解密、转码、正则、线程、
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对于LR文法，我们可以自动构造相应的LR分析表。为了构造LR分析表，我们需要定义一个重要概念——文法的规范句型“活前缀”。
mRNA作为一种全新的疫苗类型，能够快速大规模生产， 因此成为科学家们攻克的主阵地之一。
Hutool 是一个 Java 工具包，也只是一个工具包，它帮助我们简化每一行代码，减少每一个方法，让 Java 语言也可以 “甜甜的”。Hutool 最初是我项目中 “util” 包的一个整理，后来慢慢积累并加入更多非业务相关功能，并广泛学习其它开源项目精髓，经过自己整理修改，最终形成丰富的开源工具集。（FROM 自作者简介）
Hutool是Hu + tool的自造词，前者致敬我的“前任公司”，后者为工具之意，谐音“糊涂”，寓意追求“万事都作糊涂观，无所谓失，无所谓得”的境界。
众所周知，前两天刷爆程序员朋友圈的思否网站无法访问问题被放大了 N 倍。按说，思否的架构师也是非常厉害的大牛，但是在关键词屏蔽功能上偷了懒，也很可能当初就没设计过这个功能，给遗漏了。
如何使用正则表达式来表达 if while for (keyword "Σ=ASCII")
题记：上周做 BBL 里讲了我们 Tubi TV 内部做 DSL 的一些简单实践，大家反馈不错。有同事建议我给大家先补补 FSM，之后再进阶 CFG，可能会更顺畅些。想想也是。于是我自个花了一两个小时，重温了一些课件。马上要回过了，做 BBL 是三周后的事情了，就没先忙写 slides，写了篇文章。本欲留作他用，考虑再三觉得不合适，干脆在公众号上发出来。这篇文章有些干，看看能有多少阅读（我估计也就 3000+），会掉多少粉。 在谈论一般意义的状态机时，我们先看看有限状态机，Finite State Mach
尽管mRNA疫苗已用于COVID-19的预防，但仍然面临不稳定和易降解的风险，这是mRNA疫苗存储、配送、效价等面临的重要障碍。先前的研究已表明，增加二级结构可延长mRNA的半衰期，再加上选择优化的密码子，可改善蛋白表达。因此，原则上mRNA的设计算法必须优化二级结构稳定性和密码子的使用。然而，由于同义密码子的存在，使得mRNA设计的工作量非常庞大，例如靶向SARS-CoV-2 Spike蛋白的mRNA就有~10^632种方案，这就带来了难以克服的计算挑战。利用计算语言中类似的概念，我们提供了一种简单且意想不到的解决办法：寻找最佳的mRNA序列类似于在发音相似的备选句子中识别最可能的句子。利用我们的算法（LinearDesign）设计Spike蛋白的mRNA仅需11分钟，并且同时优化稳定性和密码子的使用。在针对COVID-19 和 水痘带状疱疹病毒（varicella-zoster virus）mRNA疫苗，与密码子优化的基准算法相比，LinearDesign大幅度提高了mRNA的半衰期和蛋白的表达，显著增加了抗体的滴度（体内实验中增加了128倍）。该结果揭示了mRNA设计算法还有很大的改进空间，促进了对原本触不可及的高效且稳定的mRNA设计的探索。我们的工作为mRNA疫苗乃至mRNA药物（如单克隆抗体和抗癌药物）的研发带来了“及时雨”（timely tool）。
有穷自动机，下推自动机，图灵自动机 推荐书籍：《自动机理论、语言和计算导论》、《自动机理论、语言和计算导论》 课件下载： ppt01下载 ppt02下载 ---- 目录 导论 课程大纲 有穷自动机引论 确定型有穷自动机-Deterministic Finite Automata 正则语言 NFA 导论 自动机理论历史 📷 主要学习内容：有穷自动机、下推自动机、图灵机 有穷自动机 ： 1、具有有限内存的设备可以做什么 以及不能做什么 2、引入仿真：一台设备“模仿”另一台设备的 能力 3、引入不确定性：设备做出
在我们生活中的一些场合经常会有一些不该出现的敏感词，我们通常会使用*去屏蔽它，例如：尼玛 -> **，一些骂人的敏感词和一些政治敏感词都不应该出现在一些公共场合中，这个时候我们就需要一定的手段去屏蔽这些敏感词。下面我来介绍一些简单版本的敏感词屏蔽的方法。
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本文针对当前 workflow 类型产品所存在的问题，思考了产品设计的方法论，主要内容包括：将任务进行形式化表达，提出 workflow 的系统设计可以形式化地表达为 DFA 的构造，以及流程节点设计是给定约束条件下的 DFA 状态数量最小化问题。
词法的（Lex-i-cal）：与语言的单词或词汇有关，但有别于语言的文法和结构的。
在前面一系列章节中，我们完成了词法解析的各种算法。包括解析正则表达式字符串，构建 NFA 状态就，从 NFA 转换为 DFA 状态机，最后实现状态机最小化，接下来我们注重词法解析模块的工程化实现，也就是我们将所有算法集合起来完成一个可用的程序，由此在接下来的章节中，我们将重点放在工程实现上而不是编译原理算法上。
【新智元导读】用于训练深度神经网络的反向传播（BP）算法，在生物学上不具有合理性。本研究提出了一种生物学上合理的计算机认知模型，并继而提出了双向反馈比对（bidirectional feedback alignment，BFA）和双向直接反馈比对（bidirectional direct feedback alignment，BDFA）模型，分别用针对前向和后向进程的两组可训练权重连接神经元。初步结果表明，研究提出的模型在 MNIST 和 CIFAR-10 数据集上优于其他和BP类似的不对称方法。 反向传
关于敏感词过滤可以看成是一种文本反垃圾算法，例如 题目：敏感词文本文件 filtered_words.txt，当用户输入敏感词语，则用 星号 * 替换，例如当用户输入「北京是个好城市」，则变成「**是个好城市」 代码：
从左至右逐个字符地对源程序进行扫描，产生 一个个的单词符号，把作为字符串的源程序改造成为单词符号串的中间程序或者说：逐个读入源程序字符，并按照词法规则分割成一系列单词，再转换成单词串，同时进行词法检查。
数据库系统能够接受 SQL 语句，并返回数据查询的结果，或者对数据库中的数据进行修改，可以说几乎每个程序员都使用过它。
Hutool 是一个 Java 工具包类库，它可以对文件、流、加密解密、转码、正则、线程、XML等JDK方法进行封装，组成各种 Utils 工具类。
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