零 导言 软件安全课上,老师讲了AC算法,写个博客,记一下吧. 那么AC算法是干啥的呢? ——是为了解决多模式匹配问题.换句话说,就是在大字符串S中,看看小字符串s1, s2,...有没有出现. AC算法的时间复杂度是线性的,思路非常巧妙,也挺好理解的.但是有些的对于AC算法的介绍,挺难看懂的.这是因为原始的AC算法,会存在内存占用过多的问题,因为我们引入了”双数组“的方法来减少内存占用.所以,实际运用的AC算法,都是用双数组的方法写的. 一 基本信息 首先要说明的是,AC全称Aho-Coras

Python实现常用排序算法 冒泡排序 思路: 它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成. 代码: def bubble_sort(lists): # 冒泡排序 count = len(lists) for i in range(0, count): for j in range(i + 1, count): if lists[i] > lists[j]: lists[i], lis

1.算法流程图 (1)    void Init() 此函数是初始化函数,用来给fail数组和goto数组初始化值. (2)    void GotoFunction(string x) 这个函数的作用是生成有限自动机状态转移图. (3) void FailFunction(int target,int k) 这是fail函数,核心内容是求出每个状态的fail值. (4) void UpdateOutput() 这是update输出函数.其作用是更新每个状态的输出值. (5)void Check

Python实现各种排序算法的代码示例总结 作者:Donald Knuth 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2015-12-11我要评论 这篇文章主要介绍了Python实现各种排序算法的代码示例总结,其实Python是非常好的算法入门学习时的配套高级语言,需要的朋友可以参考下 在Python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有Google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数.<数据结构>也会花大量篇幅讲解排序.之前一段时间,由于需要,我复习了

自从工作后就没什么时间更新博客了,最近抽空学了点Python,觉得Python真的是很强大呀.想来在大学中没有学好数据结构和算法,自己的意志力一直不够坚定,这次想好好看一本书,认真把基本的数据结构和算法补一补. Python讲数据结构和算法的书,我想说的是真的太少了!!广泛搜索,中文的图书基本上没有,倒是找到两本外文的: Problem Solving with Algorithms and Data Structures (用Python讲解数据结构与算法) Python Algorithms

字符串模式匹配算法——BM.Horspool.Sunday.KMP.KR.AC算法一网打尽 转载自:http://dsqiu.iteye.com/blog/1700312 本文内容框架: §1 Boyer-Moore算法 §2 Horspool算法 §3 Sunday算法 §4 KMP算算法 §5 KR算法 §6 AC自动机 §7 小结 §1 Boyer-Moore(BM)算法 Boyer-Moore算法原理 Boyer-Moore算法是一种基于后缀匹配的模式串匹配算法,后缀匹配就是模式串从右到

字符串模式匹配算法——BM.Horspool.Sunday.KMP.KR.AC算法一网打尽 本文内容框架: §1 Boyer-Moore算法 §2 Horspool算法 §3 Sunday算法 §4 KMP算算法 §5 KR算法 §6 AC自动机 §7 小结 §1 Boyer-Moore(BM)算法 Boyer-Moore算法原理 Boyer-Moore算法是一种基于后缀匹配的模式串匹配算法,后缀匹配就是模式串从右到左开始比较,但模式串的移动还是从左到右的.字符串匹配的关键就是模式串的如何移动才

原文转自:http://blog.csdn.net/joylnwang/article/details/6793192 AC算法是Alfred V.Aho(<编译原理>(龙书)的作者),和Margaret J.Corasick于1974年提出(与KMP算法同年)的一个经典的多模式匹配算法,可以保证对于给定的长度为n的文本,和模式集合P{p1,p2,...pm},在O(n)时间复杂度内,找到文本中的所有目标模式,而与模式集合的规模m无关.正如KMP算法在单模式匹配方面的突出贡献一样,AC算法对于

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代

今天依旧是学算法,前几天在搞bbs项目,界面也很丑,评论功能好像也有BUG.现在不搞了,得学下算法和数据结构,笔试过不了,连面试的机会都没有…… 今天学了折半查找算法,折半查找是蛮简单的,但是归并排序我就挺懵比,看教材C语言写的归并排序看不懂,后来参考了别人的博客,终于搞懂了. 折半查找 先看下课本对于 折半查找的讲解.注意了,折半查找是对于有序序列而言的.每次折半,则查找区间大约缩小一半.low,high分别为查找区间的第一个下标与最后一个下标.出现low>high时,说明目标关键字在整个有序

title: "Python实现图像边缘检测算法" date: 2018-06-12T17:06:53+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["python"] 实现效果 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np img_name = input("输入要处理的图片\n") #

源于经典 数据结构作为计算机从业人员的必备基础,Java, c 之类的语言有很多这方面的书籍,Python 相对较少, 其中比较著名的一本 problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-python. 其中<用Python解决数据结构与算法问题>是problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-python 的中文版. 在线阅读:https://facert.g

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04 [1]提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代

用Python实现随机森林算法,深度学习 拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱.bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态). 随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展.除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外,随机森林对用做构建树(tree)的数据特征做

使用 Python实现 K_Means聚类算法: 问题定义 聚类问题是数据挖掘的基本问题,它的本质是将n个数据对象划分为 k个聚类,以便使得所获得的聚类满足以下条件: 同一聚类中的数据对象相似度较高: 不同聚类中的对象相似度较小. 相似度可以根据问题的性质进行数学定义. K-means算法就是解决这类问题的经典聚类算法 它的基本思想是以空间中k个点为中心,进行聚类,对最靠近他们的对象归类. 通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果其IPO描述如下: 输入:N个数据

最近在GitHub上学习了有关python实现常见机器学习算法 目录 一.线性回归 1.代价函数 2.梯度下降算法 3.均值归一化 4.最终运行结果 5.使用scikit-learn库中的线性模型实现 二.逻辑回归 1.代价函数 2.梯度 3.正则化 4.S型函数 5.映射为多项式 6.使用的优化方法 7.运行结果 8.使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1.随机显示100个数字 2.OneVsAll 3.手写数字识别 4.预测 5.运行

上篇文章(http://www.cnblogs.com/zzqcn/p/3508442.html)里提到的BF和KMP算法都是单模式串匹配算法,也就是说,模式串只有一个.当需要在字符串中搜索多个关键字(模式)时,则需要用到多模式串匹配算法. 简介 AC(Aho-Corasick)算法是一个经典的多模式串匹配算法,它借鉴了KMP算法的思想,可以由有限状态机(Finite State Automata:FSA)来表示.AC算法的基本原理是: 先根据多模式串建立一个有限状态自动机FSA,在进行模式匹配

我最近用Python写了一个算法,不需要写任何规则就能自动识别一个网页的内容,目前测试了300多个新闻网站的新闻页,都能准确识别

以下内容都是来自“悟空“大神的讲解,听他的视频课,利用Python实现堆栈的算法,自己做了一些小总结,可能会存在自己理解的一些误区, 1.栈的实现 队列的特征是先进先出,同我们生活中的队列具有相同的特性:先排队的先办事.队列的应用场景非常多,例如消息通信.多进程间的协同.多线程间的协同等. 在算法前,我们需要先知道3个值  1.节点(节点作用是 进行一个指针(假设的)一个指向  2.就是现在这个位置上的元素的值)  2.还需要知道一个头,一个尾,就如上面两个一个head,就对应下面的代码中的fi

python yield关键词使用总结 by:授客 QQ:1033553122 测试环境 win10 python 3.5 yield功能简介 简单来说,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator 代码演示 例子1: 输出斐波那契數列前 N 个数 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-   __author__ = 'shouke