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…

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…

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…

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…

ref : https://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是最高…

背景就不介绍了,REINFORCE算法和AC算法是强化学习中基于策略这类的基础算法,这两个算法的算法描述(伪代码)参见Sutton的reinforcement introduction(2nd). AC算法可以看做是在REINFORCE算法基础上扩展的,所以这里我们主要讨论REINFORCE算法中算法描述和实际代码设计中的一些区别,当然这也适用于AC算法: 1.  时序折扣项为什么在实际代码中不加入  REINFORCE算法中是需要对状态动作对出现在episode内的顺序进行折扣加权的,即 γt…

1.EM算法 GMM算法是EM算法族的一个具体例子. EM算法解决的问题是:要对数据进行聚类,假定数据服从杂合的几个概率分布,分布的具体参数未知,涉及到的随机变量有两组,其中一组可观测另一组不可观测.现在要用最大似然估计得到各分布参数. 如果涉及的两组随机变量都是可观测的,问题就立即可以解决了,对似然函数求取最大值就能得到分布参数的解. EM算法先为所需求取的分布参数赋初值,使得能算出隐藏变量的期望:进而用隐藏变量的期望和可观测变量的数据对分布参数的似然函数求最大值,得到一组解从而更新分布参数.…

简单易学的机器学习算法——EM算法 一.机器学习中的参数估计问题 在前面的博文中,如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中,采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计,简单来讲即对于一系列样本,Logistic回归问题属于监督型学习问题,样本中含有训练的特征以及标签,在Logistic回归的参数求解中,通过构造样本属于类别和类别的概率: 这样便能得到Logistic回归的属于不同类别的概率函数: 此时,使用极大似然估计便能够估计出模型中的参数.但是,如果此时的标签是未知的,称为隐变…