项目结构 该项目中,.jar和data文件夹和.properties需要从官网/github下载,data文件夹下载 项目配置 修改hanlp.properties: 1 #/Test/src/hanlp.properties: 2 #本配置文件中的路径的根目录 3 #root=E:/SourceCode/eclipsePlace/Test 4 root=./ 5 ...... 配置文件的作用是告诉HanLP数据包即data文件夹的位置,root的值为data文件夹的父目录,可以使用绝对路径或相

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

KMP && ACA KMP: 吼哇! 反正网上教程满天飞,我就不写了. 发个自己写的模板 /** freopen("in.in", "r", stdin); freopen("right.out", "w", stdout); */ //// ///////////////////////////// #include <cstdio> #include <string> #inclu

原文地址:https://www.cnblogs.com/jily/p/6250716.html 一.原理 AC自动机首先将模式组记录为Trie字典树的形式,以节点表示不同状态,边上标以字母表中的字符,表示状态的转移.根节点状态记为0状态,表示起始状态.当一个状态处有一个模式串终结则标记一下. 目前流传较多的讲解多大同小异,尤其是配图,基本采用的是Aho和Corasiek两位巨巨的文章efficient string matching an aid to bibliographic search

1. 背景 近日项目要求基于爬取的影视评论信息,抽取影视的关键字信息.考虑到影视评论数据量较大,因此采用Spark处理框架.关键词提取的处理主要包含分词+算法抽取两部分.目前分词工具包较为主流的,包括哈工大的LTP以及HanLP,而关键词的抽取算法较多,包括TF-IDF.TextRank.互信息等.本次任务主要基于LTP.HanLP.Ac双数组进行分词,采用TextRank.互信息以及TF-IDF结合的方式进行关键词抽取. 说明:本项目刚开始接触,因此效果层面需迭代调优. 2. 技术选型 (1)

laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法 参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah.  P

希望解决的问题 . 在一些高流量.高IO的WAF中,是如何对规则库(POST.GET)中的字符串进行多正则匹配的,是单条轮询执行,还是多模式并发执行 . Snort是怎么组织.匹配高达上千条的正则规则库的,怎样保证效率和准确性的平衡 . 状态机.Aho-Corasick算法的核心思想 . 怎么进行多模正则匹配的编程实现 相关学习资料 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%A1%AE%E5%AE%9A%E6%9C%89%E9%99%90%E7%8A%B6%E6%80%8

另开一文分析字符串相关的各种算法,以及用到的各种数据结构,包括前缀树后缀树等各种树. 先来一个汇总, 算法: 本文中提到的字符串匹配算法有:KMP, BM, Horspool, Sunday, BF, KR, AC(其中用到了Trie树) 统计字符出现个数.获取KV内容:Trie树(字典树.前缀树) 回文子串长度算法有:Manacher's Algorithm 题目: 最长回文子串 最长重复子串 最长不重复子串 以下为正文: 最长连续回文串(Longest Palindromic Substri

建议:学习ac算法最好的途径是看论文pdf_Efficient_String_Matching_An_Aid_to_Biblio 一.一般的搜索算法 keyword: { he, she, his, her }text: "ushers" 总结:如上图所示,一般的搜索过程需要每个关键字依次搜索,这是时间复杂度最高的算法.当然,可以把每个关键字搜索过程优化为 KMP 或者 BM 算法,但仍然需要每个关键字都搜索一遍.KMP.BM是单模匹配算法,使用多模匹配算法 AC 即可优雅解决此问题.

四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 分类: 图像处理 2014-08-03 12:40 4088人阅读 评论(4) 收藏 举报 salient region detec显著性检测 laviewpbt  2014.8.3 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC

1.概述 Aho-Corasick自动机算法(简称AC自动机)1975年产生于贝尔实验室.该算法应用有限自动机巧妙地将字符比较转化为了状态转移.此算法有两个特点,一个是扫描文本时完全不需要回溯,另一个是时间复杂度为O(n),时间复杂度与关键字的数目和长度无关. 好了,我们先看下最原始的多模式匹配算法: 主串T,n=strlen(T). 模式串Pi mi = strlen(pi) for(i=0:i<n-MIN(m):++i) for(j=0:j<k:++j) if(n-mk<=n-i &

原文地址:https://www.cnblogs.com/codeape/p/3845375.html 目录 [隐藏] 一.概述 二.AC算法思想 三.字典树tire的构造 四.搜索路径的确定 附录: 附1: 附2:AC算法的伪代码实现描述 附3: 下载: 一.概述 AC自动机算法全称Aho-Corasick算法,是一种字符串多模式匹配算法.该算法在1975年产生于贝尔实验室,是著名的多模匹配算法之一.AC算法用于在一段文本中查找多个模式字符串,即给你很多字符串,再给你一段文本,让你在文本中找这

广义的模式匹配: https://en.wikipedia.org/wiki/Pattern_matching 字符串模式匹配: https://en.wikipedia.org/wiki/String_searching_algorithm 单模式匹配算法: BF / KMC 算法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24649304 使用自动机(NFA.DFA)的模式匹配算法: TRIE树 最著名的AC https://en.wikipedia.org/wiki/Aho

https://blog.csdn.net/cai13160674275/article/details/72991049?locationNum=7&fps=1 四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 上文讲了几种简单的方法,显著性检测就是把一幅图像中最吸引人注意的部分提取出来. 我用opencv重写了LC,AC,FT三种算法,代码和效果如下:   利用频谱来做的显著性提取的方式   1.,后面的方法其实大概都是基于这个实现的,代码样子差不多 LC思路就