字符串匹配算法之 kmp算法 (python版) 1.什么是KMP算法 KMP是三位大牛:D.E.Knuth.J.H.MorriT和V.R.Pratt同时发现的.其中第一位就是<计算机程序设计艺术>的作者!! KMP算法要解决的问题就是在字符串(也叫主串)中的模式(pattern)定位问题.说简单点就是我们平时常说的关键字搜索. KMP算法是用来求一个较长字符串是否包含另一个较短字符串的算法. 模式串就是关键字(接下来称它为P),如果它在一个主串(接下来称为T)中出现,就返回它的具体位置,否则

特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案:技术知识前置[一]-文本匹配算法.知识融合学术界方案.知识融合业界落地方案.算法测评KG生产质量保障 0.前言 本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案:技术知识前置[一]-文本匹配算法.知识融合学术界方案.知识融合业界落地方案.算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述,从经典的传统模型到孪生神经网络"双塔模型"

特定领域知识图谱融合方案:文本匹配算法(Simnet.Simcse.Diffcse) 本项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5423713?contributionType=1 文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一,一般研究两段文本之间的关系.有很多应用场景:如信息检索.问答系统.智能对话.文本鉴别.智能推荐.文本数据去重.文本相似度计算.自然语言推理.问答系统.信息检索等,但文本匹配或者说自然语言处理仍然

在大部分应用中,都有输入的需求,面对众多用户,他们的想法各异,输入的文本内容也是千奇百怪,面对不同的输入,我们该如何优化输入体验?本文将汇总一下Swift社交应用文本输入优化技巧. AD: 一.输入相关的优化问题 在大部分应用中,都有输入的需求,面对众多用户,他们的想法各异,输入的文本内容也是千奇百怪,面对不同的输入,我们该如何优化输入体验?本文将汇总一下Swift社交应用文本输入优化技巧. 这里集中汇总输入相关问题,主要如下: 输入控件UITextField跟随键盘移动 过滤输入内容 响应编程

这里的高斯模糊采用的是论文<Recursive implementation of the Gaussian filter>里描述的递归算法. 仔细观察和理解上述公式,在forward过程中,n是递增的,因此,如果在进行forward之前,把in数据先完整的赋值给w,然后式子(9a)就可以变为:    w[n] = B w[n] + (b1 w[n-1] + b2 w[n-2] + b3 w[n-3]) / b0:     --------->     (1a) 在backward过程中

小波学习之二(单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++实现优化)   在上回<小波学习之一>中,已经详细介绍了Mallat算法C++实现,效果还可以,但也存在一些问题,比如,代码难于理解,同时出现了边界问题.在此,本文将重构代码,采用新的方法解决这些问题,同时也加深对小波变换的理解. MATLAB作为经典的数学工具,分析其小波变换dwt和idwt实现后发现真的很经典,学习参考价值很高.下面结合南京理工大学 谭彩铭的<解读matlab之小波库函数>及MATLAB小波工具包中

Java 排序算法-冒泡排序及其优化 什么是冒泡排序 基本写法 优化后写法 终极版本 源码及测试 什么是冒泡排序 这里引用一下百度百科上的定义: 冒泡排序(Bubble Sort),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法. 它重复地走访过要排序的元素列,依次比较两个相邻的元素,如果顺序(如从大到小.首字母从Z到A)错误就把他们交换过来.走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换,也就是说该元素列已经排序完成. 这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端(

朴素串匹配算法说明 串匹配算法最常用的情形是从一篇文档中查找指定文本.需要查找的文本叫做模式串,需要从中查找模式串的串暂且叫做查找串吧. 为了更好理解KMP算法,我们先这样看待一下朴素匹配算法吧.朴素串匹配算法是这样的,当模式串的某一位置失配时将失配位置的上一位置与查找串的该位置对齐再从头开始比较模式串的每一个位置.如下图所示.

一.本文简介 本文的目的是简单明了的讲解KMP算法的思想及实现过程. 网上的文章的确有些杂乱,有的过浅,有的太深,希望本文对初学者是非常友好的. 其实KMP算法有一些改良版,这些是在理解KMP核心思想后的优化. 所以本文重点是讲解KMP算法的核心,文章最后会有涉及一些改良过程. 二.KMP算法简介 KMP算法是字符串匹配算法的一种.它以三个发明者命名,Knuth-Morris-Pratt,起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth. 三.KMP算法行走过程 首先我们先定义两个字符串作为示

单源最短路径算法 时间复杂度O(N2) 优化后时间复杂度为O(MlogN)(M为图中的边数 所以对于稀疏图来说优化后更快) 不支持有负权的图 #include<iostream> using namespace std; const int maxn=1024; const int inf=1<<30; int n,m; int d[maxn]; int v[maxn]; int G[maxn][maxn]; void init() { for(int i=1;i<=n;i+

题目大意:求一个序列中不严格单调递增的子序列的最小数目(子序列之间没有交叉). 这题证明贪心法可行的时候,可以发现和求最长递减子序列的长度是同一个方法,只是思考的角度不同,具体证明并不是很清楚,这里就给出贪心法的解题过程. 首先很容易想到的就是对n长度数列进行n次遍历,每一次尽可能长地取出一个递增序列,显然这样最后取出的序列数目是最少的.但是这是一个n^2的算法,如果数据取极端的完全递减情况,很容易就能卡掉时间.Ps:这题的测试数据可能设计的并不是很严谨,这个简单的贪心法只要开一个记录已经取出序

在很多场合需要高效率的肤色检测代码,本人常用的一个C++版本的代码如下所示: void IM_GetRoughSkinRegion(unsigned char *Src, unsigned char *Skin, int Width, int Height, int Stride) { ; Y < Height; Y++) { unsigned char *LinePS = Src + Y * Stride; // 源图的第Y行像素的首地址 unsigned char *LinePD = Ski

最近随着对tarjan算法理解的加深,我发现用另外一种途径实现tarjan的方法,且可以省去DFN数组,大大节省了空间.经过大量测试,已经无误.以下将分阶段阐述进行优化的过程. 第一阶段 下面来说一下我做出此优化的思路.设任意两个节点为u,v.纵观整个tarjan算法,我们发现,DFN数组被调用的地方只有两个:在搜索中将DFN[u]与low[v]比较大小和在回溯中与low[u]比较是否相等.我在这里将DFN的职责分别分给low与flag. (一)在比较大小时将low[v],low[u]直接比较,

SMO算法是一一种启发式算法,它的基本思路是如果所有变量的解的条件都满足最优化问题的KKT条件,那么这个最优化问题的解就得到了.因为KKT条件是该优化问题的充分必要条件. 整个SMO算法包括两个部分: 1)求解两个便令的二次归化的解析方法 2)选择变量的启发式方法. SMO算法的特点是不断地讲原二次规划问题分解为只有两个变量的二次规划子问题.并对子问题进行解析求解,直到所有变量满足KKT条件为止.这样通过启发式的方法得到原二次规划问题的最优解.因为子问题有解析解,所以每次求解子问题的解的速度都很

谱聚类(Spectral Clustering, SC)在前面的博文中已经详述,是一种基于图论的聚类方法,简单形象且理论基础充分,在社交网络中广泛应用.本文将讲述进一步扩展其应用场景:首先是User-Item协同聚类,即spectral coclustering,之后再详述谱聚类的进一步优化. 1 Spectral Coclustering 1.1 协同聚类(Coclustering) 在数据分析中,聚类是最常见的一种方法,对于一般的聚类算法(kmeans, spectral clusterin

以前的博文大部分都写的非常详细,有很多分析过程,不过写起来确实很累人,一般一篇好的文章要整理个三四天,但是,时间越来越紧张,后续的一些算法可能就以随记的方式,把实现过程的一些比较容易出错和有价值的细节部分加以描述,并且可能需要对算法本身有一定了解的朋友才能明白我所描述的一些过程了. 那这个系列的开篇,我们以Canny边缘检测算法为头吧. 相关参考资料: 1.Canny边缘检测算法的实现. 2.OpenCV(五)——超细节的Canny原理及算法实现 3.OpenCV 之 边缘检测 4.Opencv

在优化IPOL网站中基于DCT(离散余弦变换)的图像去噪算法(附源代码) 一文中,我们曾经优化过基于DCT变换的图像去噪算法,在那文所提供的Demo中,处理一副1000*1000左右的灰度噪音图像耗时约450ms,如果采用所谓的快速模式耗时约150ms,说实在的,这个速度确实还是有点慢,后续曾尝试用AVX优化,但是感觉AVX真的没有SSE用的方便,而且AVX里还有不少陷阱,本以为这个算法优化没有什么希望了,但前几日网友推荐了一片论文<Randomized Redundant DCT Effice

这是一篇2010年比较古老的文章了,是在QQ群里一位群友提到的,无聊下载看了下,其实也没有啥高深的理论,抽空实现了下,虽然不高大上,还是花了点时间和心思优化了代码,既然这样,就顺便分享下优化的思路和经历. 文章的名字为:Contrast image correction method,由于本人博客的后台文件已经快超过博客园所容许的最大空间,这里就不直接上传文章了,大家可以直接点我提供的链接下载. 文章的核心就是对普通的伽马校正做改进和扩展,一般来说,伽马校正具有以下的标准形式: 其中I(i,j)

  核心寻峰算法的原理参考Ronny,链接:投影曲线的波峰查找, C#翻译原理代码参考sowhat4999,链接:C#翻译Matlab中findpeaks方法 前人种树,后人乘凉.感谢原作者详细的解释说明. 这里先把翻译代码贴一下(略微的修改了sowhat4999代码中的几个参数) //调用方法 List<, , , , , , , , , , }; List<int> index = getPeaksIndex(trendSign(oneDiff(Constant.data))); /

迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止. 该算法复杂度为n^2 这里有一篇讲解的很清晰的文章:http://blog.chinaunix.net/uid-26548237-id-3834514.html 下面说说我个人的理解: 就以这张图为例: 要找出A点到其他点的最短路径,应该怎么找? 这个算法的思路是:

问题描述: 最短路问题(short-path problem):若网络中的每条边都有一个数值(长度.成本.时间等),则找出两节点(通常是源节点和阱节点)之间总权和最小的路径就是最短路问题.最短路问题是网络理论解决的典型问题之一,可用来解决管路铺设.线路安装.厂区布局和设备更新等实际问题. 1.floyd算法 算法描述: Floyd算法又称为插点法,是一种用于寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法.该算法名称以创始人之一.1978年图灵奖获得者.斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名.