前些日子研究了一下字符串匹配算法，突发奇想自己设计了一种新的字符串匹配算法，因为是基于BM的思想，所以暂且叫他BMY算法吧。传统的BM算法是基于坏字符规则和好后缀规则，从后向前的匹配字符串，每次发现失配时，会比较坏字符表和好后缀表，哪个对应的跳跃值大就用哪个跳跃值，这样的跳跃幅度比KMP算法要大很多。而我设计的BMY算法在失配后（失配字符称为尾1），会再比较一下失配字符前面那个字符（称为尾2）：如
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2024-01-27 21:58:30
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一、BMH算法介绍在BM算法的实际应用中，坏字符偏移函数的应用次数要远远超过好后缀偏移函数的应用次数，坏字符偏移函数在匹配过程中起着移动指针的主导作用。在实际匹配过程，只是用坏字符偏移函数也非常有效。1980年，奈杰尔·豪斯普（Nigel Horspool）提出了改进的BM算法，也就是BMH算法。简化了BM算法，执行非常方便，效率也很可观。Boyer-Moore算法使用两种策略来确定不匹配模式的位
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2023-10-14 16:46:39
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interface StringSearchable { public function search($substring, $buffer); } class BoyerMooreStringSearch implement
原创
2010-04-21 23:08:00
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代码Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/--interfaceStringSearchable{publicfunctionsearch($substring,$buffer);}classBoyerMooreStringSearchimple...
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2021-08-05 14:27:23
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字符串匹配——BMH算法给定主串T和模式串P，返回P在T中首次出现的位置，如果P不存在于T中，返回-1。这样的问题就是字符串匹配问题，这里给出BMH算法的思想。设主串T的长度为n,模式串P的长度为m。BMH(Boyer-Moore-Horspool)算法是BM(Boyer-Moore)算法的一种优化，根据《一种基于BMH算法的模式匹配算法》的分析，BMH算法要优于BM算法，BM算法的思想可以参考字
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2024-03-25 20:45:25
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今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
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2023-07-04 20:26:32
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1.算法定义 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2023-06-30 11:55:06
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
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算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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一、Luhn公式介绍Luhn公式是一种广泛使用的系统，用于对标识号进行验证。它根据原始标识号，把每隔一个数字的值扩大一倍。然后把各个单独数字的值加在一起（如果扩大一倍后的值为2个数字，就把这两个数字分别相加）。如果相加之后可以被10整除，那么这个标识号就是合法的。编写一个程序，接受一个任意长度的标识号，并根据Luhn公式确定这个标识号是否合法。这个程序在读取下一个字符之前必须处理之前所读取的那个字
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2024-09-24 17:37:43
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BP算法求解参数w的算法，神经网络的基础，权重的学习算法都是BP学习算法信号“正向传播(FP)”求损失，“反向传播(BP)”回传误差；根据误差值修改每层的权重，继续迭代输出层误差O代表预测结果，d代表真实结果；系数是为了方便求导时计算隐层的误差netk是当前神经元的wx的结果；f(net)是激活函数，yj代表上一层隐层的输出值输入层误差推导过程Python实现BP神经网络实现对公路客运量impor
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2023-05-29 17:31:23
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递归时间&空间复杂度常见列表查找算法排序数据结构 递归在调用一个函数的过程中，直接或间接地调用了函数本身这就叫做递归。注：python在递归中没用像别的语言对递归进行优化，所以每一次调用都会基于上一次的调用进行，并且他设置了最大递归数量防止递归溢出递推：每一次都是基于上一次进行下一次执行回溯：在遇到终止条件，则从最后往回一级级把值返回来递归的特点： 1、调用自身 2、结束条件
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2023-07-02 19:36:15
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1.闵可夫斯基距离：计算用户相似度闵可夫斯基距离可以概括曼哈顿距离与欧几里得距离。
其中r越大，单个维度差值大小会对整体产生更大的影响。这个很好理解，假设当r=2时一个正方形对角线长度，永远是r=3时正方体对角线的投影，因此r越大，单个维度差异会有更大影响。（所以这也可能是很多公司的推荐算法并不准确的原因之一）
我们在对一个新用户
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2024-08-11 16:53:59
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排序是每个算法工程师和开发者都需要一些知识的技能。 不仅要通过编码实现，还要对编程本身有一般性的了解。 不同的排序算法是算法设计如何在程序复杂性，速度和效率方面具有如此强大影响的完美展示。让我们来看看前6种排序算法，看看我们如何在Python中实现它们！一、冒泡排序冒泡排序是数据分析中常用的算法，因为它清楚地演示了排序的工作原理，同时简单易懂。 冒泡排序逐步遍历列表并比较相邻的元素对。 如果元素的
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2023-10-04 14:26:31
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遗传算法GA遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。生物在自然界中的生存繁衍，显示了其对自然环境的优异的自适应能力。遗传算法所借鉴的生物学基础就是生物的进化和遗传。生物在其延续生存的过程中，逐渐适应其生存环境，使得其品质不断得到改良，这种生命现象称为进化(Evolutio
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2023-10-23 23:13:21
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这次的题目是这样的： 假设有一个6*6的棋盘，每个格子里面有一个奖品（每个奖品的价值在100到1000之间），现在要求从左上角开始到右下角结束，每次只能往右或往下走一个格子，所经过的格子里的奖品归自己所有。问最多能收集价值多少的奖品。 &nbs
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2023-07-06 14:18:37
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分治算法介绍今天我们聊一聊计算机中非常重要和常用的一种算法：分治算法。它在计算机领域应用广泛，几乎无处不在。不仅计算机领域，在信号处理领域，分而治之也是十分常见的一种信号处理方法。著名快速傅里叶变换算法 (FFT) 正是使用了分而治之的思路，才使得数字信号处理算能广泛使用，这也才造就了我们今天丰富多彩的生活。1. 分治算法思想分而治之是计算机领域中非常重要的一种思想：即将大规模问题每次通过分解成小
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2023-07-24 18:34:18
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ORB是2011年ICCV上作者Rublee所提出，主要针对目前主流的SIFT或者SURF等算法的实时性进行改进。当然在实时性大为提升的基础上，匹配性能也在一定程度较SIFT与SURF算法降低。但是，在图像Two Views匹配对之间变换关系较小时，能够匹配性能逼近SIFT算法，同时计算耗时极大降低。ORB算法实时性在移动端设备上提供很好的应用，当下比较流行SLAM中采用较多的ORB-SLAM算法
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2024-06-12 05:46:02
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常用排序算法 常用排序算法一. 冒泡排序(BubbleSort)二. 选择排序（SelectionSort）三. 插入排序（Insertion Sort）待续。。。 一. 冒泡排序(BubbleSort)基本思想：两个数比较大小，较大的数下沉，较小的数冒起来。过程：比较相邻的两个数据，如果第二个数小，就交换位置。从后向前两两比较，一直到比较最前两个数据。最终最小数被交换到起始的位置，这样第一个最小
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2023-08-17 23:26:51
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