原标题：爬虫两种遍历策略的py实现：宽度优先和深度优先在以前的一篇推送中介绍了互联网大数据采集的爬虫策略及其实现原理，遍历策略是爬虫的核心问题之一，这里以Python来介绍其具体实现。宽度优先遍历BFS，采用队列来实现是自然的做法，即新抓取到的URL放置在队列的末尾，而即将抓取的URL从队列头部获得，即先进先出。深度优先编列DFS，可以用递归来实现，直到不再有子链接时返回上一层。当然也可以用堆栈来
如何考察交换机背板带宽是否够用
背板带宽，是交换机接口处理器或接口卡和数据总线间所能吞吐的最大数据量。一台交换机的背板带宽越高，所能处理数据的能力就越强，但同时设计成本也会上去。
但是，我们如何去考察一个交换机的背板带宽是否够用呢?显然，通过估算的方法是没有用的，我认为应该从两个方面来考虑:
1、所有端口容量X端口数量之和的
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2008-12-26 11:22:55
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DFA 的化简对于一个 NFA ,当把它确定化之后,得到的 DFA 可能含有较多的状态,还应该对其进行化简。任何正规语言都有一个唯一的状态数目最少的 DFA 。而且,对于同一个语言,可以存在多个识别该语言的 DFA 。从任意一个接受相同语言的 DFA 出发,通过分组合并等价的状态,总可以得到这个状态数最少的 DFA 。1.DFA 的化简所谓一个 DFA M 的化简是指寻找一个状态数比 M 少的 D
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2024-01-08 11:41:41
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python从零开始搭建fdtd架构-1原理本系列文章从零开始用python搭建时域有限差分算法的架构，具有网格设置、边界条件设置、光源设置、监视器设置、多种图形设置等功能。能够仿真出二维光栅或者三维端面耦合器的耦合效率。本章主要讲解fdtd的主要原理。1、fdtd原理简介1.1基本方程 构造FDTD算法的出发点是麦克斯韦时域方程 式中：E为电场强度（）;D为电位移（ ）;H为磁场强度（）；B为磁
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2023-08-06 08:37:18
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敏感词之 DFA 算法常用算法遍历匹配将输入的词语，与词库中的敏感词逐个字符遍历，对比是否包含优点：思路简单，易于实现（KMP 算法，Brute-Force 算法）缺点：当词库数目非常大时，单纯只是匹配，其实性能依然非常的低。正则表达式优点：匹配能力强，抗变种敏感词缺点：性能极弱什么是DFADFA（deterministic finite automaton） 确定有限状态自动机或确定有限自动机，
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2024-10-21 17:59:54
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尽管Python事实上并不是一门纯函数式编程语言，但它本身是一门多范型语言，并给了你足够的自由利用函数式编程的便利。函数式风格有着各种理论与实际上的好处(你可以在Python的文档中找到这个列表)： 形式上可证 模块性 组合性 易于调试及测试虽然这份列表已经描述得够清楚了，但我还是很喜欢Michael O.Church在他的文章“函数式程序极少腐坏(Functional programs rare
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2024-08-04 14:23:49
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DFA的最小化前面我们讲过NFA通过确定化能够得到DFA，现在我们看能不能让已经得到的DFA的状态数能不能再继续变小(minimise).其实也就是对优化再优化。我们从NFA得到DFA的过程中有使用子集构造法。但是子集构造法的的状态数还是过多，达\(2^n\)这个已经是最优化后的。现在我们问三个状态可不可以？？？答案是不可以。最少4个。通过举例分析可以得到DFA转化到最小DFA引入概念：可分辨状态
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2023-06-30 20:06:32
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确定有限状态自动机学习笔记1 简介自动机是一个对信号序列进行判定的数学模型。其中，信息序列是指一连串有顺序的信号，例如字符串从前到后的每一个字符，数组从 \(1\) 到 \(n\)2 讲解自动机的工作原理和地推十分相似，自动机是一张有向图，其每一个节点都是一个判定节点，自动机的节点是一个状态而非任务，自动机的边可以接受多种字符。例如判断一个二进制数是否为偶数的自动机如下：从起始节点开始，从高到低接
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2024-06-15 06:15:35
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正规式——》最小化DFA1.先把正则式——》NFA（非确定有穷自动机）涉及一系列分解规则2.再把NFA通过"子集构造法"——》DFA通过子集构造法将NFA转化为DFA将表里的变量名用比较简单的符号代替（最好是在进行构造的时候顺手在草稿纸上标记好，方便后面的工作）对照上面的表，画出DFA的状态转换图图中0,1,2,3,4,5都是终态，因为他们的集合里都包含了最初的终态“数字9”。3.再把DFA通过"
# Python最小化DFA
## 介绍
有限状态自动机（DFA）是计算机科学中的一个重要概念，用于解决各种问题，例如编译器、语法分析和模式匹配等。Python是一种流行的编程语言，具有强大的库和工具，可以帮助我们在各种领域中构建和操作DFA。在本文中，我们将讨论如何使用Python来实现最小化的DFA。
## 什么是DFA？
DFA是一种抽象的数学模型，用于描述自动机的行为。它由一组有限
原创
2023-08-28 07:21:47
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利用子集法，可以将NFA转化为与之等价的DFA。记状态机$A$为 $$A = ( V,\sum,\delta,V_{N},V_{T} )$$$\epsilon \_CLOSURE$的求法假设我们要构造状态$I$的$\epsilon$_闭包，即$\epsilon \_CLOSURE(I)$。基础：$I \in \epsilon \_CLOSURE(I)$。归纳：如果$s_i \in \epsilon
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2024-08-23 23:12:42
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编译原理，每次遇到NFA转化为DFA时都没有思路，本文主要讲解转化的算法，自己做个总结，防止忘记。NFA->DFA方法正则表达式–>NFA—>DFA—>最简DFA DFA（有限自动机，每个状态的下一步都是确定的，没有空。只有一个开始状态，只有一个结束状态） NFA（有可能转到多个状态，可能有空）由正则表达式转到NFA： 基本可以分成3种： AB（连接） A|B（或） A*（
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2024-08-05 09:01:51
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# 用 Python 实现 NFA 到 DFA 的转换
在自动机理论中，非确定性有限自动机（NFA）和确定性有限自动机（DFA）都是用来识别正则语言的重要工具。NFA 的转移函数可以有多个状态转移，而 DFA 在每个状态下对于每个输入符号只有唯一的转移。由于 DFA 在运行时效率更高，许多编译器和正则表达式引擎都选择将 NFA 转换为 DFA。本文将使用 Python 实现 NFA 到 DFA
DFA不同于苹果手机的idfa DFA全称为：Deterministic Finite Automaton,即确定有穷自动机。其特征为：有一个有限状态集合和一些从一个状态通向另一个状态的边，每条边上标记有一个符号，其中一个状态是初态，某些状态是终态。但不同于不确定的有限自动机，DFA中不会有从同一状
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2015-11-22 17:20:00
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# 如何在 iOS 中实现 DFA 算法
在这篇文章中，我们将讨论如何在 iOS 应用程序中实现确定性有限自动机（DFA）算法。DFA 是一种有效地处理字符串的算法，通常应用于词法分析和模式匹配。以下是我们将要完成的任务流程，以及每一步所需的代码和解释。
## 实现流程
我们可以将实现 DFA 算法的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-26 05:52:25
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把 NFA 确定化为 DFA 的算法实现1）转换思路由非确定的有限自动机出发构造与
原创
2023-02-06 16:52:53
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正则表达式匹配，包含两个东西，一个是表达式，一个文本。
NFA(Nondeterministic Finite Automaton)，不确定有穷自动机，表达式主导，NFA去吃文本，贪婪算法吃下去，如果因为前面吃得太多，导致后面没的吃（后面匹配失败），前面吃的要吐出一点，后面还匹配不成功，前面再吐出一点。。。
DFA(Deterministic Finite Automaton)，确定有穷自动机
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2013-11-21 19:36:00
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# Java DFA库：轻松实现有限状态机
在软件开发中，有限状态机（DFA）是一种常见的模型，用于描述对象在系统中的状态转换。通过有限状态机，我们可以清晰地定义对象可能的状态及其状态之间的转换规则，从而更加方便地控制对象的行为。在Java开发中，有限状态机的实现对于复杂系统的状态管理和控制非常有帮助。
## 什么是Java DFA库
Java DFA库是一个用于实现有限状态机的工具库，它提
原创
2024-07-02 06:37:44
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# 实现Java DFA框架的步骤
## 概述
在开始之前，让我们先了解一下DFA（Deterministic Finite Automaton）的概念。DFA是一种用于模式匹配和字符串识别的算法，它由一组有限状态、输入字符集合、状态转移函数和初始状态组成。在本文中，我们将讨论如何使用Java来实现一个简单的DFA框架。
## 甘特图
```mermaid
gantt
title Ja
原创
2023-11-12 03:23:06
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# DFA Redis 实现
## 引言
在计算机科学中，确定有穷自动机（DFA）是一种抽象机器模型，用于描述抽象或物理系统中的行为。DFA在各个领域中都有广泛的应用，例如编译器设计、模式匹配、网络协议等。本文将介绍如何使用Redis实现一个简单的DFA，并提供代码示例。
## 理论基础
### 什么是DFA？
DFA是一种特殊类型的有限状态机（FSM），它由一组状态、输入字母表、转移函
原创
2023-10-17 05:26:21
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