首先,最大公约数的概念,相信大家都了解,我这里就不多说了。直接看代码。实在不知道,看百度百科解释:https://baike.baidu.com/item/最大公约数1.简单穷举法/** * @描述 简单穷举法, 从2开始到较小的数, 速度最慢 * @param num1 * @param num2 * @return 最大公约数 */
字符串最大正向匹配算法说明可以其他文章,这里只做实现。三个参数
原创 2022-04-12 15:46:55
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二分图之匈牙利算法 今天也开始学习了下二分图匹配二分图匹配是网络流最大流的一种特殊情况。二分图形式类似于下图点分为了左右两部分,两部分之间的点有若干条线段相连,但在左部分或右部分之间的点没有线段相连。好比左边三位男员工,右边三位女员工,连线代表着他们之间互有好感233但现在我们需要一男一女一起搭配干活(不累嘛~)于是乎问题来了,最大能搭配几对互有好感的男
最大匹配法 起源 最大匹配法是最简单的分词方法,他完全使用词典进行分词,如果词典好,则分词的效果好 正向最大匹配法 正向,即从左往右进行匹配 逆向最大匹配法 逆向即从右往左进行匹配 双向最大匹配法 同时根据正向和逆向的结果,进行匹配
原创 2021-08-25 14:20:17
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逆向最大匹配算法、双向匹配算法等。 其主要原理都是切
转载 2018-06-23 10:10:00
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1、1.1分次的概念(分词的正向最大、逆向最大、双向最大匹配法) 1、正向最大匹配算法正向最大匹配算法(MM)的思想是假设自动分词中最长词条所含汉字的个数为n, 则截取需要分词文本中当前字符串序列中的前n个字符作为匹配字段,查找分词词典,若词典中有这样一个n字词那么就匹配成功,匹配字段作为一个词被切分出来;若词典中找不到这样的一个n字词那么匹配失败, 匹配字段去掉最后一个汉字, 剩下的字符作为新
本人初学nlp,使用的是机械工业出版社的《python自然语言处理实战核心技术与算法》,学习到了双向最大匹配法,于是写下这篇文章记录一下整个代码的工作原理以及相应的理解。 目录一、匹配切分二、算法代码及详谈1. 正向最大匹配法2. 逆向最大匹配法3.双向最大匹配法三、总体代码与结果四、改进方式五、参考 一、匹配切分在中文分词技术中的匹配切分输入规则分词方式,这是一种机械分词的方式,我们通过机器词典
中文分词一直都是中文自然语言处理领域的基础研究。目前,网络上流行的很多中文分词软件都可以在付出较少的代价的同时,具备较高的正确率。而且不少中文分词软件支持Lucene扩展。但不管实现如何,目前而言的分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。 在这里我想介绍一下中文分词的一个最基础算法最大匹配算法 (Maximum Matching,以下简称MM算法) ● 算法思想 &nbs
算法分析正向最大匹配法,对于输入的一段文本从左至右、以贪心的方式切分出当前位置上长度最大的词。正向最大匹配法是基于词典的分词方法,其分词原理是:单词的颗粒度越大,所能表示的含义越确切。该算法主要分两个步骤: 该算法主要分为两个步骤: 1、一般从一个字符串的开始位置,选择一个最大长度的词长的 片段,如果序列不足最大词长,则选择全部序列。 2、首先看该片段是否在词典中,如果是,则算为一个分出来的词,如
文章目录1.加载已有的文本库2.正向最大匹配算法3.后向最大匹配算法4.双向最大匹配算法5.测试结果和完整的代码 中文分词算法分两大方向:一是机械分词算法, 一是基于统计的分词算法。本篇文章主要介绍机械分词算法中最基础的算法: 最大匹配算法(Maximum Matching, 一下简称MM算法)。 MM算法有三种: 正向最大匹配算法( forwards maximum match algorit
一.匈牙利算法解决的问题       二分图的最大匹配数问题二.匈牙利算法的应用场景示例       一群男生与一群女生(二分图)参与相亲。你作为红娘牵线,希望通过你自己的努力,能让他们大多数人能找到终身的伴侣,当然越多越好(最大数),也能证明你的能力。当然看不对眼的不能硬凑,需要在看对眼(匹配)的情况下,帮助他们尽可
最大权值匹配算法算法描述题目描述解答匈牙利算法代码 算法描述最大权值匹配算法(Maximum Weight Matching Algorithm)指的是在一个带权图中,选取一些边,并使这些边两端所连的节点不同,使这些边上的权值之和最大化的一个问题。常用的算法有两种:匈牙利算法和KM算法。题目描述以下是一道最大权值匹配算法题目:有一个公司需要为 N 个员工分配任务,对于员工 i,可以完成任务 j
一.理论部分 由于网上很多都讲过马尔科夫的直接求解,但其时间复杂度太高了,在实际基本上不用,在这里,我就直入主题,了解我们最常用的前向算法。 (1)部分概率下面这张图表示了一个观察序列(dry,damp,soggy)的一阶转移 我们可以通过计算到达某个状态的所有路径的概率和来计算到达某个中间状态的概率。比如说,t=2时刻,cloudy的概率用三条路径的概率之和来表示: 我
简介双向最大匹配方法是基于词典的分词方法,按照一定的策略将分析的汉字串与字典里面的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功。根据扫描的方向可以分为正向最大匹配算法和逆向最大匹配正向最大匹配算法(MM)正向的方向定义是从字符串下标0到字符串末尾位置,取出字串与字典进行匹配初始化最大匹配长度MaxLen,当前位置pos(初始为0),处理结果为result0.令len = MaxLen,取出p
最近打王者被制裁的有点惨,突发奇想,用代码实现下王者的匹配机制。先声明,我不是什么算法大神,轻喷。分析:王者匹配机制会让一个人的胜率总是保持在50%左右,即胜率高了,给你匹配坑队友降低胜率,低了给你匹配几个大神带你飞。围绕这个点,进行设计。大概思路为:设置一个隐藏分,如果你的隐藏分高于当前段位,就给你降低胜率,反正则提升胜率,具体代码实现如下。玩家模型类package com.ty.atlanti
1。一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数König定理是一个二分图中很重要的定理,它的意思是,一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数。如果你还不知道什么是最小点覆盖,我也在这里说一下:假如选了一个点就相当于覆盖了以它为端点的所有边,你需要选择最少的点来覆盖所有的边。 2。最小路径覆盖=最小路径覆盖=|G|-最大匹配数 在一个N*N的有向图中,路
本次实验内容是基于词典的双向匹配算法的中文分词算法实现。使用正向和反向最大匹配算法对给定句子进行分词,对得到的结果进行比较,从而决定正确的分词方法。算法描述正向最大匹配算法先设定扫描的窗口大小maxLen(最好是字典最长的单词长度),从左向右取待切分汉语句的maxLen个字符作为匹配字段。查找词典并进行匹配。若匹配成功,则将这个匹配字段作为一个词切分出来,并将窗口向右移动这个单词的长度。若匹配
汉字分词最简单的就是正向最大匹配分词了,其基本原理很简单,而且经常作为笔试题     该算法主要分两个步骤:1 一般从一个字符串的开始位置,选择一个最大长度的词长的片段,如果序列不足最大词长,则选择全部序列。2 首先看该片段是否在词典中,如果是,则算为一个分出来的词,如果不是,则从右边开始,减少一个字符,然后看短一点的这个片段是否在词典中,依次循环,逐到只剩下一个字。
稳定匹配算法是美国数学家有N男N女需要寻找结婚对象,并假设他们的性取向全部正常——即婚姻的搭配方式只有男&女这一种。要求是帮助这N男N女中的每个人都成功匹配一个婚姻的对象,并且这个对象必须是稳定的。什么是稳定呢?举个例子说明:假设有两对夫妻M1&F2、M2&F1。M1心中更喜欢F1,但是他和F2结婚了,M2心目中更喜欢F2,但是他和F1结婚了,显然这样的婚姻是不稳定的,因为
转载 2023-10-01 15:54:21
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参考博客:二分图匹配——匈牙利算法和KM算法伪代码bool dfs(int u)//寻找从u出发的增广路径{ for each v∈u的邻接点 if(v未访问){ 标记v已访问; if(v未匹配||dfs(cy[v])){ cx[u]=v; ...
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