有这样一个需求:需要对于用户发布的内容标题进行相似度对比,如果有之前的内容和当前发布的内容标题相似度到达某个阈值时则禁止发布或进行其他的一些操作。
最近参与了了一个日志和告警的数据挖掘项目,里面用到的一些思路在这里和大家做一个分享。
故事起源于工作的一个实际问题,要分析两个文本序列间的相似性,然后就想着干脆把一些常见的字符串相似性内容一并整理一下好了。
Levenshtein算法是一种用于比较两个字符串的算法,可以计算两个字符串之间的编辑距离。编辑距离是指将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小操作数,操作包括插入、删除和替换等。
jvm-sandbox-repeater 是阿里开源的一款可基于 jvm-sandbox (阿里另一开源项目)可对应用目标 jvm 进行动态增强同时对目标服务的指定流量进行录制及回放的工具,使用过程中遇到如下问题:
动态规划的基本思想 动态规划的基本思想在于发现和定义问题中的子问题,这里子问题可也以叫做状态;以及一个子问题到下一个子问题之间 是如何转化的 也就是状态转移方程 因此我们遇到一个问题的时候 应该想一想这个问题是否能用某种方式表示成一个小问题,并且小问题具有最优子结构 最优子结构:问题的最优解由相关子问题的最优解组合而成,这些子问题可以独立求解 关于最优子结构 我们来看2个示例 1、求无权有向图中q-t的最短路径 如果q-t间的最短路径经过了点w 那么我们可以证明 q-w w-t也均是最短路径 所以无
作者:faithchen,腾讯 PCG 测试开发工程师 一、背景 自动化测试对于我们提升研发效能、CI/CD(持续集成/持续交付)是不可或缺的部分。在后台自动化测试中,接口测试尤为重要,它能够保证被测后台服务的质量,以及接口逻辑的正确性等,帮助我们快速测试功能、提高测试覆盖率、把控质量风险等。 1.1 后台接口测试 接口测试是功能测试的一种,是测试系统组件间接口的一种测试,重点在于检验对于服务接口的数据交换的正确性,一般全部依赖真实链路,测试时需要启动被测服务。如下图是某个Server A的接口测试
在上一期中,我们介绍了API资产的识别技术,探讨了API资产的定义以及各类风格API的识别技术。在本期中,我们将继续介绍API资产识别中的API聚合技术。
因为发送邮件要限制发送频率,有一些邮件都是同类型的邮件,只是时间不一样,这样就需要判断发送邮件内容的相似度。网上找了相关方法,发现这个 similar_text 是可以用的,而且很好用,不会有计算不准的情况。有时候不自己试试,真的很容易被网上的言论误导。
隐私清除是手机质检的重要一环,我们回收的手机在经过自动化质检完成后,会对手机进行隐私清除。
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录。 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯
本文探讨了基于字符串相似度、语义相似度的文本相似度计算方法,并分析了这些方法在文本相似度计算中的优缺点。同时,本文还介绍了一种基于深度学习的方法,该方法在文本相似度计算上具有较好的性能。
莱文斯坦距离可以解决字符串相似度的问题。 在莱文斯坦距离中,对每一个字符都有三种操作:删除、添加、替换 例如有s1和s2两个字符串,a和b是与之对应的保存s1和s2全部字符的数组,i/j是数组下标。莱文斯坦距离的含义,是求将a变成b(或者将b变成a),所需要做的最小次数的变换。
python自带的字符串相似度检测库 difflib query_str = '市公安局' s1 = '广州市邮政局' s2 = '广州市公安局' s3 = '广州市检查院' print(difflib.SequenceMatcher(None, query_str, s1).quick_ratio()) print(difflib.SequenceMatcher(None, query_str, s2).quick_ratio()) print(difflib.SequenceMatcher(No
最近好久没有写文章了,上一篇文章还是九月十一的时候写的,距今已经两个月了,期间一直在忙一些工作上的事情,今天终于有点空闲,所以写一篇文章散散心。
图片 第一部分:算法概述 算法定义:一系列解决问题的清晰易行的步骤和规则。以编程实现,输入为问题实例,输出为问题解。 算法特征:输入、输出、有穷性、确定性、可行性。算法必须有清晰的输入与输出,步骤必须能在有限时间内结束,为任意输入都可以给出解,并且解得出的结果是正确的。 算法类族:递归算法、迭代算法、确定算法、非确定算法、Exact算法、Heuristic算法等。递归算法通过递归解决子问题,迭代通过循环;确定算法对每组输入都给出同样的输出,非确定算法输出随输入变化。Exact算法可以给出最优解,Heuri
递归是一种解决问题的方法,将问题分解为更小的子问题,直到得到一个足够小的问题可以被很简单地解决,通常递归设计函数调用自身。递归允许我们编写优雅的解决方案,解决可能很难编程的问题
上篇文章中我们主要科普了刷 LeetCode 对大家的作用,今天咱们就正式进行 LeetCode 算法题分析。很多人都知道计算机中有种思想叫 递归,相应地也出现了很多算法。解决递归问题的要点有如下几个:
Milvus (https://milvus.io/) 向量搜索引擎开源半年以来,全球已经有数百家企业或组织用户。焦点科技是一家以 B2B 外贸交易为主营业务的科技公司,也是 Milvus 的用户。
但是经过我们仔细一想,赫然发现,俩个函数的算法应该是一模一样的。唯一的区别就是,进来的个人信息和择偶标准 是女方,还是男方而已,也就是对调一下而已。
输入一个字符串,打印出该字符串中字符的所有排列,例如,输入字符串 "abc",则 输出由字符 'a'、'b'、'c' 所能排列的所有字符串 :"abc" "acb" "bac" "bca" "cab" "cba"
之前的文章 动态规划详解 收到了普遍的好评,今天写一个动态规划的经典应用:正则表达式。如果有读者对「动态规划」还不了解,建议先看一下上面那篇文章。
搜索引擎里有一个很重要的话题,就是文本纠错,主要有两种做法,一是从词典纠错,一是分析用户搜索日志,今天我们探讨使用基于词典的方式纠错,核心思想就是基于编辑距离,使用BK树。下面我们来逐一探讨: 编辑距离 1965年,俄国科学家Vladimir Levenshtein给字符串相似度做出了一个明确的定义叫做Levenshtein距离,我们通常叫它“编辑距离”。 字符串A到B的编辑距离是指,只用插入、删除和替换三种操作,最少需要多少步可以把A变成B。例如,从FAME到GATE需要两步(两次替换),从GAME到A
递归编程技术可以产生优雅的代码解决方案。然而,更常见的情况是它会使程序员感到困惑。这并不意味着程序员可以(或应该)忽视递归。尽管它以具有挑战性而闻名,但递归是一个重要的计算机科学主题,可以为编程本身提供深刻的见解。至少,了解递归可以帮助你在编程工作面试中脱颖而出。
PHP字符串处理函数中有一个similar_text用于计算两个字符串的相似程度。今天来看看similar_text如何实现的。
1、提起链表,有一块非常重要的内容,就是递归,这是因为链表本身具有天然的递归性,同时,链表也是一种结构非常简单的数据结构,使得链表是一种非常好的来学习和研究递归这种逻辑机制的数据结构。
斐波那契数,亦称之为斐波那契数列(意大利语: Successione di Fibonacci),又称黄金分割数列、费波那西数列、费波拿契数、费氏数列,指的是这样一个数列:1、1、2、3、5、8、13、21、……在数学上,斐波那契数列以如下被以递归的方法定义:F0=0,F1=1,Fn=Fn-1+Fn-2(n =2,n∈N*),用文字来说,就是斐波那契数列列由 0 和 1 开始,之后的斐波那契数列系数就由之前的两数相加。
给定一个包含嵌套标记的字符串,如果该字符串满足XML格式,希望提取所有嵌套的标记和它们之间的内容,并将提取信息作为一个字典输出。
数据结构与算法是计算机专业必修课,但是对于前端工程师来说,沉浸在业务代码之中很少会和算法直接打交道,甚于说根本不需要用到什么算法。那么我们为什么要学习算法,意义何在?不会算法活不是一样能干。把一件事情做到极致是非常必要的职业心态,这离不开数据结构和算法。另一方面,再说面试,这和在学生时代为什么要学数理化是一个道理,考试要考,你就要学。面试造火箭,工作拧螺丝,面试官通过问几道算法题了解你的编程和逻辑思维能力并不奇怪。
Trie树,也叫字典树,又称单词查找树,是一种树形结构, 是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计, 排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串), 所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间, 最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高
3、常见的时间复杂度包括:常数时间 O(1)、线性时间 O(n)、对数时间 O(log n)、平方时间O(n^2)等。
实现一个字符串逆序的方式有很多,可以倒序输出,也可以利用数组下标进行交换,当然,也可以利用指针。
* MS DOS与Windows的使用基础(在2013年后,很少出现与MS DOS相关内容)
特点:我们都知道数组中的元素在内存中连续存储的,可以根据是下标快速访问元素,因此,查询速度很快,然而插入和删除时,需要对元素移动空间,比较慢。
你打开面前这扇门,看到屋里面还有一扇门。你走过去,发现手中的钥匙还可以打开它,你推开门,发现里面还有一扇门,你继续打开它。若干次之后,你打开面前的门后,发现只有一间屋子,没有门了。然后,你开始原路返回,每走回一间屋子,你数一次,走到入口的时候,你可以回答出你到底用这你把钥匙打开了几扇门。
Python,被称为一种“胶水”语言。简单易学,快速上手,快速收益。近期因需要分析点数据,又重新拾起来,并快速解决问题。特总结一下,作为工具类语言,Python 还是非常不错的,推荐使用。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力,注重过程,挖掘背后的原理,刨根问底。本着严谨和准确的态度,目标是撰写实用和启发性的文章,欢迎您的关注。 01 — 你会学到什么? 前三天的推送都是关于动态规划算法的,先通过一个《装水最多的容器》初步感受了动态规划是怎么一回事,相比于直观的枚举算法,它能使求解更快地收敛;之后,推送了求解有效括号对的最大数,在求解过程中,根据两种情况分别建立了递推公式;接着解决了动态规划常常需要一个O(n)或更大的空间以及这样做得到个回报,即效率上的提升,并通过一个典型的爬
Apache-commons-lang中的StringUtils工具类中提供了相当丰富的方法,涉及到判断,截取,排序,选择,查找,计算,替换,转换等方面。
假设你在一个电影院,你想知道自己坐在哪一排,但是前面人很多,你懒得去数了,于是你问前一排的人「你坐在哪一排?」,这样前面的人 (代号 A) 回答你以后,你就知道自己在哪一排了——只要把 A 的答案加一,就是自己所在的排了。不料 A 比你还懒,他也不想数,于是他也问他前面的人 B「你坐在哪一排?」,这样 A 可以用和你一模一样的步骤知道自己所在的排。然后 B 也如法炮制。直到他们这一串人问到了最前面的一排,第一排的人告诉问问题的人「我在第一排」。最后大家就都知道自己在哪一排了。
分而治之算法是将大问题分解为更小的子问题,然后将这些子问题分解为更小的问题,直到变得微不足道。这种方法使递归成为一种理想的技术:递归情况将问题分解为自相似的子问题,基本情况发生在子问题被减少到微不足道的大小时。这种方法的一个好处是这些问题可以并行处理,允许多个中央处理单元(CPU)核心或计算机处理它们。
网上写递归的文章可以用汗牛充栋来形容了,大多数都非常清晰而又细致的角度上讲解了递归的概念,原理等等。以前学生的时候,递归可以说一直是我的某种死穴,原理,细节我都懂,但是不管是在如何运用或者如何试试算法题上真是有一种“听过好多道理,依然过不好这一生的感觉”。经常感觉信心受挫,力不从心呐。但是到后来如果不要去太纠结这些细节,原理反而豁然开朗,突然我发现我可能是明白了。所以我的这篇瞎扯是想从一个宏观的角度来扯扯递归算法,所以我起了这么个土洋结合的题目,因为全因为的话显得略装b,但是我又实在找不到合适而又
递归算法是一种自引用的算法,它通过将大问题分解为更小的相似子问题来解决复杂的计算任务。递归算法的核心思想在于将一个问题分解为一个或多个基本情况和一个或多个规模较小但同样结构的子问题。这些子问题将继续被分解,直到达到基本情况,然后逐层返回结果,最终解决原始问题。
visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目,虽然现在没有维护了,但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构,但随着时间的推移,它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
在使用springBoot进行项目开发时,遇到的需求是需要对用户上传的数据进行过滤,比如去除“< ' ^ %”等敏感字符。自己在做的时候想到了两个办法去实现。
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明原文地址链接。 https://blog.csdn.net/qqxx6661/article/details/89066173
我以前的文章主要都是讲解算法的原理和解题的思维,对时间复杂度和空间复杂度的分析经常一笔带过,主要是基于以下两个原因:
说起八皇后问题,它是一道回溯算法类的经典问题,也可能是我们大部分人在上数据结构或者算法课上遇到过的最难的一道题……
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备,成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习,已然是各大项目最偏爱的语言。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云