一、分析问题 如果我们需要对下面的这个两位数加法器设计测试用例，在测试了1＋1，1＋2，（-1）+1和（-1）＋2之后，是否有必要测试1＋3，1＋4 ，1＋（-3）和1＋（-4）呢？ 如果不对两位数加法器程序进行穷举测试，我们能否放心的认为其他所有的参数组合都是正确的呢？
例如him,history,high等等。用hi来查找的话，这里边的hi也会被找出来。如果要精确地查找hi这个单词的话，我们应该使用\bhi\b。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Pedro、刘晓坤 4月11日，NAACL 2018公布了四篇杰出论文，分别关注于词表征、语句映射、文本生成和RNN。机器之心对最后一篇论文进行了编译介绍，该论文探
注意：若 s 和 t 中每个字符出现的次数都相同，则称 s 和 t 互为字母异位词。
计算复杂度 : 比较两个计算问题的复杂程度 , 首先求计算问题 时间复杂度的数量级 , 比较两个数量级的大小 , 进而得出 哪个计算问题的算法是更快的 ;
定义：对于字符串\(s\)，若\(s\)的最小后缀为其本身，那么称\(s\)为Lyndon串
1 . 非确定性有限自动机 作用 : 非确定性有限自动机并没有增加 自动机 的计算能力 , 但是给自动机设计带来很多方便 ; 仅限于在理论计算时带来很多方便 , 但是无法实现 ;
字符从当前带子中抹掉 ; 此时带子一读取完毕 , 带子二为空 , 此时进入接受状态 ;
今天我们看一道 leetcode hard 难度题目：通配符匹配。 题目 给你一个输入字符串 (s) 和一个字符模式 (p) ，请你实现一个支持 '?' 和 '*' 匹配规则的通配符匹配： '?' 可
我们知道，DNA调控元件往往是一段相似的DNA序列。理想情况下这些序列完全一致，比如下面这样：
本专栏旨在快速了解常见的数据结构和算法。在需要使用到相应算法时，能够帮助你回忆出常用的实现方案并且知晓其优缺点和适用环境。
在多人同时操作同层级的多个图形的顺序时，需要保证用户的意图能保留，不会被其他用户的操作覆盖丢弃，且所有用户最终的顺序是一致的。
所有的数学模型 都为算法提供了严格的数学模型 , 这些数学模型之间是相互等价的 , 这是一个论题 , 不需要证明 ;
示例 1: 输入: s = “abab” 输出: true 解释: 可由子串 “ab” 重复两次构成。
该拔掉的毒瘤总归得拔掉. SAM（suffix auto mation 后缀自动机）大叔, 来吧！hihocoder 1441 : 后缀自动机一·基本概念
其实就是将两篇论文里的东西整合在了一起，并且提供了一个比较好理解的板。 后缀数组 字符串：一个字符串S是将n个字符顺次排列形成的数组，n称为S的长度，表示为len(S)。S的第i个字符表示为S[i]。 子串：字符串S的子串S[i…j]，i<=j，表示从S串中从i到j这一段，也就是顺次排列S[i]，S[i+1]，……，S[j]形成的字符串。 后缀：后缀是指从某个位置i开始到整个字符串末尾结束的一个特殊子串。字符串S的从i开关的后缀表示为Suffix(S,i)，也
一步操作中，你可以交换字符串 words[i] 的任意两个偶数下标对应的字符或任意两个奇数下标对应的字符。
任何 非确定性有限自动机 与 确定性有限自动机 是等价的 , 证明 “非确定性有限自动机的接受问题” 是可判定的 , 需要 规约 成 上一篇博客 【计算理论】可判定性 ( 确定性有限自动机的接受问题 | 证明 “确定性有限自动机的接受问题“ 的可判定性 ) 中证明的 “确定性有限自动机接受问题” 是可判定的 ;
给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。
Shiro配置基础知识 Shiro 被设计成能够在任何环境下工作，从最简单的命令行应用程序到最大的的企业群集应用。由于环境的多样性，使得许多配置机制适用于它的配置。 兼容JavaBean格式的 Shiro的SecurityManager 实现及所支持的组件都是兼容JavaBean 的。这使得Shiro几乎能使用任何配置格式，如regular Java，XML(Spring, JBoss, Guice,等等)，YAML，JSON，Groovy Builder markup，以及更多的配置。 程序配置的方式
通过 上下文无关语言 ( CFL ) 的 Pumping Lemma ( 泵引理 ) 可以证明上述命题 ;
我们照惯例来看看LeetCode周赛。这次的周赛是上海诺基亚贝尔赞助的，我也不清楚诺基亚贝尔和诺基亚是什么关系……这次的奖励也很有意思，除了前200名有内推机会之外，前50名还能获得校园学创班的机会……
经常有读者留言，请我讲讲那些比较经典的算法，我觉得有这个必要，主要有以下原因： 1、经典算法之所以经典，一定是因为有独特新颖的设计思想，那当然要带大家学习一波。 2、我会尽量从最简单、最基本的算法切入，带你亲手推导出来这些经典算法的设计思想，自然流畅地写出最终解法。一方面消除大多数人对算法的恐惧，另一方面可以避免很多人对算法死记硬背的错误习惯。 我之前用状态机的思路讲解了 KMP 算法，说实话 KMP 算法确实不太好理解。不过今天我来讲一讲字符串匹配的另一种经典算法：Rabin-Karp 算法，这是一个很简单优雅的算法。 本文会由浅入深地讲明白这个算法的核心思路，先从最简单的字符串转数字讲起，然后研究一道力扣题目，到最后你就会发现 Rabin-Karp 算法使用的就是滑动窗口技巧，直接套前文讲的 滑动窗口算法框架 就出来了，根本不用死记硬背。 废话不多说了，直接上干货。 首先，我问你一个很基础的问题，给你输入一个字符串形式的正整数，如何把它转化成数字的形式？很简单，下面这段代码就可以做到： string s = "8264"; int number = ; for (int i = ; i < s.size(); i++) { // 将字符转化成数字 number = * number + (s[i] - '0'); print(number); } // 打印输出： // 8 // 82 // 826 // 8264 可以看到这个算法的核心思路就是不断向最低位（个位）添加数字，同时把前面的数字整体左移一位（乘以 10）。 为什么是乘以 10？因为我们默认探讨的是十进制数。这和我们操作二进制数的时候是一个道理，左移一位就是把二进制数乘以 2，右移一位就是除以 2。 上面这个场景是不断给数字添加最低位，那如果我想删除数字的最高位，怎么做呢？比如说我想把 8264 变成 264，应该如何运算？其实也很简单，让 8264 减去 8000 就得到 264 了。 这个 8000 是怎么来的？是 8 x 10^3 算出来的。8 是最高位的数字，10 是因为我们这里是十进制数，3 是因为 8264 去掉最高位后还剩三位数。 上述内容主要探讨了如何在数字的最低位添加数字以及如何删除数字的最高位，用R表示数字的进制数，用L表示数字的位数，就可以总结出如下公式： /* 在最低位添加一个数字 */ int number = ; // number 的进制 int R = ; // 想在 number 的最低位添加的数字 int appendVal = ; // 运算，在最低位添加一位 number = R * number + appendVal; // 此时 number = 82643 /* 在最高位删除一个数字 */ int number = ; // number 的进制 int R = ; // number 最高位的数字 int removeVal = ; // 此时 number 的位数 int L = ; // 运算，删除最高位数字 number = number - removeVal * R^(L-); // 此时 number = 264 如果你能理解这两个公式，那么 Rabin-Karp 算法就没有任何难度，算法就是这样，再高大上的技巧，都是在最简单最基本的原理之上构建的。不过在讲 Rabin-Karp 算法之前，我们先来看一道简单的力扣题目。 高效寻找重复子序列 看下力扣第 187 题「重复的 DNA 序列」，我简单描述下题目： DNA 序列由四种碱基A, G, C, T组成，现在给你输入一个只包含A, G, C, T四种字符的字符串s代表一个 DNA 序列，请你在s中找出所有重复出现的长度为 10 的子字符串。 比如下面的测试用例： 输入：s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT" 输出：["AAAAACCCCC","CCCCCAAAAA"] 解释：子串 "AAAAACCCCC" 和 "CCCCCAAAAA" 都重复出现了两次。 输入：s = "AAAAAAAAAAAAA" 输出：["AAAAAAAAAA"] 函数签名如下： List<String> findRepeatedDnaSequences(String s); 这道题的拍脑袋解法比较简单粗暴，我直接穷举所有长度为 10 的子串，然后借助哈希集合寻找那些重复的子串就行了，代码如下： // 暴力解法 List<String> findRepeatedDnaSequences(String s) { int n = s.length(); // 记录出现过的子串 HashSet<String> seen = new HashSet(); // 记录那些重复出现多次的子串 // 注
中缀表达式到后缀表达式的转换 要把表达式从中缀表达式的形式转换成用后缀表示法表示的等价表达式，必须了解操作符的优先级和结合性。优先级或者说操作符的强度决定求值顺序；优先级高的操作符比优先级低的操作符先求值。 如果所有操作符优先级一样，那么求值顺序就取决于它们的结合性。操作符的结合性定义了相同优先级操作符组合的顺序（从右至左或从左至右）。 转换过程包括用下面的算法读入中缀表达式的操作数、操作符和括号： 1. 初始化一个空堆栈，将结果字符串变量置空。 2. 从左到右读入中缀表达式，每次一个字符。 3. 如果字符是操作数，将它添加到结果字符串。 4. 如果字符是个操作符，弹出（pop）操作符，直至遇见开括号（opening parenthesis）、优先级较低的操作符或者同一优先级的右结合符号。把这个操作符压入（push）堆栈。 5. 如果字符是个开括号，把它压入堆栈。 6. 如果字符是个闭括号（closing parenthesis），在遇见开括号前，弹出所有操作符，然后把它们添加到结果字符串。 7. 如果到达输入字符串的末尾，弹出所有操作符并添加到结果字符串
我们在讲解不经意传输（Oblivious Transfer，OT）的文章（安全多方计算(1):不经意传输协议）中提到，利用n选1的不经意传输可以解决百万富翁问题（两位富翁Alice和Bob在不泄露自己真实财富的情况下比对出谁更有钱），过程如图1所示，具体过程不再展开描述。
在大多数情况下，%STARTSWITH将前导空格视为与任何其他字符相同的字符。 例如，%STARTSWITH ' B'可用于选择只有一个前导空白后跟字母B的字段值。然而，只包含空白的子字符串不能选择前导空白; 它选择非空值。
Rabin-Karp算法是一种基于散列的子字符串查找算法--先计算模式字符串的散列值，然后用相同的散列函数计算文本中所有可能的M个字符的子字符串的山裂纸并与模式字符串的散列值比较。如果两者相同，再继续验证两者是否匹配。 基本思想：长度为M的对应着一个R进制的M位数， 举例说明Rabin-Karp算法： 例如要在文本3141592653589793中找到模式26535，首先选择散列表大小Q（这里设置为997），采用除留余数法，散列值为26535%997 = 613，然后计算文本中所有长度为5的字符串的散列值并
上一篇【1】我们学习了SAM的基本概念. 通过转移函数知道了SAM的工作原理.现在来进一步做题. hihocoder #1445 : 后缀自动机二·重复旋律5 , 注意, 为保证循序渐进, 墙裂推荐先学习【1】再来看本文. 会发现本文是那么的自然.
对于文本数据的处理(清洗)，是现实工作中的数据时不可或缺的功能，在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。Python内置一系列强大的字符串处理方法，但这些方法只能处理单个字符串，处理一个序列的字符串时，需要用到for循环。
Lua语言处理二进制数据的方式与处理文本的方式类似。Lua语言中的字符串可以包含热议字节，并且几乎所有能够处理字符串的库函数也能处理任意字节。我们甚至可以对二进制数据进行模式匹配。以此为基础，Lua5.3中引入了用于操作二进制数据的额外机制：除了整型数外，该版本还引入了位操作及用于打包/解包二进制数据的函数。
re.search(r'H','Hello') # 这里的 H 表示的就是字母 H 自身，代表有特殊含义
下面是常用的几个系统类的常用方法整理: list: 列表[1, 2,...] set: 集合,无重复元素{1, 2,...} str: 字符串 dict: 字典{a:'a', b:'b',...} TextIOWrapper: 文件对象 append(x) 将x添加到序列的末尾 extend(t) 将t的内容添加到列表末尾,t可以为列表 insert(i, x) 将x插入到列表i处 count(x) 统计x在列表中出现的次数 index(x, [start, end]) 返回x在列表中第一次出现的下标(指
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
正则表达式(Regular Expression)是一种文本模式，包括普通字符（例如，a 到 z 之间的字母）和特殊字符（称为"元字符"）。
马拉车算法（ Manacher‘s Algorithm ）是小吴最喜欢的算法之一，因为，它真的很牛逼！
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
1.最左原则：正则表达式总是从目标字符串的最左侧开始，依次匹配，直到匹配到符合表达式要求的部分，或直到匹配目标字符串的结束。 2.最长原则：对于匹配到的目标字符串，正则表达式总是会匹配到符合正则表达式要求的最长的部分；即贪婪模式
1printf （formmat,.....)等价于fprintf(stdout,formmat,.....)或者fprintf(sterror,formmat,.....）
Shiro 被设计成能够在任何环境下工作，从最简单的命令行应用程序到最大的的企业群集应用。由于环境的多样性，使得许多配置机制适用于它的配置。
最近做图形编辑器，有这么一个需求，在输入框输入颜色十六进制值（hex），自动转为对应 6 位长度的 hex。
.NET Core上面的DES等加密算法要等到1.2 才支持，我们可是急需这个算法的支持，文章《使用 JavaScriptService 在.NET Core 里实现DES加密算法》需要用Nodejs，很多人觉得这个有点不好，今天就给大家介绍下BouncyCastle （Portable.BouncyCastle）https://www.nuget.org/packages/Portable.BouncyCastle/库为我们提供的原生的.NET Core的支持库的Des算法。BouncyCastle的文档
标准库类型string表示可变长的字符序列，使用string类型必须首先包含string头文件。作为标准库的一部分，string定义在命名空间std中。
正则表达式(Regular Expression)描述字符串结构模式的形式化表达方法,正则(Regex)表达式处理的对象的字符串或者抽象地说是一个对象序列(计算机体系的本质数据结构) 正则表达式是一种文本模式包括普通字符（例如a 到 z 之间的字母）和特殊字符（称为”元字符”）,用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”；
第2章 正则语法-元字符 正则表达式中的字符： 元字符：一些具有特殊含义的特殊符号。 普通字符：包括所有大写和小写字母、所有数字、所有标点符号和一些其他符号。 正则表达式三步走 ① 匹配符（查什么）（
正则表达式使用反斜杠字符('\')来表示特殊的形式或者来允许使用特殊的字符而不要启用它们特殊的含义。这与字符串字面值中相同目的的相同字符的用法冲突；例如，要匹配一个反斜线字面值，你必须写成'\\\\'作为模式字符串，因为正则表达式必须是\\，每个反斜线在Python字符串字面值内部必须表达成\\。
正则表达式是烦琐的，但是强大的，学会之后的应用会让你除了提高效率外，会给你带来绝对的成就感。只要认真去阅读这些资料，加上应用的时候进行一定的参考，掌握正则表达式不是问题。
好久不见的每周学点测试小知识，在上周的课堂上芒果给大家介绍了正则表达式，在这里我们简单的复习一下，认识一下正则表达式，并且学习一些常用的元字符：
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