好文演算法

『壹』 全文檢索演算法，請問誰能給我點頭緒落，不懂啊。。

全文檢索技術
全文檢索是指索引程序掃描文章中的每個詞並建立對應索引，記錄該詞出現的位置和次數。當通過搜索引擎查詢時，檢索程序就在記錄的索引進行查找並返回給用戶。全文檢索又分為基於字的全文索引和基於詞的全文索引。基於字的全文索引會對內容中的每個字建立索引並記錄，此方法查全率高，但查准率低，特別是對於中文，有時搜索馬克，會列出馬克思的結果。基於詞的全文索引是把一個詞語作為一個單位進行索引記錄，並能處理同義詞。搜索引擎有自己的詞庫，當用戶搜索時，搜索引擎會從詞庫中抽取關鍵詞作為索引項，這樣可以大大提高檢索的准確率。
中文分詞技術
一直以來大家都比較熟悉網路，網路有自己的中文分詞技術。一般採用的包括正向最大匹配，反向最大匹配，最佳匹配法，專家系統方法等。其中最大正向匹配是最常用的分詞解決方案，它採用機械式演算法，通過建立詞典並進行正向最大匹配對中文進行分詞。舉個簡單的例子比如搜索「北京大學在哪裡」，則返回結果很多都是包含北京大學，北大等詞語的網頁，搜索引擎就是採用正向最大匹配去判斷，把北京大學當做一個詞語來索引記錄並返回。當然，正向最大匹配也有不完整性，比如長度過長的詞語，搜索引擎有時無法准確的分詞，或者對前後都相互關聯的詞無法准確分詞。例如「結合成分子時」，會被返回結合、成分、子時，而有時我們想要的關鍵詞是「分子」。
很多時候網路都會根據自己詞庫中詞語的權重進行拆分，權重的計算基於生活各個方面，比較復雜，搜索引擎要做的就是返回用戶最想要的結果，有時站長們做網站要站在用戶的角度去考慮問題，其實這也是站在搜索引擎的角度考慮問題，不論在確定目標關鍵詞或者是長尾關鍵詞時，都可以根據中文分詞的原理來選擇，這樣可以最大化的減少無用功。
分詞原理不斷在變化，不斷在更新，我們應該繼續學習，只有掌握了本質才能抓住實質。

『貳』 我要寫有關貪心演算法在軟體系統中的應用的論文，誰有相關的文或者書籍,求各位同學們幫幫忙啊，

你好的！
① 中國知網也好、萬方數據也好都有例子！
② 並且大部分的院校都有免費的介面！
③ 如果真沒有免費的介面，那就網路知道懸賞求助下載吧！
④ 要是要外文的論文准備翻譯的話，最好的辦法就是【谷歌學術】
⑤ 需要什麼語言的論文直接就用相應的語言搜索！100% 能找到類似的！
⑥ 至於翻譯，可以直接谷歌翻一下，弄完在自己縷縷就可以了！
⑦ 要是計算機類的代碼什麼的到CSDN或者51CTO下載！

【友情提示】==================論文寫作方法===========================

{首先就不要有馬上畢業，最後一次花點錢就得了的想法}

① 其實，原創的論文網上沒有免費為你代謝的！誰願意花時間給你寫這個呢？難道你在空閑的時間原以為別人提供這種毫無意義的服務么？所以：還不如自己寫。主要是網上的不可靠因素太多，萬一碰到騙人的，就不上算了。
② 寫作論文的簡單方法，首先大概確定自己的選題【這個很可能老師已經給你確定了】，然後在網上查找幾份類似的文章。
③ 通讀一些相關資料，對這方面的內容有個大概的了解！看看別人都從哪些方面寫這個東西！
④ 參照你們學校的論文的格式，列出提綱，接著要將提綱給你們老師看看，再修改。等老師同意你這個提綱之後，你就可以補充內容！
⑤ 也可以把這幾份論文綜合一下，從每篇論文上復制一部分，組成一篇新的文章！然後把按自己的語言把每一部分換下句式或詞，經過換詞不換意的辦法處理後,網上就查不到了！
⑥ 最後，到萬方等資料庫進行檢測【這里便宜啊，每一萬字才1塊錢】，將掃紅部分進行再次修改！
⑦ 祝你順利完成論文!

【WARNING】=========================================================
[Ⅰ] 如果確認找人代筆，交押金的要慎重考慮！
[Ⅱ] 淘寶交易的話，一定看好他的打款時間，有的設定為【3天】，到期之後人家自然收到錢！
[Ⅲ] 希望用我的回答能讓童鞋們多個心眼！

『叄』 什麼是密文什麼是明文

密文明文是密碼學的。一種語言銘文指的是沒有加密碼的文字或者只付。串一般忍者能看懂的意思。密文是指經過某個加密演算法，把一個銘文。變成另一些文字成密文。從看到的很不一樣。不然就失去加密的意義。要想得到銘文，就能通過對應的解答方法才能得到銘文的意思，從而知道本來的意思。

『肆』 文本自動分類演算法有哪些呢

文本自動分類演算法主要有樸素貝葉斯分類演算法、支持向量機分類演算法、KNN演算法和決策樹演算法。
樸素貝葉斯分類演算法主要是利用文本中詞的特徵項和類別的組合概率來估算文本屬於哪個類別的概率。
支持向量機分類算分主要是採用特徵提取技術把文本信息轉換為詞向量，然後用詞向量與訓練好的類別數據進行相似度計算。
KNN演算法是在訓練集中找到離它最近的k個文本，並根據這些文本的分類來預測待分類文本屬於哪一個類別。
決策樹演算法是首先建立一個基於樹的預測模型，根據預測模型來對文本進行預測分類。

『伍』 怎麼才能寫出好文章

一篇文章為什麼能成為爆文？文章之所以能爆起來，多半是因為有比較好的素材。如果想成為一個優秀的自媒體人，那麼必須有一雙能發現美眼睛。
現在各大自媒體平台都是以推薦演算法來推薦內容的，能做到的都能得到比較高的推薦量。雖然追蹤熱點、好的標題、好的配圖的的確確能夠吸引人，也能夠提高閱讀量的，而這些能做到極致的作者是寥寥可數。

找到一個好的素材，基本上得到70分，接下來的30分會看到你的累積寫作技能了。

其實很多人把素材復雜化了！簡單來說素材就是能打開你靈感的東西。一旦選定了范圍，就好動手下筆了。

其次文章的深度也很重要，如果一篇文章的開頭非常有吸引力，但是閱讀的過程中發現內容並不是那麼吸引，以致於沒有讀完就把頁面關閉了，這是非常可悲的。

如果想增加文章的深度，那麼文章的框架思路要清晰，段落之間要有明顯的引導性，讓讀者按著你的思路去閱讀。這樣下來，文章的評論數量就會上來了，由此就具備了爆文的特徵。

文章能不能引起讀者的共鳴是建立在文章是否有深度的基礎上。一句話概括，你的文章能不能改變讀者的情緒，包括喜怒哀樂，這部分往往是文章的靈魂，因為我們寫文章就是為了讓讀者引起共鳴的。

那麼選題和素材去哪裡尋找呢？熱點很多首次亮相都是在新浪微博。如果你喜歡娛樂，如果你寫娛樂，就更要多關注微博。

另外，如果你專注於微信公眾號的，可以上搜狗。搜狗最大的好處就是收集了所有的微信公眾號的圖文，如果你想找一些大V在微信公眾號上寫的東西，在搜狗上搜索關鍵字，就可以啦。

然後你還可以多去關注爆文精選平台，這些平台基本上能網路整個網路熱門搜索上的內容，可以讓你看到網路上的所有熱點。

如果你想寫一些干貨類的東西，知乎是你的不二選擇。如果你想寫些簡單實用的，網易新聞排行網易新聞排行榜可是個好東西，涵蓋了各個行業的熱點新聞，找不到話題寫的話去這里看自己的行業，或許會有收獲；類似的還有新浪的新聞排行等等。

以上這些都是比較適合初入自媒體的新人使用，而且有一個前提就是千萬不要抄人家的文章哦，那隻是給你帶來一些靈感的地方，更多還是需要述說你自己的想法。

『陸』 演演算法的n 皇後問題是否必然有解，理由是什麼 研究好久到處爬文還是搞不太懂QAQ 謝謝！！

N皇後問題是一個經典的問題，在一個N*N的棋盤上放置N個皇後，每行一個並使其不能互相攻擊（同一行、同一列、同一斜線上的皇後都會自動攻擊）。

一、 求解N皇後問題是演算法中回溯法應用的一個經典案例
回溯演算法也叫試探法，它是一種系統地搜索問題的解的方法。回溯演算法的基本思想是：從一條路往前走，能進則進，不能進則退回來，換一條路再試。
在現實中，有很多問題往往需要我們把其所有可能窮舉出來，然後從中找出滿足某種要求的可能或最優的情況，從而得到整個問題的解。回溯演算法就是解決這種問題的「通用演算法」，有「萬能演算法」之稱。N皇後問題在N增大時就是這樣一個解空間很大的問題，所以比較適合用這種方法求解。這也是N皇後問題的傳統解法，很經典。

下面是演算法的高級偽碼描述，這里用一個N*N的矩陣來存儲棋盤：
1) 演算法開始, 清空棋盤，當前行設為第一行，當前列設為第一列
2) 在當前行，當前列的位置上判斷是否滿足條件(即保證經過這一點的行,列與斜線上都沒有兩個皇後)，若不滿足，跳到第4步
3) 在當前位置上滿足條件的情形：
在當前位置放一個皇後，若當前行是最後一行，記錄一個解；
若當前行不是最後一行，當前行設為下一行, 當前列設為當前行的第一個待測位置；
若當前行是最後一行，當前列不是最後一列，當前列設為下一列；
若當前行是最後一行，當前列是最後一列，回溯，即清空當前行及以下各行的棋盤，然後，當前行設為上一行，當前列設為當前行的下一個待測位置；
以上返回到第2步
4) 在當前位置上不滿足條件的情形：
若當前列不是最後一列，當前列設為下一列，返回到第2步;
若當前列是最後一列了，回溯，即，若當前行已經是第一行了，演算法退出，否則，清空當前行及以下各行的棋盤，然後，當前行設為上一行，當前列設為當前行的下一個待測位置，返回到第2步;
演算法的基本原理是上面這個樣子，但不同的是用的數據結構不同，檢查某個位置是否滿足條件的方法也不同。為了提高效率，有各種優化策略，如多線程，多分配內存表示棋盤等。
在具體解決該問題時，可以將其拆分為幾個小問題。首先就是在棋盤上如何判斷兩個皇後是否能夠相互攻擊，在最初接觸這個問題時，首先想到的方法就是把棋盤存儲為一個二維數組，然後在需要在第i行第j列放置皇後時，根據問題的描述，首先判斷是在第i行是否有皇後，由於每行只有一個皇後，這個判斷也可以省略，然後判斷第j列是否有皇後，這個也很簡單，最後需要判斷在同一斜線上是否有皇後，按照該方法需要判斷兩次，正對角線方向和負對角線方向，總體來說也不難。但是寫完之後，總感覺很笨，因為在N皇後問題中這個函數的使用次數太多了，而這樣做效率較差，個人感覺很不爽。上網查看了別人的實現之後大吃一驚，大牛們都是使用一個一維數組來存儲棋盤，在某個位置上是否有皇後可以相互攻擊的判斷也很簡單。具體細節如下：

把棋盤存儲為一個N維數組a[N]，數組中第i個元素的值代表第i行的皇後位置，這樣便可以把問題的空間規模壓縮為一維O(N)，在判斷是否沖突時也很簡單，首先每行只有一個皇後，且在數組中只佔據一個元素的位置，行沖突就不存在了，其次是列沖突，判斷一下是否有a[i]與當前要放置皇後的列j相等即可。至於斜線沖突，通過觀察可以發現所有在斜線上沖突的皇後的位置都有規律即它們所在的行列互減的絕對值相等，即| row – i | = | col – a[i] | 。這樣某個位置是否可以放置皇後的問題已經解決。

『柒』 演算法該怎麼學感覺好難

很多人都會說"學一樣東西難",一開始我也覺得很大程度是因為每個人的智力水平等等不可改變的因素. 但是後來我發現,有一個東西也很能決定一個人是否會覺得一樣東西難學,那就是理解方式.

一件事物通過不同的途徑讓一個人理解效果差異是很大的.就比如說數學裡面教你一個圓,有的人看到一個圓就能很快明白什麼是圓,有的人卻非得看到x^2+y^2 = r^2這種式子才有感覺,甚至有的人需要"到定點距離為定長的點集"這種描述才能理解. 那這個不一定是說誰的智力水平更高,而是因為他們對不同形式事物的敏感程度不同.

回到演算法上來.演算法本質是一種數學.他是抽象的操作集合.(看這么說你可能會覺得不知所雲,但是如果我說他只是一種解決問題的辦法可能就好理解). 所以很多書,論文,或者很多老師教的都是一種數學描述的演算法,這樣子的演算法就我個人而言相當難理解,看了就想到代數高數什麼的.. 但是如果找一個圖文並茂的解釋,或者找個人一步一步把一個演算法給你我比劃一下,我立刻就能理解. 說白了,就是你一定要找很多很多不同的角度來嘗試接受一種東西,你一定可以找到一種你相當敏感的角度,用這個角度學習你就會游刃有餘. 智力因素並沒有太大影響的.

具體點說,你可以試試這幾種不同的角度.

1. 直接看數學形式的演算法.我個人最無法接受的形式,但是有人很喜歡..例子就是演算法導論上面那種描述.

2. 聽一般語言描述,最理想是找一個明白的人,給你用通俗語言講講原理.這個不錯,很多我是這么理解的

3. 圖形理解,叫理解的人給你畫插圖,分布圖,結構圖等等,來分解一個演算法,找到他的思路.說到圖,有一個人的博客這方面做得很好:matrix67.

4. 程序理解.找到一種演算法的實現程序,對著程序理解,可以嘗試分布運行,觀察一下變數的變化,這樣來理解演算法.

5. 實在太難的演算法,可以邊寫邊改來理解.當時我學習插頭dp的時候就是這樣,不論怎麼總是一知半解,最後硬著頭皮寫了一遍,改了很久,但是改過了的時候,也就真的明白了是怎麼回事了.

也許還有別的什麼辦法,因為人對事物的接受角度實在是太多了.多想想你平時學習什麼比較容易,找出你最敏感的理解方式就行了.

有感而發說的一些東西,不一定都是正確的,只供參考,歡迎指正.

『捌』 怎樣用DIJKSTRA演算法設計最短路徑

以下................

輸入時，將s,t,x,y,z五個點按照1,2,3,4,5起別名，輸入格式按照下圖例所示
當提示Please enter the vertex where Dijkstra algorithm starts:時輸入演算法的起始點
比如計算結果v1v4v2表示從點1到點2經過1，4，2為最短路徑
Dijkstra演算法的完整實現版本，演算法的源代碼
/* Dijkstra.c

Copyright (c) 2002, 2006 by ctu_85
All Rights Reserved.
*/
#include "stdio.h"
#include "malloc.h"
#define maxium 32767
#define maxver 9 /*defines the max number of vertexs which the programm can handle*/
#define OK 1
struct Point
{
char vertex[3];
struct Link *work;
struct Point *next;
};
struct Link
{
char vertex[3];
int value;
struct Link *next;
};
struct Table /*the workbannch of the algorithm*/
{
int cost;
int Known;
char vertex[3];
char path[3];
struct Table *next;
};
int Dijkstra(struct Point *,struct Table *);
int PrintTable(int,struct Table *);
int PrintPath(int,struct Table *,struct Table *);
struct Table * CreateTable(int,int);
struct Point * FindSmallest(struct Table *,struct Point *);/*Find the vertex which has the smallest value reside in the table*/
int main()
{
int i,j,num,temp,val;
char c;
struct Point *poinpre,*poinhead,*poin;
struct Link *linpre,*linhead,*lin;
struct Table *tabhead;
poinpre=poinhead=poin=(struct Point *)malloc(sizeof(struct Point));
poin->next=NULL;
poin->work=NULL;
restart:
printf("Notice:if you wanna to input a vertex,you must use the format of number!\n");
printf("Please input the number of points:\n");
scanf("%d",&num);
if(num>maxver||num<1||num%1!=0)
{
printf("\nNumber of points exception!");
goto restart;
}
for(i=0;i<num;i++)
{
printf("Please input the points next to point %d,end with 0:\n",i+1);
poin=(struct Point *)malloc(sizeof(struct Point));
poinpre->next=poin;
poin->vertex[0]='v';
poin->vertex[1]='0'+i+1;
poin->vertex[2]='\0';
linpre=lin=poin->work;
linpre->next=NULL;
for(j=0;j<num-1;j++)
{
printf("The number of the %d th vertex linked to vertex %d:",j+1,i+1);
scanf("%d",&temp);
if(temp==0)
{
lin->next=NULL;
break;
}
else
{
lin=(struct Link *)malloc(sizeof(struct Link));
linpre->next=lin;
lin->vertex[0]='v';
lin->vertex[1]='0'+temp;
lin->vertex[2]='\0';
printf("Please input the value betwixt %d th point towards %d th point:",i+1,temp);
scanf("%d",&val);
lin->value=val;
linpre=linpre->next;
lin->next=NULL;
}
}
poinpre=poinpre->next;
poin->next=NULL;
}
printf("Please enter the vertex where Dijkstra algorithm starts:\n");
scanf("%d",&temp);
tabhead=CreateTable(temp,num);
Dijkstra(poinhead,tabhead);
PrintTable(temp,tabhead);
return OK;
}
struct Table * CreateTable(int vertex,int total)
{
struct Table *head,*pre,*p;
int i;
head=pre=p=(struct Table *)malloc(sizeof(struct Table));
p->next=NULL;
for(i=0;i<total;i++)
{
p=(struct Table *)malloc(sizeof(struct Table));
pre->next=p;
if(i+1==vertex)
{
p->vertex[0]='v';
p->vertex[1]='0'+i+1;
p->vertex[2]='\0';
p->cost=0;
p->Known=0;
}
else
{
p->vertex[0]='v';
p->vertex[1]='0'+i+1;
p->vertex[2]='\0';
p->cost=maxium;
p->Known=0;
}
p->next=NULL;
pre=pre->next;
}
return head;
}
int Dijkstra(struct Point *p1,struct Table *p2) /* Core of the programm*/
{
int costs;
char temp;
struct Point *poinhead=p1,*now;
struct Link *linna;
struct Table *tabhead=p2,*searc,*result;
while(1)
{
now=FindSmallest(tabhead,poinhead);
if(now==NULL)
break;
result=p2;
result=result->next;
while(result!=NULL)
{
if(result->vertex[1]==now->vertex[1])
break;
else
result=result->next;
}
linna=now->work->next;
while(linna!=NULL) /* update all the vertexs linked to the signed vertex*/
{
temp=linna->vertex[1];
searc=tabhead->next;
while(searc!=NULL)
{
if(searc->vertex[1]==temp)/*find the vertex linked to the signed vertex in the table and update*/
{
if((result->cost+linna->value)<searc->cost)
{
searc->cost=result->cost+linna->value;/*set the new value*/
searc->path[0]='v';
searc->path[1]=now->vertex[1];
searc->path[2]='\0';
}
break;
}
else
searc=searc->next;
}
linna=linna->next;
}
}
return 1;
}
struct Point * FindSmallest(struct Table *head,struct Point *poinhead)
{
struct Point *result;
struct Table *temp;
int min=maxium,status=0;
head=head->next;
poinhead=poinhead->next;
while(head!=NULL)
{
if(!head->Known&&head->cost<min)
{
min=head->cost;
result=poinhead;
temp=head;
status=1;
}
head=head->next;
poinhead=poinhead->next;
}
if(status)
{
temp->Known=1;
return result;
}
else
return NULL;
}
int PrintTable(int start,struct Table *head)
{
struct Table *begin=head;
head=head->next;
while(head!=NULL)
{
if((head->vertex[1]-'0')!=start)
PrintPath(start,head,begin);
head=head->next;
}
return OK;
}
int PrintPath(int start,struct Table *head,struct Table *begin)
{
struct Table *temp=begin->next,*p,*t;
p=head;
t=begin;
if((p->vertex[1]-'0')!=start&&p!=NULL)
{
while(temp->vertex[1]!=p->path[1]&&temp!=NULL)
temp=temp->next;
PrintPath(start,temp,t);
printf("%s",p->vertex);
}
else
if(p!=NULL)
printf("\n%s",p->vertex);
return OK;
}

『玖』 常用的加密演算法有哪些

對稱密鑰加密

對稱密鑰加密 Symmetric Key Algorithm 又稱為對稱加密、私鑰加密、共享密鑰加密：這類演算法在加密和解密時使用相同的密鑰，或是使用兩個可以簡單的相互推算的密鑰，對稱加密的速度一般都很快。

• 分組密碼

分組密碼 Block Cipher 又稱為「分塊加密」或「塊加密」，將明文分成多個等長的模塊，使用確定的演算法和對稱密鑰對每組分別加密解密。這也就意味著分組密碼的一個優點在於可以實現同步加密，因為各分組間可以相對獨立。

與此相對應的是流密碼：利用密鑰由密鑰流發生器產生密鑰流，對明文串進行加密。與分組密碼的不同之處在於加密輸出的結果不僅與單獨明文相關，而是與一組明文相關。

• DES、3DES

數據加密標准 DES Data Encryption Standard 是由IBM在美國國家安全局NSA授權下研製的一種使用56位密鑰的分組密碼演算法，並於1977年被美國國家標准局NBS公布成為美國商用加密標准。但是因為DES固定的密鑰長度，漸漸不再符合在開放式網路中的安全要求，已經於1998年被移出商用加密標准，被更安全的AES標准替代。

DES使用的Feistel Network網路屬於對稱的密碼結構，對信息的加密和解密的過程極為相似或趨同，使得相應的編碼量和線路傳輸的要求也減半。

DES是塊加密演算法，將消息分成64位，即16個十六進制數為一組進行加密，加密後返回相同大小的密碼塊，這樣，從數學上來說，64位0或1組合，就有2^64種可能排列。DES密鑰的長度同樣為64位，但在加密演算法中，每逢第8位，相應位會被用於奇偶校驗而被演算法丟棄，所以DES的密鑰強度實為56位。

3DES Triple DES，使用不同Key重復三次DES加密，加密強度更高，當然速度也就相應的降低。

• AES

高級加密標准 AES Advanced Encryption Standard 為新一代數據加密標准，速度快，安全級別高。由美國國家標准技術研究所NIST選取Rijndael於2000年成為新一代的數據加密標准。

AES的區塊長度固定為128位，密鑰長度可以是128位、192位或256位。AES演算法基於Substitution Permutation Network代換置列網路，將明文塊和密鑰塊作為輸入，並通過交錯的若干輪代換"Substitution"和置換"Permutation"操作產生密文塊。

AES加密過程是在一個4*4的位元組矩陣（或稱為體State）上運作，初始值為一個明文區塊，其中一個元素大小就是明文區塊中的一個Byte，加密時，基本上各輪加密循環均包含這四個步驟：



• ECC

ECC即 Elliptic Curve Cryptography 橢圓曲線密碼學，是基於橢圓曲線數學建立公開密鑰加密的演算法。ECC的主要優勢是在提供相當的安全等級情況下，密鑰長度更小。

ECC的原理是根據有限域上的橢圓曲線上的點群中的離散對數問題ECDLP，而ECDLP是比因式分解問題更難的問題，是指數級的難度。而ECDLP定義為：給定素數p和橢圓曲線E，對Q＝kP，在已知P，Q 的情況下求出小於p的正整數k。可以證明由k和P計算Q比較容易，而由Q和P計算k則比較困難。

• 數字簽名

數字簽名 Digital Signature 又稱公鑰數字簽名是一種用來確保數字消息或文檔真實性的數學方案。一個有效的數字簽名需要給接收者充足的理由來信任消息的可靠來源，而發送者也無法否認這個簽名，並且這個消息在傳輸過程中確保沒有發生變動。

數字簽名的原理在於利用公鑰加密技術，簽名者將消息用私鑰加密，然後公布公鑰，驗證者就使用這個公鑰將加密信息解密並對比消息。一般而言，會使用消息的散列值來作為簽名對象。

『拾』 目前最好的文本分類演算法

文本分類問題與其它分類問題沒有本質上的區別，其方法可以歸結為根據待分類數據的某些特徵來進行匹配，當然完全的匹配是不太可能的，因此必須（根據某種評價標准）選擇最優的匹配結果，從而完成分類。