好文算法

‘壹’ 全文检索算法，请问谁能给我点头绪落，不懂啊。。

全文检索技术
全文检索是指索引程序扫描文章中的每个词并建立对应索引，记录该词出现的位置和次数。当通过搜索引擎查询时，检索程序就在记录的索引进行查找并返回给用户。全文检索又分为基于字的全文索引和基于词的全文索引。基于字的全文索引会对内容中的每个字建立索引并记录，此方法查全率高，但查准率低，特别是对于中文，有时搜索马克，会列出马克思的结果。基于词的全文索引是把一个词语作为一个单位进行索引记录，并能处理同义词。搜索引擎有自己的词库，当用户搜索时，搜索引擎会从词库中抽取关键词作为索引项，这样可以大大提高检索的准确率。
中文分词技术
一直以来大家都比较熟悉网络，网络有自己的中文分词技术。一般采用的包括正向最大匹配，反向最大匹配，最佳匹配法，专家系统方法等。其中最大正向匹配是最常用的分词解决方案，它采用机械式算法，通过建立词典并进行正向最大匹配对中文进行分词。举个简单的例子比如搜索“北京大学在哪里”，则返回结果很多都是包含北京大学，北大等词语的网页，搜索引擎就是采用正向最大匹配去判断，把北京大学当做一个词语来索引记录并返回。当然，正向最大匹配也有不完整性，比如长度过长的词语，搜索引擎有时无法准确的分词，或者对前后都相互关联的词无法准确分词。例如“结合成分子时”，会被返回结合、成分、子时，而有时我们想要的关键词是“分子”。
很多时候网络都会根据自己词库中词语的权重进行拆分，权重的计算基于生活各个方面，比较复杂，搜索引擎要做的就是返回用户最想要的结果，有时站长们做网站要站在用户的角度去考虑问题，其实这也是站在搜索引擎的角度考虑问题，不论在确定目标关键词或者是长尾关键词时，都可以根据中文分词的原理来选择，这样可以最大化的减少无用功。
分词原理不断在变化，不断在更新，我们应该继续学习，只有掌握了本质才能抓住实质。

‘贰’ 我要写有关贪心算法在软件系统中的应用的论文，谁有相关的文或者书籍,求各位同学们帮帮忙啊，

你好的！
① 中国知网也好、万方数据也好都有例子！
② 并且大部分的院校都有免费的接口！
③ 如果真没有免费的接口，那就网络知道悬赏求助下载吧！
④ 要是要外文的论文准备翻译的话，最好的办法就是【谷歌学术】
⑤ 需要什么语言的论文直接就用相应的语言搜索！100% 能找到类似的！
⑥ 至于翻译，可以直接谷歌翻一下，弄完在自己缕缕就可以了！
⑦ 要是计算机类的代码什么的到CSDN或者51CTO下载！

【友情提示】==================论文写作方法===========================

{首先就不要有马上毕业，最后一次花点钱就得了的想法}

① 其实，原创的论文网上没有免费为你代谢的！谁愿意花时间给你写这个呢？难道你在空闲的时间原以为别人提供这种毫无意义的服务么？所以：还不如自己写。主要是网上的不可靠因素太多，万一碰到骗人的，就不上算了。
② 写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题【这个很可能老师已经给你确定了】，然后在网上查找几份类似的文章。
③ 通读一些相关资料，对这方面的内容有个大概的了解！看看别人都从哪些方面写这个东西！
④ 参照你们学校的论文的格式，列出提纲，接着要将提纲给你们老师看看，再修改。等老师同意你这个提纲之后，你就可以补充内容！
⑤ 也可以把这几份论文综合一下，从每篇论文上复制一部分，组成一篇新的文章！然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了！
⑥ 最后，到万方等数据库进行检测【这里便宜啊，每一万字才1块钱】，将扫红部分进行再次修改！
⑦ 祝你顺利完成论文!

【WARNING】=========================================================
[Ⅰ] 如果确认找人代笔，交押金的要慎重考虑！
[Ⅱ] 淘宝交易的话，一定看好他的打款时间，有的设定为【3天】，到期之后人家自然收到钱！
[Ⅲ] 希望用我的回答能让童鞋们多个心眼！

‘叁’ 什么是密文什么是明文

密文明文是密码学的。一种语言铭文指的是没有加密码的文字或者只付。串一般忍者能看懂的意思。密文是指经过某个加密算法，把一个铭文。变成另一些文字成密文。从看到的很不一样。不然就失去加密的意义。要想得到铭文，就能通过对应的解答方法才能得到铭文的意思，从而知道本来的意思。

‘肆’ 文本自动分类算法有哪些呢

文本自动分类算法主要有朴素贝叶斯分类算法、支持向量机分类算法、KNN算法和决策树算法。
朴素贝叶斯分类算法主要是利用文本中词的特征项和类别的组合概率来估算文本属于哪个类别的概率。
支持向量机分类算分主要是采用特征提取技术把文本信息转换为词向量，然后用词向量与训练好的类别数据进行相似度计算。
KNN算法是在训练集中找到离它最近的k个文本，并根据这些文本的分类来预测待分类文本属于哪一个类别。
决策树算法是首先建立一个基于树的预测模型，根据预测模型来对文本进行预测分类。

‘伍’ 怎么才能写出好文章

一篇文章为什么能成为爆文？文章之所以能爆起来，多半是因为有比较好的素材。如果想成为一个优秀的自媒体人，那么必须有一双能发现美眼睛。
现在各大自媒体平台都是以推荐算法来推荐内容的，能做到的都能得到比较高的推荐量。虽然追踪热点、好的标题、好的配图的的确确能够吸引人，也能够提高阅读量的，而这些能做到极致的作者是寥寥可数。

找到一个好的素材，基本上得到70分，接下来的30分会看到你的累积写作技能了。

其实很多人把素材复杂化了！简单来说素材就是能打开你灵感的东西。一旦选定了范围，就好动手下笔了。

其次文章的深度也很重要，如果一篇文章的开头非常有吸引力，但是阅读的过程中发现内容并不是那么吸引，以致于没有读完就把页面关闭了，这是非常可悲的。

如果想增加文章的深度，那么文章的框架思路要清晰，段落之间要有明显的引导性，让读者按着你的思路去阅读。这样下来，文章的评论数量就会上来了，由此就具备了爆文的特征。

文章能不能引起读者的共鸣是建立在文章是否有深度的基础上。一句话概括，你的文章能不能改变读者的情绪，包括喜怒哀乐，这部分往往是文章的灵魂，因为我们写文章就是为了让读者引起共鸣的。

那么选题和素材去哪里寻找呢？热点很多首次亮相都是在新浪微博。如果你喜欢娱乐，如果你写娱乐，就更要多关注微博。

另外，如果你专注于微信公众号的，可以上搜狗。搜狗最大的好处就是收集了所有的微信公众号的图文，如果你想找一些大V在微信公众号上写的东西，在搜狗上搜索关键字，就可以啦。

然后你还可以多去关注爆文精选平台，这些平台基本上能网络整个网络热门搜索上的内容，可以让你看到网络上的所有热点。

如果你想写一些干货类的东西，知乎是你的不二选择。如果你想写些简单实用的，网易新闻排行网易新闻排行榜可是个好东西，涵盖了各个行业的热点新闻，找不到话题写的话去这里看自己的行业，或许会有收获；类似的还有新浪的新闻排行等等。

以上这些都是比较适合初入自媒体的新人使用，而且有一个前提就是千万不要抄人家的文章哦，那只是给你带来一些灵感的地方，更多还是需要述说你自己的想法。

‘陆’ 算法的n 皇后问题是否必然有解，理由是什么 研究好久到处爬文还是搞不太懂QAQ 谢谢！！

N皇后问题是一个经典的问题，在一个N*N的棋盘上放置N个皇后，每行一个并使其不能互相攻击（同一行、同一列、同一斜线上的皇后都会自动攻击）。

一、 求解N皇后问题是算法中回溯法应用的一个经典案例
回溯算法也叫试探法，它是一种系统地搜索问题的解的方法。回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。
在现实中，有很多问题往往需要我们把其所有可能穷举出来，然后从中找出满足某种要求的可能或最优的情况，从而得到整个问题的解。回溯算法就是解决这种问题的“通用算法”，有“万能算法”之称。N皇后问题在N增大时就是这样一个解空间很大的问题，所以比较适合用这种方法求解。这也是N皇后问题的传统解法，很经典。

下面是算法的高级伪码描述，这里用一个N*N的矩阵来存储棋盘：
1) 算法开始, 清空棋盘，当前行设为第一行，当前列设为第一列
2) 在当前行，当前列的位置上判断是否满足条件(即保证经过这一点的行,列与斜线上都没有两个皇后)，若不满足，跳到第4步
3) 在当前位置上满足条件的情形：
在当前位置放一个皇后，若当前行是最后一行，记录一个解；
若当前行不是最后一行，当前行设为下一行, 当前列设为当前行的第一个待测位置；
若当前行是最后一行，当前列不是最后一列，当前列设为下一列；
若当前行是最后一行，当前列是最后一列，回溯，即清空当前行及以下各行的棋盘，然后，当前行设为上一行，当前列设为当前行的下一个待测位置；
以上返回到第2步
4) 在当前位置上不满足条件的情形：
若当前列不是最后一列，当前列设为下一列，返回到第2步;
若当前列是最后一列了，回溯，即，若当前行已经是第一行了，算法退出，否则，清空当前行及以下各行的棋盘，然后，当前行设为上一行，当前列设为当前行的下一个待测位置，返回到第2步;
算法的基本原理是上面这个样子，但不同的是用的数据结构不同，检查某个位置是否满足条件的方法也不同。为了提高效率，有各种优化策略，如多线程，多分配内存表示棋盘等。
在具体解决该问题时，可以将其拆分为几个小问题。首先就是在棋盘上如何判断两个皇后是否能够相互攻击，在最初接触这个问题时，首先想到的方法就是把棋盘存储为一个二维数组，然后在需要在第i行第j列放置皇后时，根据问题的描述，首先判断是在第i行是否有皇后，由于每行只有一个皇后，这个判断也可以省略，然后判断第j列是否有皇后，这个也很简单，最后需要判断在同一斜线上是否有皇后，按照该方法需要判断两次，正对角线方向和负对角线方向，总体来说也不难。但是写完之后，总感觉很笨，因为在N皇后问题中这个函数的使用次数太多了，而这样做效率较差，个人感觉很不爽。上网查看了别人的实现之后大吃一惊，大牛们都是使用一个一维数组来存储棋盘，在某个位置上是否有皇后可以相互攻击的判断也很简单。具体细节如下：

把棋盘存储为一个N维数组a[N]，数组中第i个元素的值代表第i行的皇后位置，这样便可以把问题的空间规模压缩为一维O(N)，在判断是否冲突时也很简单，首先每行只有一个皇后，且在数组中只占据一个元素的位置，行冲突就不存在了，其次是列冲突，判断一下是否有a[i]与当前要放置皇后的列j相等即可。至于斜线冲突，通过观察可以发现所有在斜线上冲突的皇后的位置都有规律即它们所在的行列互减的绝对值相等，即| row – i | = | col – a[i] | 。这样某个位置是否可以放置皇后的问题已经解决。

‘柒’ 算法该怎么学感觉好难

很多人都会说"学一样东西难",一开始我也觉得很大程度是因为每个人的智力水平等等不可改变的因素. 但是后来我发现,有一个东西也很能决定一个人是否会觉得一样东西难学,那就是理解方式.

一件事物通过不同的途径让一个人理解效果差异是很大的.就比如说数学里面教你一个圆,有的人看到一个圆就能很快明白什么是圆,有的人却非得看到x^2+y^2 = r^2这种式子才有感觉,甚至有的人需要"到定点距离为定长的点集"这种描述才能理解. 那这个不一定是说谁的智力水平更高,而是因为他们对不同形式事物的敏感程度不同.

回到算法上来.算法本质是一种数学.他是抽象的操作集合.(看这么说你可能会觉得不知所云,但是如果我说他只是一种解决问题的办法可能就好理解). 所以很多书,论文,或者很多老师教的都是一种数学描述的算法,这样子的算法就我个人而言相当难理解,看了就想到代数高数什么的.. 但是如果找一个图文并茂的解释,或者找个人一步一步把一个算法给你我比划一下,我立刻就能理解. 说白了,就是你一定要找很多很多不同的角度来尝试接受一种东西,你一定可以找到一种你相当敏感的角度,用这个角度学习你就会游刃有余. 智力因素并没有太大影响的.

具体点说,你可以试试这几种不同的角度.

1. 直接看数学形式的算法.我个人最无法接受的形式,但是有人很喜欢..例子就是算法导论上面那种描述.

2. 听一般语言描述,最理想是找一个明白的人,给你用通俗语言讲讲原理.这个不错,很多我是这么理解的

3. 图形理解,叫理解的人给你画插图,分布图,结构图等等,来分解一个算法,找到他的思路.说到图,有一个人的博客这方面做得很好:matrix67.

4. 程序理解.找到一种算法的实现程序,对着程序理解,可以尝试分布运行,观察一下变量的变化,这样来理解算法.

5. 实在太难的算法,可以边写边改来理解.当时我学习插头dp的时候就是这样,不论怎么总是一知半解,最后硬着头皮写了一遍,改了很久,但是改过了的时候,也就真的明白了是怎么回事了.

也许还有别的什么办法,因为人对事物的接受角度实在是太多了.多想想你平时学习什么比较容易,找出你最敏感的理解方式就行了.

有感而发说的一些东西,不一定都是正确的,只供参考,欢迎指正.

‘捌’ 怎样用DIJKSTRA算法设计最短路径

以下................

输入时，将s,t,x,y,z五个点按照1,2,3,4,5起别名，输入格式按照下图例所示
当提示Please enter the vertex where Dijkstra algorithm starts:时输入算法的起始点
比如计算结果v1v4v2表示从点1到点2经过1，4，2为最短路径
Dijkstra算法的完整实现版本，算法的源代码
/* 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’ 常用的加密算法有哪些

对称密钥加密

对称密钥加密 Symmetric Key Algorithm 又称为对称加密、私钥加密、共享密钥加密：这类算法在加密和解密时使用相同的密钥，或是使用两个可以简单的相互推算的密钥，对称加密的速度一般都很快。

• 分组密码

分组密码 Block Cipher 又称为“分块加密”或“块加密”，将明文分成多个等长的模块，使用确定的算法和对称密钥对每组分别加密解密。这也就意味着分组密码的一个优点在于可以实现同步加密，因为各分组间可以相对独立。

与此相对应的是流密码：利用密钥由密钥流发生器产生密钥流，对明文串进行加密。与分组密码的不同之处在于加密输出的结果不仅与单独明文相关，而是与一组明文相关。

• DES、3DES

数据加密标准 DES Data Encryption Standard 是由IBM在美国国家安全局NSA授权下研制的一种使用56位密钥的分组密码算法，并于1977年被美国国家标准局NBS公布成为美国商用加密标准。但是因为DES固定的密钥长度，渐渐不再符合在开放式网络中的安全要求，已经于1998年被移出商用加密标准，被更安全的AES标准替代。

DES使用的Feistel Network网络属于对称的密码结构，对信息的加密和解密的过程极为相似或趋同，使得相应的编码量和线路传输的要求也减半。

DES是块加密算法，将消息分成64位，即16个十六进制数为一组进行加密，加密后返回相同大小的密码块，这样，从数学上来说，64位0或1组合，就有2^64种可能排列。DES密钥的长度同样为64位，但在加密算法中，每逢第8位，相应位会被用于奇偶校验而被算法丢弃，所以DES的密钥强度实为56位。

3DES Triple DES，使用不同Key重复三次DES加密，加密强度更高，当然速度也就相应的降低。

• AES

高级加密标准 AES Advanced Encryption Standard 为新一代数据加密标准，速度快，安全级别高。由美国国家标准技术研究所NIST选取Rijndael于2000年成为新一代的数据加密标准。

AES的区块长度固定为128位，密钥长度可以是128位、192位或256位。AES算法基于Substitution Permutation Network代换置列网络，将明文块和密钥块作为输入，并通过交错的若干轮代换"Substitution"和置换"Permutation"操作产生密文块。

AES加密过程是在一个4*4的字节矩阵（或称为体State）上运作，初始值为一个明文区块，其中一个元素大小就是明文区块中的一个Byte，加密时，基本上各轮加密循环均包含这四个步骤：



• ECC

ECC即 Elliptic Curve Cryptography 椭圆曲线密码学，是基于椭圆曲线数学建立公开密钥加密的算法。ECC的主要优势是在提供相当的安全等级情况下，密钥长度更小。

ECC的原理是根据有限域上的椭圆曲线上的点群中的离散对数问题ECDLP，而ECDLP是比因式分解问题更难的问题，是指数级的难度。而ECDLP定义为：给定素数p和椭圆曲线E，对Q＝kP，在已知P，Q 的情况下求出小于p的正整数k。可以证明由k和P计算Q比较容易，而由Q和P计算k则比较困难。

• 数字签名

数字签名 Digital Signature 又称公钥数字签名是一种用来确保数字消息或文档真实性的数学方案。一个有效的数字签名需要给接收者充足的理由来信任消息的可靠来源，而发送者也无法否认这个签名，并且这个消息在传输过程中确保没有发生变动。

数字签名的原理在于利用公钥加密技术，签名者将消息用私钥加密，然后公布公钥，验证者就使用这个公钥将加密信息解密并对比消息。一般而言，会使用消息的散列值来作为签名对象。

‘拾’ 目前最好的文本分类算法

文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别，其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，当然完全的匹配是不太可能的，因此必须（根据某种评价标准）选择最优的匹配结果，从而完成分类。