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Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
vincent krutler
The Google PageRank Algorithm in 126 Lines of Python Reading How Google Finds Your Needle in the Web's Haystack I was surprised by the simplicity of the math underlying the google PageRank algorithm, and the ease with which it seemed to be efficiently implementable. Being able to do a google-style ranking seems useful for a wide range of cases, and since I had wanted to take a look at python for
西尾泰和のブログ: 一般化したハノイの塔問題にひそむ規則性
これは2006年冬のプログラミングシンポジウムの GPCCの会議で出た「棒の本数が4本以上のハノイの塔はどうなるのだろう」という疑問について、 1月15日に走り書きして放置していた結果( 西尾泰和の日記(2006-01-16) )を清書したものです。 ハノイの塔問題を知らない方は ハノイの塔 - Wikipedia を参考にしてください。 従来のハノイの塔問題では、棒の数は3本でした。 この場合、板が1枚ならば1手で動かせますが、 2枚の場合は1枚目を脇にどけて2枚目を動かし1枚目を2枚目の上に戻す、 という3手がかかります。 これを、板の枚数2とスタートとゴールをのぞいた 「一時待避用の棒」の本数1とを用いて 「hanoi(2, 1) == 3」と表現します。 また、この待避用の棒が1本あることを 「スペースが1個ある」と表現します。 スペースが1個のハノイの塔問題に関しては 「hano
Pythonでアルゴリズム - Konnichiwa, A doumo
これはなんですか？ 奥村晴彦氏の著書「C言語による最新アルゴリズム事典」をPythonでやろうと決意。Rubyに翻訳されていたので、Pythonでもやってみようと。でも実は書籍はもっていなくてCとRubyのソースを見つつ翻訳しています。１日１個ペースで進んでいます。 やっているうちにこの本が欲しくなってきました。 個人のPython力を高めるために始めましたので、間違いが含まれているかもしれません。ご指摘等ございましたら連絡[syobosyobo at gmail dot com]ください。 ちょっと方針をかえて、ctopyで訳すことにした。またまた方針をかえて、、、ctopyはあまりつかえない。ちょっといじってやらないと、出力がよくない。コメントとか入ってると、うまく変換してくれないし。 で、そのあとPythonらしい書き方で書いていこう、かと。どうなるかわかりませんが。
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Amazon.co.jp: 集合知プログラミング: Toby Segaran (著), 當山仁健 (翻訳), 鴨澤眞夫 (翻訳): 本
Algorithms with Python
http://ja.doukaku.org/
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