automaton

　　 大数据文摘出品 　　 　　 作者：牛婉杨 　　上个月，佐治亚理工学院(Georgia Tech)音乐技术中心推出了一款能和人类进行说唱battle的机器人Shimon。 　　提到说唱，文摘菌的脑海中就莫名出现了“淡黄的长裙”警告，Shimon不会一张嘴也是像念歌词一样的说唱吧。 　　大可放心！Shimon真的很厉害， 它不仅有自己独特的声音，还有自己的专属风格，能即兴创作并演唱。 　　4月23日，Shimon还在Spotify上发了 新专辑 ！同时还发布了一系列MV，在MV中可以看到Shimon与人类说唱battle哦。 　　歌手Shimon发行专辑正式出道！ 　　此次Shimon发行的专辑名为《SHIMON SINGS》，看这专辑封面，Shimon正弹着木琴与人类乐手合作弹奏呢，还真像个小小音乐家。 　　 　　这张专辑一共有11首歌，其中5首带有MV。最长的歌曲有5分钟，最短的才30秒左右，可以在线听，但是下载的话就需要购买这个价值7美元的数字专辑。 　　 　　在线听歌指路： 　　https://shimontherobot.bandcamp.com/album/shimon-sings-album 　　文摘菌听了表示，还真像那么回事，节奏明晰、和谐，“淡黄的长裙”根本没法比！再看一眼拍摄花絮，Shimon不仅长的眉清目秀，这小嘴一张一合的，颇有一番小小rapper的范儿。

引言： 在文本编辑中，我们经常要在一段文本中某个特定的位置找出 某个特定的字符或模式。 由此，便产生了字符串的匹配问题。 本文由简单的字符串匹配算法开始，再到KMP算法，由浅入深，教你从头到尾彻底理解KMP算法。 来看算法导论一书上关于此字符串问题的定义： 假设文本是一个长度为n的数组T[1...n]，模式是一个长度为m<=n的数组P[1....m]。 进一步假设P和T的元素都是属于有限字母表Σ.中的字符。 依据上图，再来解释下字符串匹配问题。目标是找出所有在文本T=abcabaabcaabac中的模式P=abaa所有出现。 该模式仅在文本中出现了一次，在位移s=3处。位移s=3是有效位移。 第一节、简单的字符串匹配算法 简单的字符串匹配算法用一个循环来找出所有有效位移， 该循环对n-m+1个可能的每一个s值检查条件P[1....m]=T[s+1....s+m]。 NAIVE-STRING-MATCHER(T, P) 1 n ← length[T] 2 m ← length[P] 3 for s ← 0 to n - m 4 do if P[1 ‥ m] = T[s + 1 ‥ s + m] //对n-m+1个可能的位移s中的每一个值，比较相应的字符的循环必须执行m次。 5 then print "Pattern occurs with shift" s 简单字符串匹配算法

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 比如想要生成A1到Z9的所以可能字符串 尝试了下Java下的 Generex ， List<String> resultnew Generex("[A-Z]{1}[1-9]{1}").getAllMatchedStrings() 还有其他语言实现该功能： https://blog.csdn.net/yue530tomtom/article/details/83618286 看样子Automaton是比较霸道的，Generex和Xeger都是基于它 Set<String> result = new RegExp("[A-Z]{1}[1-9]{1}").toAutomaton().getFiniteStrings() 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/moxun/blog/3155827

For a context-free grammar G over Σ = {0, 1, 2}, with start variable S: S → 0S0 | 1S1 | 2S2 | Y Y → 22 How do i turn this into an equivalent Push-Down automaton A pushdown automaton can push symbols on top of a stack and pop them off. It can also base its transitions on the topmost stack symbol. We need to think of a mechanism that will allow us accept the right language by manipulating our stack. The language your grammar generates has the following characteristics: It has 22 in the middle It is a palindrome over {0, 1, 2} . That is, it reads the same forwards as backwards. We need to

你知道的越多，你不知道的越多 点赞再看，养成习惯 GitHub https://github.com/JavaFamily 上已经收录有一线大厂面试点脑图、个人联系方式和技术交流群，欢迎Star和指教 前言 这是帅丙真实事件，大家都知道很多公司都是有故障等级这么一说的，这就是敖丙在公司背的P0级故障，敖丙差点因此 被解雇 ，事情经过 十分惊心动魄 ，我的 心脏病都差点复发 。 事故等级主要针对生产环境，划分依据类似于bug等级。 P0属于最高级别事故，比如崩溃，页面无法访问，主流程不通，主功能未实现，或者在影响面上影响很大（即使bug本身不严重）。 P1事故属于高级别事故，一般属于主功能上的分支，支线流程，核心次功能等，后面还有P2，P3等，主要根据企业实际情况划分。 正文 敖丙之前也负责公司的商品搜索业务，因为业务体量增速太快了，商品表中的商品数据也很快跃入千万级别，查询的RT（response time 响应时间）也越来越高了，而且产品说需要根据 更多维度去查询商品 。 因为之前我们都是根据商品的名称去查询的，但是电商其实都会根据很多个维度去查询商品。 就比如大家去淘宝的查询的时候就会发现，你搜商品名称、颜色、标签等等多个维度都可以找到这个商品，就比如下图的搜索，我只是搜了【 帅丙 】你会发现，名字里面也没有连续的帅丙两个字，有帅和丙的出来了

你知道的越多，你不知道的越多 点赞再看，养成习惯 GitHub https://github.com/JavaFamily 上已经收录有一线大厂面试点脑图、个人联系方式和技术交流群，欢迎Star和指教 前言 这是帅丙真实事件，大家都知道很多公司都是有故障等级这么一说的，这就是敖丙在公司背的P0级故障，敖丙差点因此 被解雇 ，事情经过 十分惊心动魄 ，我的 心脏病都差点复发 。 事故等级主要针对生产环境，划分依据类似于bug等级。 P0属于最高级别事故，比如崩溃，页面无法访问，主流程不通，主功能未实现，或者在影响面上影响很大（即使bug本身不严重）。 P1事故属于高级别事故，一般属于主功能上的分支，支线流程，核心次功能等，后面还有P2，P3等，主要根据企业实际情况划分。 正文 敖丙之前也负责公司的商品搜索业务，因为业务体量增速太快了，商品表中的商品数据也很快跃入千万级别，查询的RT（response time 响应时间）也越来越高了，而且产品说需要根据 更多维度去查询商品 。 因为之前我们都是根据商品的名称去查询的，但是电商其实都会根据很多个维度去查询商品。 就比如大家去淘宝的查询的时候就会发现，你搜商品名称、颜色、标签等等多个维度都可以找到这个商品，就比如下图的搜索，我只是搜了【 帅丙 】你会发现，名字里面也没有连续的帅丙两个字，有帅和丙的出来了

Which is the best or easiest method for determining equivalence between two automata? I.e., if given two finite automata A and B, how can I determine whether both recognize the same language? They are both deterministic or both nondeterministic. Two nondeterministic finite automota (NFA's) are equivalent if they accept the same language. To determine whether they accept the same language, we look at the fact that every NFA has a minimal DFA, where no two states are identical. A minimal DFA is also unique. Thus, given two NFA's, if you find that their corresponding minimal DFA's are equivalent,