【Codevs】(糟糕透顶的图论系列)2039骑马修栏


骑马修栅栏
【问题描述】
  农民John每年有很多栅栏要修理。他总是骑着马穿过每一个栅栏并修复它破损的地方。
  John是一个与其他农民一样懒的人。他讨厌骑马,因此从来不两次经过一个一个栅栏。你必须编一个程序,读入栅栏网络的描述,并计算出一条修栅栏的路径,使每个栅栏都恰好被经过一次。John能从任何一个顶点(即两个栅栏的交点)开始骑马,在任意一个顶点结束。
  每一个栅栏连接两个顶点,顶点用1500标号(虽然有的农场并没有500个顶)。一个顶点上可连接任意多(>=1)个栅栏。所有栅栏都是连通的(也就是你可以从任意一个栅栏到达另外的所有栅栏)
  你的程序必须输出骑马的路径(用路上依次经过的顶点号码表示)。我们如果把输出的路径看成是一个500进制的数,那么当存在多组解的情况下,输出500进制表示法中最小的一个 (也就是输出第一个数较小的,如果还有多组解,输出第二个数较小的,等等)输入数据保证至少有一个解。
【输入格式】fence.in
  第1:一个整数F(1 <= F <= 1024),表示栅栏的数目 
  第2F+1:每行两个整数i, j(1 <= i,j <= 500)表示这条栅栏连接ij号顶点。
【输出格式】fence.out
  输出应当有F+1行,每行一个整数,依次表示路径经过的顶点号。注意数据可能有多组解,但是只有上面题目要求的那一组解是认为正确的。
 
【输入样例】 

9
1 2
2 3
3 4
4 2
4 5
2 5
5 6
5 7
4 6
 【输出样例】 
1
2
3
4
2
5
4
6
5
7
原题节选自USACO。
从上面的提交情况可以看到我这个题做得多么糟糕QAQ作为图论的入门练习题我拿来搞解题报告真的对不起人民政府OTZ
(其实原本只是一个简单的找欧拉路)
最最丧病的是:这个题的第六个数据的图中,只有两个节点1和2,重复输入N次,而且题目中序号最小的节点不一定是1(这样就会造成大量的无用搜索以至于TLE). 
对于数据的处理方式:使用一个二维数组,记录节点i,j之间的栅栏数 
记录下最小节点的编号和最大节点的编号(这样可以减少循环次数。每一次搜索从1~500不超时就怪了-=-) 
搜索时候每搜索到一个节点就入队记录下来
至于500进制的问题,不用管它,这是吓你玩的0-0。按第一个开始搜索的位置从minn~maxn逐个找欧拉路根本不需要担心500进制,找到了就退出程序就好了。退出搜索的条件定位:队列的队尾指针等于f+1(这一点不用我说也没事吧0-0)
记得在搜索前别忘了判断奇点和偶点(关于到底是欧拉路还是欧拉回路的问题)
丑陋的代码我不想贴了简直丢脸。一直到最后完成AC代码总共才48行-=- 

<think>好的,我现在需要帮助用户寻找适合处理负面情绪文本分词的Python工具。用户提到了负面情绪、分词库、文本处理工具推荐这几个关键词。首先,我应该回忆一下常用的中文分词库,并结合情感分析或情绪处理的需求来筛选合适的库。 首先想到的PKUSEG,用户提供的引用[1]里提到它是一个由北京大学开发的分词工具,准确率高,尤其在领域适配方面表现不错。负面情绪分析可能属于特定领域,比如社交媒体或评论数据,所以PKUSEG的领域适应能力可能有用。不过需要确认是否支持情感相关的词典或模型。 接下来是SnowNLP,这个库内置了情感分析功能,虽然主要针对中文,但可能更适合处理情绪相关的任务。它不仅可以分词,还能直接进行情感倾向判断,这可能对用户的需求有帮助。不过需要确认其分词准确性是否足够。 THULAC是清华大学的分词工具,准确率高,支持多任务处理。虽然主要用于分词和词性标注,但结合其他情感分析库(如TextBlob或自己训练的模型)可能有效。用户可能需要组合使用多个工具。 Jieba是最常用的中文分词库,虽然通用性强,但用户可能需要自定义词典来优化负面情绪相关的术语。例如,加入一些负面情绪的词汇或网络用语,提高分词的准确性。引用中没有提到Jieba,但根据常识,它通常是基础工具。 另外,引用[2]和[3]提到了NLTK和GPT的结合,但NLP库如NLTK主要针对英文,中文支持有限。不过,结合预训练模型如Hugging Face的Transformers库(例如BERT)可能更强大,适合更复杂的情绪分析任务。但用户当前的需求是分词,可能需要先分词再使用这些模型进行情绪分类。 总结下来,用户需要的是既能分词又能处理负面情绪的库。SnowNLP直接具备情感分析功能,可能最符合需求。如果分词需要更高准确率,可以考虑PKUSEG或THULAC,并结合情感分析工具。Jieba加自定义词典也是一个可行方案,但可能需要额外的工作流程。 需要推荐的时候,应该分层次:首先推荐直接具备情感分析的SnowNLP,然后是高准确率的领域适配工具PKUSEG和THULAC,最后是通用的Jieba加自定义方法。同时,可以提到结合深度学习模型如BERT的方法,作为进阶建议。 最后,确保回答中的数学公式和代码块符合系统指令,使用正确格式,并生成相关问题。同时引用用户提供的引用内容,比如PKUSEG来自引用[1],NLTK和GPT结合来自引用[2],其他库可能来自引用[3]或常识。</think>以下是针对负面情绪文本分词的Python工具推荐及解决方案: ### 一、推荐工具及实施步骤 1. **PKUSEG(领域适配首选)** 支持自定义词库和领域适配[^1],适合社交媒体等非规范文本: ```python import pkuseg seg = pkuseg.pkuseg(model_name='web', user_dict='negative_words.txt') text = "这个产品体验糟糕透顶,客服态度极差!" print(seg.cut(text)) # ['体验', '糟糕透顶', '客服', '态度', '极差'] ``` 2. **SnowNLP(自带情感分析)** 集成情感分析模块,可直接计算负面情绪值: ```python from snownlp import SnowNLP s = SnowNLP("服务差到让人想立刻退钱") print(s.words) # ['服务', '差', '到', '让人', '想', '立刻', '退钱'] print(s.sentiments) # 0.12(值越小负面倾向越强) ``` 3. **THULAC(多任务处理)** 清华大学的工具,支持词性标注: ```python import thulac thu = thulac.thulac(seg_only=True) print(thu.cut("质量缺陷明显,存在安全隐患", text=True)) # 质量_n 缺陷_n 明显_a ,_w 存在_v 安全隐患_i ``` 4. **Jieba+自定义词典** 基础分词工具配合领域词典: ```python import jieba jieba.load_userdict("negative_lexicon.txt") print(jieba.lcut("售后响应慢如蜗牛,维修费用高得离谱")) # ['售后', '响应', '慢如蜗牛', '维修', '费用', '高得离谱'] ``` ### 二、进阶处理建议 - **深度学习增强**:使用$BERT$、$ERNIE$等预训练模型提取上下文特征 - **情绪词典构建**:通过TF-IDF算法筛选负面词汇: $$w_{tfidf}(t,d) = tf(t,d) \times \log\frac{N}{df(t)}$$ 其中$N$是文档总数,$df(t)$是包含词$t$的文档数 ### 三、典型负面词处理技巧 | 类型 | 示例 | 处理方案 | |------------|---------------------|---------------------------| | 网络新词 | 摆烂/栓Q | 更新用户词典 | | 程度强化 | 极其失望/非常糟糕 | 建立程度副词词典 | | 比喻表达 | 慢如蜗牛/贵得离谱 | 模式匹配规则 |
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