字符串(一)、字符串Hash

字符串匹配(滚动哈希法) 该方法是对普通哈希法的优化。所谓滚动哈希法就是对原串求哈希值时不再像普通哈希法那样每次都要重新算一遍,而是第一次直接求,之后的哈希值直接用前一次的结果直接算出,这样便可以减少一层循环,大大节约了时间。具体实现的方法就是将上一次的哈希值乘以进制数-上一次开头的字符乘以进制数的m次幂(m为子串的长度)再加上新的字符,依次求出所有的哈希值存入数组中,最后只需遍历哈希值数组即可。 具体代码实现: #include<iostream> #include<string> #include< 阅读详情

今天开一手最不(tao)擅(yan)长的字符串算法:字符串Hash算法。

似乎提到字符串的话,KMP应该是更为常见的一种,但是hash有它的优点,被犇们称为“优雅的暴力”。

何谓hash?hash的中文称为哈希,这当然是音译,直译过来就是散列,或者也有叫预映射的。哈希的作用就是通过某个特殊函数的映射,将任意长度的输入映射为固定长度的输出。而字符串哈希涅,顾名思义当然就是把字符串转换为整数的函数。但是有些时候,这些映射无法做到一一对应,我们称之为碰撞/冲突,这时候就需要某些手段避免这些碰撞。

字符串hash的主要算法就是“BKDR Hash”,其采用了进制压缩的思想,把字符串中的每个字符看成一个大数每一位上的数字,然后对这个结果取模,我们认为取模后的结果和原来的结果是等价的,这样就可以在有一定的错误率的基础上进行判断了。当然也可以写成unsigned long long,自动对超过范围的数取模2^64。哈希的精度不够的话,还可以使用双哈希。


字符串哈希的思想非常简单,实现起来也很方便。在某些特定的情况下,例如判定字符串的重复性的时候,使用字符串hash会显得非常高效。

#include<bits/stdc++.h>
#define INF 0x7ffffff
using namespace std;

char s[1007];

typedef unsigned long long ull;
ull a[20003];
ull base=233;


ull Hash(){
    int len=strlen(s);
    ull ans=0;
    for(int i=0;i<len;i++)
        ans=ans*base+s[i];
    return ans&INF;
}

int main(){
    int n;
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>s;
        a[i]=Hash();
    }
    sort(a,a+n);
    int ans=1;
    for(int i=1;i<n;i++)
        if(a[i]!=a[i-1]) ans++;
    cout<<ans<<endl;


    return 0;
}

一篇文章搞懂C++实现哈希算法 哈希算法,也称为散列算法,是一种从任意长度的输入数据创建固定大小输出的方法,这种输出通常被称为“哈希值”、“散列值”或简单地“哈希”。在计算机科学中,哈希算法主要用于快速数据查找和数据结构中的高效数据管理,如哈希表。哈希也是加密和数据完整性验证的基础。哈希算法通过一个称为哈希函数的数学过程来运作。这个函数接受输入(称为“预映射值”)并返回一个通常较短、固定长度的哈希值。这个哈希值在理想情况下为每个不同的输入值提供一个唯一的标识(尽管在实际中这并不总是可能的)。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Messhiro
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