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DFS和BFS算法比较

DFS和BFS算法比较深度优先搜索（Depth First Search，简称DFS）和广度优先搜索（Breadth First Search，简称BFS）是图遍历中常用的两种算法。

它们在问题求解、图搜索和路径查找等领域都有广泛的应用。

本文将对DFS和BFS算法进行比较，并讨论它们在不同场景中的适用性和特点。

一、DFS算法DFS是一种用于图遍历和搜索的算法，它从起始节点开始，递归地探索图中的每个可能的路径，直到不能再继续下去为止。

在DFS过程中，若遇到未被访问过的节点，则以该节点为起点开始另一轮的递归搜索。

DFS具有以下特点：1. 深度搜索：DFS以深度探索图中的路径，沿着每条路径尽可能深入搜索，直到无法继续为止。

2. 栈结构：DFS通常使用栈来保存待访问的节点，通过在栈中进行出栈和入栈操作来实现深度遍历。

3. 可能会陷入局部最优解：由于DFS的搜索策略，可能会陷入局部最优解而无法找到全局最优解。

4. 适合解决路径搜索问题：DFS在寻找图中的路径、回溯和连通性等问题上表现出色，特别适合解决有向无环图（DAG）和迷宫等问题。

二、BFS算法BFS是一种用于图遍历和搜索的算法，它从起始节点开始，按照广度顺序逐层扩展，直到遍历完整个图。

在BFS过程中，将当前节点的所有相邻节点加入到队列中，并按照入队的顺序进行遍历。

BFS具有以下特点：1. 广度搜索：BFS按照广度优先的原则进行遍历，先访问离起始节点最近的节点，然后再逐渐扩展到离起始节点更远的节点。

2. 队列结构：BFS通常使用队列来保存待访问的节点，通过在队列中进行出队和入队操作来实现广度遍历。

3. 保证最短路径：由于BFS的搜索策略，可以保证在无权图中找到的路径是最短路径。

4. 适合解决连通性和最短路径问题：BFS在寻找图中的连通性和最短路径等问题上表现出色，特别适合解决无权图中的路径查找问题。

三、比较与应用1. 时间复杂度：DFS和BFS在最坏情况下的时间复杂度都是O(V +E)，其中V为顶点数，E为边数。

dsafdsfdsd

大苏打SQL功能与特性其实，在前环境的文章中，已经提及SQL命令的一些基本功能，然而，通过SQL命令，程序环境师或数据库管理员（DBA）可以：（一）建立数据库的表格。

（包括设置表格所可以使用之空间）（二）改变数据库系统环境设置。

（三）针对某个数据库或表格，授予用户存取权限。

（四）对数据库表格建立索引值。

（五）修改数据库表格结构。

（新建、删除或是修改表格字段）（六）对数据库进行数据的新建。

（七）对数据库进行数据的删除。

（八）对数据库进行数据的修改。

（九）对数据库进行数据的查询。

这几项便是通过SQL命令可以完成的事情，看起来是不是比起“查询”两个字所代表的功能要多的多了呢？SQL语法的分类其实SQL命令并不是非常多，可是要把SQL用到出神入化，却也只需要短短几个命令便够，因为SQL命令是针对关系型数据库所建立出来的语法叙述，所以SQL在这类数据库中所发挥的功能非常的强，以下将针对在VB中常用的SQL语法基本命令加以分类介绍。

在说明SQL的命令以及使用语法之前，以下将SQL做了的分类，在致上SQL语法所使用到的类型，可以说都已包含在这些类别当中。

第一类、属性词（Predicates）在SQL命令中用来指明所要选择的记录的方式。

如ALL、TOP与DISTINCT等等。

第二类、声明（Declaration）针对SQL Parameter或Parameter Query 的名称与数据类型做声明，如PARAMETERS 的声明等等。

第三类、条件子句（Clause）在SQL的查询中，利用一些表达式定义出查询的条件，以缩小寻找的范围，如WHERE。

第四类、运算符（Operator）与操作数（Operation）在SQL的查询中，与Operation共同组成表达式（Expression），如BETWEEN....AND 运算符与INNER JOIN操作数。

第五类、函数（Function）一些SQL常见的函数，像是A VG()是求算数平均数的函数。

FS,FT,DFS,DTFT,DFT,FFT的联系和区别

FS，FT，DFS，DTFT，DFT，FFT的联系和区别对于初学数字信号处理（DSP）的人来说，这几种变换是最为头疼的，它们是数字信号处理的理论基础，贯穿整个信号的处理。

学习过《高等数学》和《信号与系统》这两门课的朋友，都知道时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和，在频域上就表示为离散非周期的信号，即时域连续周期对应频域离散非周期的特点，这就是傅里叶级数展开（FS），它用于分析连续周期信号。

FT是傅里叶变换，它主要用于分析连续非周期信号，由于信号是非周期的，它必包含了各种频率的信号，所以具有时域连续非周期对应频域连续非周期的特点。

FS和FT 都是用于连续信号频谱的分析工具，它们都以傅里叶级数理论问基础推导出的。

时域上连续的信号在频域上都有非周期的特点，但对于周期信号和非周期信号又有在频域离散和连续之分。

在自然界中除了存在温度，压力等在时间上连续的信号，还存在一些离散信号，离散信号可经过连续信号采样获得，也有本身就是离散的。

例如，某地区的年降水量或平均增长率等信号，这类信号的时间变量为年，不在整数时间点的信号是没有意义的。

用于离散信号频谱分析的工具包括DFS，DTFT和DFT。

DTFT是离散时间傅里叶变换，它用于离散非周期序列分析，根据连续傅里叶变换要求连续信号在时间上必须可积这一充分必要条件，那么对于离散时间傅里叶变换，用于它之上的离散序列也必须满足在时间轴上级数求和收敛的条件；由于信号是非周期序列，它必包含了各种频率的信号，所以DTFT对离散非周期信号变换后的频谱为连续的，即有时域离散非周期对应频域连续周期的特点。

当离散的信号为周期序列时，严格的讲，离散时间傅里叶变换是不存在的，因为它不满足信号序列绝对级数和收敛（绝对可和）这一傅里叶变换的充要条件，但是采用DFS（离散傅里叶级数）这一分析工具仍然可以对其进行傅里叶分析。

我们知道周期离散信号是由无穷多相同的周期序列在时间轴上组成的，假设周期为N，即每个周期序列都有N个元素，而这样的周期序列有无穷多个，由于无穷多个周期序列都相同，所以可以只取其中一个周期就足以表示整个序列了，这个被抽出来表示整个序列特性的周期称为主值周期，这个序列称为主值序列。

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Java语言是强类型语言，每个变量和表达式都有确定的类型，在变量赋值时要进行类型兼容性检验。

数据类型可以分为基本数据类型和非基本数据类型两大类。

基本数据类型也成为原始数据类型，是系统预先规定的一些常用类型。

它们是：整数类型，浮点数类型，字符类型，逻辑类型。

非基本数据类型也称为复合数据类型，是由基本类型组合的新类型。

非基本数据类型分为：数组，字符串，类，接口。

本小节只介绍基本数据类型。

非基本数据类型以后介绍。

1.5.1 逻辑类型逻辑类型用关键字Boolean标示，所以也称布尔型。

逻辑类型只有真和假两个值，true表示真，false表示假.以下逻辑变量定义的例子：Boolean b; Boolean bool;Boolean flg1,flg2,美丽；Boolean b1=true;逻辑变量用于记录某种条件成立与否，也用在语句中条件判断。

1.5.2 字符类型字符类型用关键字char标识。

字符型数据是一个字符，内部表示是字符的unicode代码，共有65535个不同的字符。

在java程序中，字符常量有普通字符常量和转义字符常量两种。

用单引号括住一个字符，表示一个普通字符常量。

例如，’A’。

对于被语言用作特定意义的字符，或者不能显式显示的字符，需要转义字符标记它们。

例如，换行符用\n标记，水平制表符\t标记。

常用的转义字符的标记方法见表1-2.起哄，\nnn是用八进制代码表示的字符，\unnnn是用十六进制代码表示的字符。

1.5.3 整数类型整数是不带小数点和指数的数值数据。

由于计算机只能表示整数的一个子集，表达更大范围内的整数需要更多的二进位，java语言将整型数据按数值范围大小不同分成4种：（1）基本型：用int标识。

4个字节，32位，取值范围是-2（31）到2（31）-1，即-2147483648到2147483647（2）字节型：用byte标识。

1个字节，8位，取值范围是-2（7）到2（7）-1，即-128到127（3）短整型：用short标识。

sdadffadsafsdfds

sdadffadsafsdfds.override 和 overload 的区别？答：override 表⽰重写，⽤于继承类对基类中虚成员的实现override 表⽰重载，⽤于同⼀个类中同名⽅法不同参数（包括类型不同或个数不同）的实现⽰例：using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace Example07{class Program{class BaseClass{public virtual void F(){Console.WriteLine("BaseClass.F");}}class DeriveClass : BaseClass{public override void F(){base.F();Console.WriteLine("DeriveClass.F");}public void Add(int Left, int Right){Console.WriteLine("Add for Int: {0}", Left + Right);}public void Add(double Left, double Right){Console.WriteLine("Add for int: {0}", Left + Right);}}static void Main(string[] args){DeriveClass tmpObj = new DeriveClass();tmpObj.F();tmpObj.Add(1, 2);tmpObj.Add(1.1, 2.2);Console.ReadLine();}}}结果：BaseClass.FDeriveClass.FAdd for Int: 3Add for int: 3.38.什么是索引指⽰器？答：实现索引指⽰器（indexer）的类可以象数组那样使⽤其实例后的对象⽰例：using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace Example08{public class Point{private double x, y;public Point(double X, double Y){x = X;y = Y;}//重写ToString⽅法⽅便输出public override string ToString(){return String.Format("X: {0} , Y: {1}", x, y);}}public class Points{Point[] points;public Points(Point[] Points){points = Points;}public int PointNumber{get{return points.Length;}}//实现索引访问器public Point this[int Index]{get{return points[Index];}}}class Program{static void Main(string[] args){Point[] tmpPoints = new Point[10];for (int i = 0; i < tmpPoints.Length; i++){tmpPoints[i] = new Point(i, Math.Sin(i)); }Points tmpObj = new Points(tmpPoints); for (int i = 0; i < tmpObj.PointNumber; i++) {Console.WriteLine(tmpObj[i]);}Console.ReadLine();}}}结果：X: 0 , Y: 0X: 1 , Y: 0.841470984807897X: 2 , Y: 0.909297426825682X: 3 , Y: 0.141120008059867X: 4 , Y: -0.756802495307928X: 5 , Y: -0.958924274663138X: 6 , Y: -0.279415498198926X: 7 , Y: 0.656986598718789X: 8 , Y: 0.989358246623382X: 9 , Y: 0.4121184852417579.new 修饰符是起什么作⽤？答：new 修饰符与 new 操作符是两个概念new 修饰符⽤于声明类或类的成员，表⽰隐藏了基类中同名的成员。

hdfs中dfs

hdfs中dfsHadoop Distributed File System (HDFS) is a distributed file system designed to store and handle large datasets across multiple nodes in a cluster. HDFS is one of the primary components of the Hadoop framework and is an essential part of big data processing.When we perform a write operation in HDFS, it involves multiple steps and components. Let's take a closer look at the process.1. Client sends data to the NameNodeWhenever a user submits a write request, the client sends the data to the NameNode, which is the master node of the cluster. The client also sends the hostname and port number of the DataNodes that are closest to the client.2. NameNode assigns BlockID and DataNode locationsThe NameNode assigns a BlockID to the data and decides which DataNodes to send the data to. It calculates the locations of multiple replicas of the block, and then sends this information back to the client.3. Client sends data to DataNodesThe client sends the data to the DataNodes that were selected by the NameNode. The DataNodes will then store the data as blocks on their local disks.4. Block ReplicationOnce the block has been written to the first DataNode, HDFS creates replicas of the block on other DataNodes in the cluster. The number of replicas and the locations of these replicas are controlled by the replication factor set for the entire cluster.5. AcknowledgmentAfter a block has been successfully written to all of its replicas, HDFS notifies the client that the write operation is complete. Overall, HDFS is designed to handle large datasets and has mechanisms in place to ensure data reliability and fault tolerance. With its unique architecture and robust design, HDFS is an essential component of the Hadoop ecosystem and helps organizations process and store big data.。

dsa数字签名算法原理

dsa数字签名算法原理
DSA（Digital Signature Algorithm，数字签名算法）是一种基于离散对数问题的公钥数字签名算法。

它的基本原理可以简单地概括为：
1. 首先，选定一对互质的大素数p和q，其中p-1能够被q整除。

并且选取一个基数g，满足g是模p的一个原根。

2. 然后，利用p、q和g生成一个公钥与私钥的密钥对（公钥为(p,q,g,y)，私钥为x）。

3. 在数据发送者要对一份数据进行签名时，选择一个随机数k，并利用公钥中的参数对k进行运算，得到一个虚拟的数据y1。

然后对自己的私钥和要签名的数据进行运算，得到数据的哈希值，并计算一个r值。

4. 接着，利用k的逆元r^-1，并结合公钥中的参数和私钥计算出s值。

5. 最后，将r和s值组合起来，作为数字签名，并将其与原始数据一起发送给接收者。

6. 接收者在接收到数据时，也利用与发送者相同的公钥进行运算，验证签名的有效性。

DSA算法的特点是：安全性高、签名长度短，但在签名过程中需要大量的运算。

除了DSA算法还有其他的数字签名算法，如RSA、ECDSA等。

DSA算法——本质上和RSA是一样的有公钥和私钥

DSA算法——本质上和RSA是⼀样的有公钥和私钥DSA算法DSA（Digital Signature Algorithm）是Schnorr和ElGamal签名算法的变种，被美国NIST作为DSS(DigitalSignature Standard)。

DSA加密算法主要依赖于整数有限域离散对数难题，素数P必须⾜够⼤，且p-1⾄少包含⼀个⼤素数因⼦以抵抗Pohlig &Hellman算法的攻击。

M⼀般都应采⽤信息的HASH值。

DSA加密算法的安全性主要依赖于p和g，若选取不当则签名容易伪造，应保证g对于p-1的⼤素数因⼦不可约。

其安全性与RSA相⽐差不多。

DSA ⼀般⽤于数字签名和认证。

在DSA数字签名和认证中，发送者使⽤⾃⼰的私钥对⽂件或消息进⾏签名，接受者收到消息后使⽤发送者的公钥来验证签名的真实性。

DSA只是⼀种算法，和RSA不同之处在于它不能⽤作加密和解密，也不能进⾏密钥交换，只⽤于签名,它⽐RSA要快很多.1. DSA签名及验证DSA算法中应⽤了下述参数：p：L bits长的素数。

L是64的倍数，范围是512到1024；q：p – 1的160bits的素因⼦；g：g = h^((p-1)/q) mod p，h满⾜h < p – 1, h^((p-1)/q) mod p > 1；x：x < q，x为私钥；y：y = g^x mod p ，( p, q, g, y )为公钥；H( x )：One-Way Hash函数。

DSS中选⽤SHA( Secure Hash Algorithm )。

p, q, g可由⼀组⽤户共享，但在实际应⽤中，使⽤公共模数可能会带来⼀定的威胁。

签名及验证协议：1.P产⽣随机数k，k < q；2.P计算 r = ( g^k mod p ) mod qs = ( k^(-1) (H(m) xr)) mod q签名结果是( m, r, s )。

DSA第5章堆和优先权队列课件PPT

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堆的应用场景
01 02
优先队列
堆可以用作优先队列的实现，其中根节点是具有最高优先级的元素。插入新元素时将其放在数组末尾，然后调整堆结构以保持堆性质；删除元素时删除根节点并调整堆结构。
Dijkstra算法
堆可以用于实现Dijkstra算法，用于求解单源最短路径问题。堆用于存储待处理的节点，以便在每次迭代中选择距离最短的节点进行处理。
优先级最高的元素最先得到服务，即优先级最高的元素具有最高优先权。
优先权队列的性质
优先权队列中的元素可以有不同的优先级，优先级高的元素具有更高的服务优先权。
优先权队列中的元素可以动态调整优先级，以满足不同情况下的需求。
优先权队列的应用场景
任务调度
在多任务系统中，根据任务的优先级进行调度，确保高优先级的任务先于低优先级的任务执行。
堆通常用数组来实现，通过数组下标来访问父节点和子节点。
堆的性质
堆是完全二叉树
除了最后一层外，其他层的节点数都达到最大，且最后一层的节点尽可能靠左填充。
堆顶元素最小（或最大）
在最小堆中，根节点的值最小；在最大堆中，根节点的值最大。
堆的插入和删除操作具有O(log n)的时间复杂度
由于堆是完全二叉树，插入和删除操列课件
• 堆的概念和性质 • 堆的实现方式 • 优先权队列的概念和性质 • 优先权队列的实现方式 • 堆和优先权队列的比较与选择
01
堆的概念和性质
堆的定义
在堆中，根节点是具有最小（或最大）值的节点，称为堆顶。
堆是一种特殊的树形数据结构，它满足堆性质：每个节点的值都不大于（或不大于）其子节点的值。当所有父节点的值都不大于其子节点的值时，称为最小堆；当所有父节点的值都大于其子节点的值时，称为最大堆。

构造dfa数量 -回复

构造dfa数量-回复构造DFA数量一、介绍在计算理论和形式语言的领域中，确定有穷自动机（DFA）是一种用于识别或接受正则语言的形式模型。

DFA由一组状态和一组转移函数组成，可以接受或拒绝给定的输入字符串。

本文将探讨构造DFA的数量，并逐步回答相关问题。

二、DFA状态数的计算一个DFA的状态数取决于其输入字母表的大小以及其自身的复杂程度。

如果字母表有n个字符，那么状态数的计算公式为2^n。

这是因为每个字符都可以有两种可能状态：接受或拒绝。

三、DFA的最小状态数在构造DFA时，我们不仅关心DFA的状态数，还关注如何使用最少数量的状态来识别或接受给定的正则语言。

为了找到最小状态数的DFA，我们可以使用等价关系来判断两个状态是否相等。

如果两个状态是等价的，则它们可以被合并为一个状态，从而减少总状态数。

四、等价关系的计算在计算等价关系时，我们可以使用等价类的概念。

等价类是一组状态，它们在给定的正则语言下具有相同的行为。

对于每个状态，我们可以通过检查转移函数和是否是接受状态来将其放入相应的等价类中。

五、最小状态数DFA的构造通过计算等价关系和合并等价状态，我们可以构造一个具有最小状态数的DFA。

该过程可以通过以下步骤完成：1. 从给定的正则语言开始，构造一个初始的DFA图。

2. 计算等价关系，并将状态分为不同的等价类。

3. 对于每个等价类，将其状态合并为一个新状态。

4. 更新转移函数和接受状态以反映新的DFA。

5. 重复步骤2至4，直到无法再合并状态为止。

最后，我们可以得到一个具有最小状态数的DFA，它能够识别或接受给定的正则语言。

六、DFA数量的限制虽然理论上我们可以构造任意数量的DFA，但在实际应用中，DFA的数量受到一些限制。

首先，DFA的状态数不能超过可用的计算资源的限制，如内存和处理器容量。

其次，随着状态数的增加，构造和处理DFA的时间和空间复杂度也会增加。

因此，在实践中，我们通常会尽量寻找最小状态数的DFA来优化性能。

dfa转换nfa算法状态转移详解

dfa转换nfa算法状态转移详解下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢！本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注！Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!DFA 转换 NFA 算法状态转移详解在计算机科学中，有限自动机（finite automaton）是一个抽象的数学模型，用于描述具有有限状态的计算机。

Dsadd示例及用法

Dsadd示例及用法Dsadd向目录中添加特定类型的对象。

dsadd命令包括：[喝小酒的网摘]/a/522.htm dsadd computer向目录中添加一台计算机。

语法dsadd computer ComputerDN [-samid SAMName] [-desc Description] [-loc Location][-memberof GroupDN ...] [{-s Server | -d Domain}] [-u UserName] [-p {Password | *}] [-q] [{-uc | -uco | -uci}]参数ComputerDN必需。

指定要添加的计算机的可分辨名称。

如果省略可分辨名称，则将从标准输入 (stdin) 中获取该名称。

-samid SAMName指定将 SAM 名称用作此计算机的唯一 SAM 帐户名（例如，TESTPC2$）。

如果未指定此参数，则 SAM 帐户名将从ComputerDN中使用的公用名属性的值派生。

-desc Description指定要添加的计算机的描述。

-loc Location指定要添加的计算机的位置。

-memberof GroupDN ...指定要计算机成为其成员的组。

{-s Server | -d Domain}将计算机连接到指定的服务器或域。

默认情况下，计算机与登录域中的域控制器相连接。

-u UserName指定用户要用于登录到远程服务器的用户名。

默认情况下，-u使用用户登录时的用户名。

可使用下列任一格式指定用户名：▪用户名（例如，Linda）▪域用户名（例如，widgetsLinda）▪用户主体名称 (UPN)（例如，Linda@）-p {Password | *}指定使用密码或 * 登录到远程服务器。

如果键入*，将提示您输入密码。

-q将所有输出降低为标准输出（安静模式）。

{-uc | -uco | -uci}指定以 Unicode 格式输出或输入数据。

DSA数字签名算法

DSA数字签名算法DSA数字签名算法1 引言为了确保数据传输的安全性，不得不采取一系列的安全技术，如加密技术、数字签名、身份认证、密钥管理、防火墙、安全协议等。

其中数字签名就是实现网上交易安全的核心技术之一，它可以保证信息传输的保密性、数据交换的完整性、发送信息的不可否认性、交易者身份的确定性等。

DSA（Digital Signature Algorithm，数字签名算法，用作数字签名标准的一部分），它是另一种公开密钥算法，它不能用作加密，只用作数字签名。

DSA使用公开密钥，为接受者验证数据的完整性和数据发送者的身份。

它也可用于由第三方去确定签名和所签数据的真实性。

DSA 算法的安全性基于解离散对数的困难性，这类签字标准具有较大的兼容性和适用性，成为网络安全体系的基本构件之一。

2. 数字签名2.1 数字签名的概念数字签名在ISO7498—2标准中定义为：“附加在数据单元上的一些数据，或是对数据单元所作的密码变换，这种数据和变换允许数据单元的接收者用以确认数据单元来源和数据单元的完整性，并保护数据，防止被人（例如接收者）进行伪造”。

数字签名是通过一个单向函数对要传送的信息进行处理得到的用以认证信息来源并核实信息在传送过程中是否发生变化的一个字母数字串。

数字签名提供了对信息来源的确定并能检测信息是否被篡改。

数字签名要实现的功能是我们平常的手写签名要实现功能的扩展。

平常在书面文件上签名的主要作用有两点，一是因为对自己的签名本人难以否认，从而确定了文件已被自己签署这一事实；二是因为自己的签名不易被别人模仿，从而确定了文件是真的这一事实。

采用数字签名，也能完成这些功能：（1）确认信息是由签名者发送的；（2）确认信息自签名后到收到为止，未被修改过；签名者无法否认信息是由自己发送的。

数字签名和手签的区别是：手签是模拟的，易伪造，而数字签名是基于数学原理的，更难伪造。

数字签名的技术基础是公钥密码技术。

密钥必须以某种安全的方式告诉解密方。

DFA和NFA的区别

DFA和NFA的区别正则表达式引擎分成两类，⼀类称为DFA（确定性有穷⾃动机），另⼀类称为NFA（⾮确定性有穷⾃动机）。

两类引擎要顺利⼯作，都必须有⼀个正则式和⼀个⽂本串，⼀个捏在⼿⾥，⼀个吃下去。

DFA捏着⽂本串去⽐较正则式，看到⼀个⼦正则式，就把可能的匹配串全标注出来，然后再看正则式的下⼀个部分，根据新的匹配结果更新标注。

⽽NFA是捏着正则式去⽐⽂本，吃掉⼀个字符，就把它跟正则式⽐较，匹配就记下来：“某年某⽉某⽇在某处匹配上了！”，然后接着往下⼲。

⼀旦不匹配，就把刚吃的这个字符吐出来，⼀个个的吐，直到回到上⼀次匹配的地⽅。

DFA与NFA机制上的不同带来5个影响：1. DFA对于⽂本串⾥的每⼀个字符只需扫描⼀次，⽐较快，但特性较少；NFA要翻来覆去吃字符、吐字符，速度慢，但是特性丰富，所以反⽽应⽤⼴泛，当今主要的正则表达式引擎，如Perl、Ruby、Python的re模块、Java和.NET的regex库，都是NFA的。

2. 只有NFA才⽀持lazy和backreference等特性；3. NFA急于邀功请赏，所以最左⼦正则式优先匹配成功，因此偶尔会错过最佳匹配结果；DFA则是“最长的左⼦正则式优先匹配成功”。

4. NFA缺省采⽤greedy量词（见item 4）；5. NFA可能会陷⼊递归调⽤的陷阱⽽表现得性能极差。

例如⽤正则式/perl|perlman/来匹配⽂本 ‘perlman book’。

如果是NFA，则以正则式为导向，⼿⾥捏着正则式，眼睛看着⽂本，⼀个字符⼀个字符的吃，吃完 ‘perl’ 以后，跟第⼀个⼦正则式/perl/已经匹配上了，于是记录在案，往下再看，吃进⼀个 ‘m’，这下糟了，跟⼦式/perl/不匹配了，于是把m吐出来，向上汇报说成功匹配 ‘perl’，不再关⼼其他，也不尝试后⾯那个⼦正则式/perlman/，⾃然也就看不到那个更好的答案了。

如果是DFA，它是以⽂本为导向，⼿⾥捏着⽂本，眼睛看着正则式，⼀⼝⼀⼝的吃。

DFA算法的简单说明！

DFA算法的简单说明！1.DFA算法简介DFA全称为：Deterministic Finite Automaton,即确定有穷⾃动机。

其特征为：有⼀个有限状态集合和⼀些从⼀个状态通向另⼀个状态的边，每条边上标记有⼀个符号，其中⼀个状态是初态，某些状态是终态。

但不同于不确定的有限⾃动机，DFA中不会有从同⼀状态出发的两条边标志有相同的符号。

<?php/*** 敏感词过滤⽅法.*/namespace app\common\tool;use app\common\model\Sensitive;class SensitiveTool{private static$arrHashMap = [];private static$file = ROOT_PATH.'runtime'.DS.'sensitive.txt';/*** 把敏感词保存为⽂件* @return bool|int*/public static function saveSensitiveWord(){$data = Sensitive::all();foreach( $data as$k => $v ){self::addKeyWord($v['name']);}return file_put_contents(self::$file,serialize(self::$arrHashMap));}/*** 过滤敏感词* @param $strWord* @return mixed*/public static function filterSensitiveWord( $strWord ){$file = unserialize(file_get_contents(self::$file));$resStr = $strWord;if(!empty($file)){$len = mb_strlen($strWord, 'UTF-8');$arrHashMap = self::$arrHashMap = $file;$newWord = '';for ($i=0; $i < $len; $i++) {$word = mb_substr($strWord, $i, 1, 'UTF-8');if (!isset($arrHashMap[$word])) {$arrHashMap = self::$arrHashMap;$newWord = '';}$newWord .= $word;if ($arrHashMap[$word]['end']) {$asterisk = self::getAsterisk(mb_strlen($newWord, 'UTF-8'));$resStr = str_replace($newWord,$asterisk,$resStr);$newWord = '';$arrHashMap = self::$arrHashMap;} else{$arrHashMap = $arrHashMap[$word];}}}return$resStr;}/*** 过滤邮箱和⼿机号(8位以上数字)* @param $msg* @return string*/public static function filterTelMail( $msg ):string {if(is_string((string)$msg)){$msg = preg_replace('/\d{8,}/', '****', $msg);$msg = preg_replace('/[_a-z0-9-]+(\.[_a-z0-9-]+)*@[a-z0-9-]+(\.[a-z0-9-]+)*(\.[a-z]{2,})/i', '****', $msg);}else{$msg = '';}return$msg;}/*** 新增敏感词的核⼼⽅法* @param $strWord*/private static function addKeyWord( $strWord ) { //免定⾦峨眉牌汽枪$len = mb_strlen($strWord, 'UTF-8');$arrHashMap = &self::$arrHashMap;for ($i=0; $i < $len; $i++) {$word = mb_substr($strWord, $i, 1, 'UTF-8');// 已存在if (isset($arrHashMap[$word])) {if ($i == ($len - 1)) {$arrHashMap[$word]['end'] = 1;}} else {// 不存在if ($i == ($len - 1)) {$arrHashMap[$word] = [];$arrHashMap[$word]['end'] = 1;} else {$arrHashMap[$word] = [];$arrHashMap[$word]['end'] = 0;}}// 传址$arrHashMap = &$arrHashMap[$word];}}/*** ⽣成*号* @param int $num* @return string*/private static function getAsterisk( int $num ) :string {$str = '';for($i=1;$i<=$num;$i++) {$str .= '*';}return$str;}}以下是⽹上优化思路，暂时没有考虑：2.优化思路2.1敏感词中间填充⽆意义字符问题对于“王*⼋&&蛋”这样的词，中间填充了⽆意义的字符来混淆，在我们做敏感词搜索时，同样应该做⼀个⽆意义词的过滤，当循环到这类⽆意义的字符时进⾏跳过，避免⼲扰。

dfs前序遍历算法实现

dfs前序遍历算法实现深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

在遍历二叉树时，可以使用前序遍历（Preorder Traversal），中序遍历（Inorder Traversal）和后序遍历（Postorder Traversal）等方式。

前序遍历的顺序是：根节点->左子树->右子树。

下面是一个用Python实现DFS的前序遍历算法：```python#定义二叉树节点class TreeNode:def__init__(self,x):self.val=xself.left=Noneself.right=None#DFS前序遍历def preorderTraversal(root):if root is None:return[]res=[]stack=[root]while stack:node=stack.pop()res.append(node.val)if node.right:stack.append(node.right)if node.left:stack.append(node.left)return res```在这个代码中，我们首先检查根节点是否为空。

如果为空，那么我们直接返回一个空列表。

然后，我们创建一个栈，并将根节点放入栈中。

在循环中，我们不断地从栈顶弹出一个节点，然后将这个节点的值添加到结果列表中。

然后，我们检查这个节点是否有右子节点和左子节点，如果有，则将它们分别压入栈中。

注意，我们先压入右子节点，然后再压入左子节点，这是因为栈是后进先出的数据结构，这样能保证左子节点在右子节点之前被处理。

最后，当我们处理完所有节点后，我们就得到了前序遍历的结果。

dfa基础知识

DFA（Deterministic Finite Automaton）是一种有限状态自动机，它是一种计算模型，可以接受特定的输入并在有限的时间内转移到下一个状态，直到达到终止状态。

DFA 由五部分组成：
1. 状态集合：DFA 中的所有状态组成的集合。

2. 输入字母表：DFA 接受的所有输入符号的集合。

3. 状态转移函数：它定义了从一个状态到另一个状态的转移。

4. 初始状态：DFA 开始时的状态。

5. 终止状态：DFA 接受输入后最终到达的状态。

DFA 的工作原理如下：
1. 从初始状态开始，读取输入符号。

2. 根据当前状态和读取的输入符号，通过状态转移函数，确定下一个状态。

3. 重复步骤1 和2，直到达到终止状态。

DFA 具有以下特性：
1. 确定性：DFA 的状态转移是确定的，即给定一个输入符号和当前状态，DFA 只能转移到一个确定的下一个状态。

2. 有限性：DFA 中的状态数和输入符号数都是有限的。

3. 无环性：DFA 中不存在状态转移链，即不存在一个状态可以通过一系列状态转移到达自己。

4. 接受性：DFA 可以接受一个特定的输入，当且仅当它最终到达一个终止状态。

DFA 可以用于模拟有限状态机，例如编译器、解析器和识别器等。

dfs的非递归写法

dfs的非递归写法
深度优先搜索（DFS）的非递归写法通常使用栈（Stack）来模拟递归的过程。

以下是一个基本的非递归DFS的写法：
假设我们有一个图，用邻接表表示，其中adjList是一个邻接表，表示每个节点的相邻节点列表。

def dfs(graph, start):
stack = [start]
visited = set()
while stack:
current_node = stack.pop()
if current_node not in visited:
visited.add(current_node)
print(current_node)
# 将当前节点的未访问邻居入栈
stack.extend(neighbor for neighbor in graph[current_node] if neighbor not in visited)
# 示例用法
graph = {
1: [2, 3],
2: [4, 5],
3: [],
4: [],
5: []
}
dfs(graph, 1)
这个非递归DFS的实现使用了一个栈来维护待访问的节点。

从起始节点开始，遍历节点的邻居，将未访问的邻居压入栈中。

这个过程重复进行，直到栈为空。

请注意，在实际应用中，可能需要额外的数据结构来记录节点的访问状态，以避免重复访问。

上述示例中使用了一个集合visited来记录已访问的节点。