子字符串查找算法： 暴力子字符串查找算法 KMP 算法 RM 算法 术语： 文本：完整的字符串 模式字符串：需要在文本中查找的子串 暴力子字符串查找算法 性能： 在极端情况下（存在很多重复的字符），时间复杂度是 O(MN) 一般情况下（不需要完整地比对模式串），时间复杂度是 O(M + N) 思路：枚举出文本
dos攻击不同于ddos，dos主要是应用于1v1场景，俗称solo。 ReDos(正则dos) 贪婪匹配和非贪婪匹配 正则引擎：DFA和NFA DFA实例 NFA实例 那么重点来了，我们可以根据正则的规则去指定的payload用burp多线程跑包导致服务器崩溃 由文件解压造成dos 反序列化dos
广义SAM的定义 广义SAM是针对Trie树(广义字符串)构建的、能接受所有广义后缀（Trie树叶子路径）的最小DFA 同理，我们可以知道广义SAM是针对广义endpos建立的、以广义后缀为终止点的DFA 广义SAM的理论基础 广义endpos 略 线性状态数 略 转移数 这里注意，由于Trie树的后缀是\(O（n^2）\)个，所以
前言 在计算理论中，确定有限状态自动机或确定有限自动机（英语：deterministic finite automaton, DFA）是一个能实现状态转移的自动机。对于一个给定的属于该自动机的状态和一个属于该自动机字母表Σ的字符，它都能根据事先给定的转移函数转移到下一个状态（这个状态可以是先前那个状态）。 可
子字符串查找：在文本中查找与模式字符串相匹配的子串。 暴力查找 将文本字符串的每个字符作为起点，尝试找出与模式字符串匹配的子串。 /** * 暴力查找子字符串 * */ public static int search(String pattern, String text) { int M = pattern.length(); int N = text.len
利用有穷确定自动机M=( K有穷状态集, Σ输入字母表, f转换函数，从状态s出发，沿着标记为a的边所能到达的状态 S,开始状态，S属于K Z，接收状态，Z是K的子集 ）行为模拟程序算法，来对于任意给定的串，若属于该语言时，该过程经有限次计算后就会停止并回答“是”，若不属于，要么能停止并回答“不是” K
【编译原理】DFA最小化算法 DFA的定义 DFA是Determinant Finite Automata，确定性有穷自动机这个定义有几个关键点 确定性，Determinant的，也就是说，对于一个串，只有一种可接受方法。(这等价于不存在符号相同的边。) 有限，Finite，也就是说节点数量是有限的。 数学地来说:DFA是一个五
作业五 （50分）设计一个 DFA，使其接受的串 x x x 满足以下条件：① { x
step by step. 目录 一、 词法分析 1. 词法分析程序 二、 单词符号和输出单词地形式 1. 单词符号 2. 输出形式 三、 语言单词符号的定义方式 1.正规式与正规集 例题： 例题： 2. 正规文法→正规式的转换 例题： 3. 正规式→正规文法的转换 例题： 四、 正规式与有穷自动机 1. 确定有穷自
DFA，全称 Deterministic Finite Automaton 即确定有穷自动机：从一个状态通过一系列的事件转换到另一个状态，即 state -> event -> state。 确定：状态以及引起状态转换的事件都是可确定的，不存在“意外”。 有穷：状态以及事件的数量都是可穷举的详细的算法大家可以自行鸟姐下哈。
许多有RDBMS/SQL背景的开发者，在初次踏入ElasticSearch世界的时候，很容易就想到使用通配符(Wildcard Query)来实现模糊查询，因为这是和SQL里like操作最相似的查询方式，用起来感觉非常舒适。不过，滥用Wildcard query可能带来灾难性的后果。 问题复现 创建一个只有一条文档的索引 POST
近邻匹配 Python的TransBigData包提供了点与点、点与线的近邻匹配算法，下面的案例展示如何用TransBigData包进行点与点、点与线的近邻匹配。该方法使用的是KDTree算法，可查看wiki：https://en.wikipedia.org/wiki/K-d_tree，算法复杂度为o(log(n)) 点与点匹配（DataFrame与DataFrame） 导
1 from random import random 2 3 class bisai(object): 4 def __init__(self, nlA, nlB, n): 5 self.nlA = nlA 6 self.nlB = nlB 7 self.n = n 8 self.dfA = 0 9 self.dfB = 0 10 self.slA = 0 11 s
目录1 Java敏感词过滤1.1 DFA简介1.2 Java实现DFA算法实现敏感词过滤1.3 具体代码实现1.3.1 设置检索库1.3.2 查询检索库1.3.3 测试检索库 1 Java敏感词过滤 敏感词、文字过滤是一个网站必不可少的功能，如何设计一个好的、高效的过滤算法是非常有必要的。 1.1 DFA简介 在实现文字过
兴趣是最好的老师，HelloGitHub 让你对编程感兴趣！ 简介 分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目。 https://github.com/521xueweihan/HelloGitHub 这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等，涵盖多种编程语言 Python、Java、Go、C/C++、Swift...让你在短时间
词法分析的作用 读取字符流，输出词法单元给语法分析器 在1的过程中去掉不必要的内容(空白符、注释)，查错报错 与符号表交互，插入符号的相关内容 虽然词法分析和语法分析是两个独立的部分，但它们通常在同一趟 为什么要独立词法分析 模块化 词法分析很简单，实现也很简单 PPT把1+2又说
编译原理复习（3）词法分析 对于词法分析器的要求功能和输出形式单词符号的分类 接口设计 词法分析器的设计输入和预处理单词符号的识别状态转换图及其实现 正规表达式与有限自动机单词符号的描述正规式与正规集正规集正规式（正规表达式）正规式运算正规式的等价正规式的性质 正规
1.单词的种类 1）关键字：eg：while、if、else 2）标识符：eg：变量名、数组名、函数名… 3）常数：eg：80、1.23、“Hello“… 4）运算符：eg：算术运算符、逻辑运算符、关系运算符… 5）界限符：eg：,、:、[、]、{、}…除了五类单词，还包括空格符、回车符、换行符等。 词法
文章目录2021/6/17 一、LeetCode每日一题 一、LeetCode每日一题 题目链接 有效数字 题解 观察数据范围 1 < = s .
文章目录 1 NFA的几个组成部分 2 DFA，Deterministic Finite Automata，确定的有限状态自动机。 3 伪码描述 1 NFA的几个组成部分 1、一个有限的状态集合S，比如说上面的4个状态0、1、2、3，状态也可以有冗余，不过能简化肯定简化更好； 2、一个输入符号集合∑，即输入字母表（input alphabet
文章原稿 https://gitee.com/fakerlove/fundamentals-of-compiling 文章目录 3. 词法分析3.1 设计——状态转换图3.1.1 词法分析概述3.1.2 词法分析器的设计1) 词法分析器的结构2) 超前搜索3) 状态转换图4) 状态转换图的实现不含回路的分叉结点含回路的分叉结点终态结点
这个相对比较简单，我也要先培养兴趣嘛。 注1：语言处理器 注2：确定的有穷状态自动机（DFA）
编译原理实验 实验一：实现对 C/C++ 变量定义串的分析 实验二：实现 NFA 转 DFA 并可视化 实验三：实现对文法的 First，Follow集，预测分析表的求解，判别是否是LL1文法，以及对符号串的分析过程 源代码地址 实验一：实现对 C/C++ 变量定义串的分析 1. 分析的串如下： string text1 = "int a = 1,
序言 之所以叫做CPlus语言，是因为原本是想起名为CMinus的，结果发现GitHub和Gitee上一堆的CMinus的编译器（想必都是开过编译原理课程并且写了个玩具级的语言编译器的大佬们吧）。但是CPlus相较于C多了一些东西，而相较于C++又少了一些东西，又有点C#的影子，而且并不严格遵守编译原理课本上的C
简单记录一下，自动机课上的一个实验，用C语言实现NFA到DFA的转化，使用的是子集构造法。 子集构造法相信大家都会，直接甩代码。 先是把NFA和DAF的转移表存储在数据结构里，这里用了二维字符数组，先是定义了一个struct onechar,用来当作转移表的一格，这让我这个程序简单了不少，但是局限性是真
