SciPy (произносится как сай пай) — это пакет прикладных математических процедур, основанный на расширении Numpy Python. Он значительно расширяет возможности Python, предоставляя в распоряжение пользователя команды и классы высокого уровня для управления данными и их визуализацией. С SciPy интерактивный сеанс Python превращается в такую же полноценную среду обработки данных и прототипирования сложных систем, как MATLAB, IDL, Octave, R-Lab и SciLab.
Приветствую! В этой статье будет показан алгоритм поиска ближайших к заданному слов из корпуса в терминах метрики Левенштейна. Наивным spellchecking-ом назван потому, что не учитывает ни морфологии, ни контекста, ни вероятности появления скорректированного слова в предложении, однако в качестве первого приближения сойдет вполне. Также алгоритм может быть расширен на поиск ближайших последовательностей из любых других сравнимых объектов, нежели простой алфавит из Char-ов, и, после допиливания напильником, его можно приспособить и для учета вероятностей появления скорректированных слов. Но в данной статье сосредоточимся на базовом алгоритме для слов определенного алфавита, скажем, английского.
Код в статье будет на Scala.
Всех заинтересовавшихся прошу под кат.
Читать полностью »
В данной статье я покажу, как решить проблему маршрутизации соединений в редакторе диаграмм типа MS Visio. Здесь будет минимум теории и максимум практики. Если вам нужно быстро реализовать маршрутизацию соединений в двумерной сцене, и вы первый раз сталкиваетесь с подобной проблемой — то эта статья для вас.
К данной проблеме я пришел в процессе разработки своего хобби-проекта ultra_outliner. Грубо говоря, в нем есть двумерная сцена, в которой находится много прямоугольных карточек, которые могут быть связаны между собой. И соединений может быть довольно много — а значит их нужно маршрутизировать, чтобы сегменты не накладывались, не пересекали карточки и др.
Многие из вас работали с Microsoft Visio, и конечно же оценили, как красиво автоматически маршрутизируются стрелочки. Конечно, и Visio не всегда справляется, и для таких случаев есть возможность ручной подгонки. Но тем не менее, не рассматривая крайние ситуации — мне захотелось это повторить. Действительно, ведь там все этим проблемы достаточно неплохо решены.
Продолжаю совмещать приятное с полезным и переводить. Сегодня речь зайдет о кучах (heaps) и графах. Как обычно, материал скорее подойдет новичкам — большая часть информации, если не вся, уже где-то так или иначе освещалась.
В конце прошлой статьи затрагивались деревья, поэтому начнем с кучи, поскольку между кучей и деревьями есть общие корни. Затем перейдем к графам и реализуем алгоритм Дейкстры.
