Мою первую статью я желаю посвятить истории о том, как я решил заняться исследованием часто встречающихся в модулях PlayStation Portable непонятных байтовых строк. Никакой документации в Homebrew коммьюнити найти не удалось, так что я взялся за дело сам.
Про префиксное дерево (Trie) написано немало, в том числе и на Хабре. Вот пример, как оно может выглядеть:
И даже реализаций в коде, в том числе на JavaScript, для него существует немало — от «каноничной» by John Resig и разных оптимизированных версий до серии модулей в NPM.
Зачем же нам понадобилось использовать его для сервиса по сбору и анализу планов PostgreSQL, да еще и «велосипедить» какую-то новую реализацию?..
Читать полностью »
Решение задач с анаграммами натолкнуло на мысль:
Сколько останется слов, если удалить все анаграммы и сабанграммы из словаря русского языка
В найденном словаре больше 1,5 млн слов в различных формах
Можно сравнить каждое слово с каждым, но для 1,5 млн записей это долго и неоптимально.
В мире с бесконечной памятью можно сгенерировать подстроки всех перестановок каждого слова и проверить наш словарь на них
Но есть ли решение получше?
Читать полностью »
В первой части я сделал болванку расширения, заставил ее правильно работать в IDE Clion, написал функцию-аналог my_array_fill() и проверил ее работоспособность в php.
Теперь я запилю код библиотеки libtrie в наше расширение.
Немного расскажу как можно заставить работать старые php5 расширения в php7.
Дальше я сделаю несколько основных функций из этой библиотеки в php и проверю, что получилось.
Читать полностью »
Описанная здесь реализация trie на PHP делает пока слишком жирный словарь, который соответственно довольно долго загружается в память, что нивелирует довольно неплохую скорость её работы. Скорость поиска составляет ~80 тыс. слов в секунду. Словарь сделан из списка лемм словаря opencorpora.org и включает в себя 389844 слова. В несжатом виде словарь весит ~150мб, а сжатый gzip ~6мб. Однако довольно неплохие результаты быстродействия доказывают, что на чистом PHP можно сделать вполне работоспособное префиксное дерево trie.
Читать полностью »
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 настоящее время в компьютерных сетях практически повсеместно используется протокол IP. Для того, чтобы отправить IP-пакет каждый маршрутизатор ищет в свой таблице маршрутизации наилучший маршрут для адреса назначения пакета. В данной статье я хочу описать алгоритм поиска наилучшего маршрута, реализованного в ядре linux.
Читать полностью »
Здравствуй. И сразу к делу.
Задача:
Есть два целых числа: L и R. Нужно найти максимальное значение A xor B на промежутке [L; R], где L ≤ A ≤ B ≤ R.
Казалось бы ничего сложного. Сразу напрашивается решение простым перебором.
public int BruteForce(int one, int two)
{
int maxXor = 0;
while (one < two)
{
int oneTemp = one + 1;
while (oneTemp <= two)
{
int curXor = one ^ oneTemp;
if (maxXor < curXor) maxXor = curXor;
oneTemp++;
}
one++;
}
return maxXor;
}
Сложность этого решения O(n) = n2.
А что, если в интервале будет 1000000 чисел. Возьмем L = 1, а R = 1000001. Сколько времени понадобится cреднестатистическому компьютеру для того, чтобы посчитать максимальное значение xor на этом интервале? Моему ноутбуку потребовалось 1699914 миллисекунд.
Существует решение, которое работает значительно быстрее, именно о нем и пойдет речь в этой статье.
Читать полностью »
Как обычно с опозданием в месяц или даже полтора я публикую отчёт о проведённом в начале августа конкурсе по функциональному программированию под эгидой Фонда Поддержки Функционального Программирования ФП(ФП). Задачей конкурса было разработать программное решение для игры Wordament, которая заключается в поиске на квадратном поле 4х4 из букв запрятанных в нём слов. Слова могут быть в любой форме, каждая буква может быть использована в слове только один раз. Переходить от буквы к букве можно по горизонтали, вертикали или диагонали, поэтому иногда слова запрятаны в поле очень мудрёным способом.
Задача осложнялась тем, что один раунд игры длится ровно две минуты, а потому необходимо было реализовать очень быстрое решение — загрузка словаря в память, ввод исходных данных, поиск слов и вывод найденных слов на экран в порядке, отсортированном по возрастанию стоимости слов — всё это надо было сделать очень быстро, чтобы у игрока оставалось время на ввод слов в игру для получения большого количества очков. Скажем, что на экране слова должны были появиться не позднее, чем через 15 секунд после ввода исходных данных.
В конкурсе приняли участие четыре человека, которые написали свои решения на следующих языках программирования: Clojure, Nemerle, Python и Haskell. На основе последнего решения и написана данная краткая заметка.
Так что ежели кто интересуется алгоритмом поиска слов в поле, то добро пожаловать под кат.
В далеком 2009 году на хабре уже была статья "Кузявые ли бутявки.." про pymorphy — морфологический анализатор для русского языка на Python (штуковину, которая умеет склонять слова, сообщать информацию о части речи, падеже и т.д.)
В 2012м я начал потихоньку делать pymorphy2 (github, bitbucket) — думаю, самое время представить эту библиотеку тут: pymorphy2 может работать в сотни раз быстрее, чем pymorphy (втч без использования C/C++ расширений) и при этом требовать меньше памяти; там лучше словари, лучше качество разбора, лучше поддержка буквы ё, проще установка и более «честный» API. Из негатива — не все возможности pymorphy сейчас реализованы в pymorphy2.
Эта статья о том, как pymorphy2 создавался (иногда с довольно скучными техническими подробностями), и сколько глупостей я при этом наделал; если хочется просто все попробовать, то можно почитать документацию.