确定有限状态自动机学习笔记1 简介自动机是一个对信号序列进行判定的数学模型。其中，信息序列是指一连串有顺序的信号，例如字符串从前到后的每一个字符，数组从 \(1\) 到 \(n\)2 讲解自动机的工作原理和地推十分相似，自动机是一张有向图，其每一个节点都是一个判定节点，自动机的节点是一个状态而非任务，自动机的边可以接受多种字符。例如判断一个二进制数是否为偶数的自动机如下：从起始节点开始，从高到低接
# Java DFA算法：基础解析及实现示例
## 引言
确定性有限自动机（Deterministic Finite Automaton, DFA）是一种用于模式匹配和字符识别的数学模型。通过该模型，我们可以识别特定类型的字符串，常用于编译器设计、网络协议分析等领域。本文将对DFA的基本概念进行介绍，并给出一个Java实现的示例。同时，会用Mermaid语法展示DFA的关系图和甘特图来帮助理解。
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。计算机操作系统中的进程状态与切换可以作为 DFA 算法的一种近似理解。如下图所示，其中椭圆表示状态
一、DFA 算法简介在实现文字过滤的算法中，DFA是唯一比较好的实现算法。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。简单点说就是，它是是通
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2023-06-09 17:15:05
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# 如何在 iOS 中实现 DFA 算法
在这篇文章中，我们将讨论如何在 iOS 应用程序中实现确定性有限自动机（DFA）算法。DFA 是一种有效地处理字符串的算法，通常应用于词法分析和模式匹配。以下是我们将要完成的任务流程，以及每一步所需的代码和解释。
## 实现流程
我们可以将实现 DFA 算法的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
DFA的最小化 也称为 确定的有穷状态机的化简。 DFA的最小化 = 消除无用状态 + 合并等价状态消除无用状态这里是指删掉那些达到不了的状态。这不是我们的重点，DFS+HashSet不难实现。其实关键在于合并等价状态。那么，怎样的两个状态是等价的呢？状态的等价需要满足两个条件：一致性条件：它们都是可接受状态或不可接受状态（即都是终态或非终态）蔓延性条件：我们用所有的输入符号进行转化，它
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2023-12-14 15:10:50
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对于一个游戏，如果有聊天功能，那么我们就会希望我们的聊天系统能够对玩家的输入进行判断，如果玩家的输入中含有一些敏感词汇，那么我们就禁止玩家发送聊天，或者把敏感词转换为 * 来替换。为什么要使用 DFA 算法设我们已经有了一个敏感词词库(从相关部门获取到的，或者网上找来的)，那么我们最容易想到的过滤敏感词的方法就是：遍历整个敏感词库，拿到敏感词，再判断玩家输入的字符串中是否有该敏感词，如果有就把敏感
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2023-10-21 07:19:03
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dfs & 回溯(1).定义深度优先搜索算法（英语：Depth-First-Search，简称DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行
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2024-01-02 15:47:36
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目录一、DFS深度优先算法二、DFS实例：对文件夹的遍历1、首先编写FileTree类2、编写FileToTree类实现算法 1、实现代码： 2、输出方法实现 3、输出结果三、完整实现代码：一、DFS深度优先算法DFS即DEPTH FIRST SERVE，即从树的根节点开始遍历，从其中一个子节点开始持续向下遍历每一个节点，直至到叶子节点则返回上一级，最后回
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2023-08-16 20:07:03
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问题给出一个类TreeNode，如何对其进行非递归的DFS进行遍历？/*
* public class TreeNode {
* int val = 0;
* TreeNode left = null;
* TreeNode right = null;
* }
*/思路数据结构非递归方式进行图的遍历会一般用到两种数据结构，栈与队列。考虑到两种数据结构的特性，不难想出栈更适合
DFA不同于苹果手机的idfa 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
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2015-11-22 17:20:00
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2评论
敏感词之 DFA 算法常用算法遍历匹配将输入的词语，与词库中的敏感词逐个字符遍历，对比是否包含优点：思路简单，易于实现（KMP 算法，Brute-Force 算法）缺点：当词库数目非常大时，单纯只是匹配，其实性能依然非常的低。正则表达式优点：匹配能力强，抗变种敏感词缺点：性能极弱什么是DFADFA（deterministic finite automaton） 确定有限状态自动机或确定有限自动机，
学到敏感词匹配，了解到DFA算法，这个算法整体难度不大，依靠一些数据结构的的知识就能够构建代码，在这之前，先了解下DFA算法的思想。 关于DFA算法名字的意义我并不能讲解具体，有能力者可以去了解下，名字也是了解一个东西的重要手段之一。 说会正文，一般敏感
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2023-12-18 20:09:37
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WordSet); package cn.swfilter.
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2019-08-26 17:55:00
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# Java实现DFA算法敏感词过滤
在现代软件开发中，敏感词过滤是一个非常重要的功能，尤其是在社交平台和论坛中。DFA（确定性有限自动机）算法是处理敏感词过滤的高效方法。本文将带你一步步实现Java中的DFA算法敏感词过滤，包括关键步骤和代码实现。
## 整体流程
下面的表格概述了实现DFA算法敏感词过滤的主要步骤。
| 步骤序号 | 步骤描述 | 备注
python从零开始搭建fdtd架构-1原理本系列文章从零开始用python搭建时域有限差分算法的架构，具有网格设置、边界条件设置、光源设置、监视器设置、多种图形设置等功能。能够仿真出二维光栅或者三维端面耦合器的耦合效率。本章主要讲解fdtd的主要原理。1、fdtd原理简介1.1基本方程 构造FDTD算法的出发点是麦克斯韦时域方程 式中：E为电场强度（）;D为电位移（ ）;H为磁场强度（）；B为磁
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2023-08-06 08:37:18
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一、深度遍历和广度遍历原理及实现1、深度优先英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。对于上面的例子来说深度优先遍历的结果就是：A,B,D,E,I,C,F,G,H.(假设先走子节点的的左侧)。深度优先遍历各个节点，需要使用到堆（Stack）这种数据结构。stack的特点是是先进后出。整个遍历过程如下
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2023-12-07 08:10:12
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LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一种缓存置换算法。在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。其核心思想是：如果一个数据在最近一段时间没有被用到，那么将来被使用到的可能性也很小，所以就可以被淘汰掉。LRU在Redis中的实现
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2023-12-14 05:33:09
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项目中有使用过滤关键字的地方,在此自己记录一下. 无需其他java包,main方法直接执行,项目中具体使用的话,一般项目启动就加载关键字的文件,然后使用静态map存储,使用直接调用即可. 分两种方法,第一种是推荐使用的,第二种是ik分词器分词匹配,不推荐,因为效率不高,匹配度不高.1:DFA算法(推荐)package com.itcorey;
import com.google.common.i
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2023-06-30 00:38:36
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敏感词算法的对比现在社区内敏感词算法大致实现有两种：DFA(Deterministic Finite Automaton 确定有穷自动机)算法和AC(Aho-Corasick自动机)算法，在掘金社区找到比较有代表性的两篇文章：《js实现敏感词过滤算法》和《开源了一个 JavaScript 版敏感词过滤库》二者代码我都看了一下，从我角度上来做一个简单对比(其中DFA算法是在原作者基础上的一些改动之后
