逆向組合演算法

❶ seo問題，什麼叫正向匹配什麼叫逆向匹配舉例說明

下面牛到家SEO介紹的分詞演算法中最簡單的正向最大匹配和反向最大匹配。

這種兩種方法都是機械分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個」充分大的」機器詞典中的詞條進行配，若在詞典中找到某個字元串，則匹配成功（識別出一個詞）。
按照掃描方向的不同，串匹配分詞方法可以分為正向匹配和逆向匹配；按照不同長度優先匹配的情況，可以分為最大（最長）匹配和最小（最短）匹配；按照是否與詞性標注過程相結合，又可以分為單純分詞方法和分詞與標注相結合的一體化方法。常用的幾種機械分詞方法如下：
1）正向最大匹配法（由左到右的方向）；
2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）；
3）最少切分（使每一句中切出的詞數最小）。
還可以將上述各種方法相互組合，例如，可以將正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法結合起來構成雙向匹配法。由於漢語單字成詞的特點，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般說來，逆向匹配的切分精度略高於正向匹配，遇到的歧義現象也較少。統計結果表明，單純使用正向最大匹配的錯誤率為1/169，單純使用逆向最大匹配的錯誤率為1/245。但這種精度還遠遠不能滿足實際的需要。實際使用的分詞系統，都是把機械分詞作為一種初分手段，還需通過利用各種其它的語言信息來進一步提高切分的准確率。
一種方法是改進掃描方式，稱為特徵掃描或標志切分，優先在待分析字元串中識別和切分出一些帶有明顯特徵的詞，以這些詞作為斷點，可將原字元串分為較小的串再來進機械分詞，從而減少匹配的錯誤率。另一種方法是將分詞和詞類標注結合起來，利用豐富的詞
類信息對分詞決策提供幫助，並且在標注過程中又反過來對分詞結果進行檢驗、調整，從而極大地提高切分的准確率
定義比較抽象，舉個例子來說明正向最大匹配和反向最大匹配。
例子:』今天來了許多新同事』
1.正向最大匹配方式，最大長度為5
今天來了許
今天來了
今天來
今天 ====》 得到一個詞–今天
來了許多新
來了許多
來了許
來了
來 ====》 得到一個詞–來
了許多新同
了許多新
了許多
了許
了 ====》 得到一個詞–了
許多新同事
許多新同
許多新
許多 ====》得到一個詞– 許多
新同事
新同
新 ====》得到一個詞– 新
同事 ====》得到一個詞– 同事
最後正向最大匹配的結果是：
/今天/來/了/許多/新/同事/
2.反向最大匹配方式，最大長度為5
許多新同事
多新同事
新同事
同事 ====》得到一個詞– 同事
來了許多新
了許多新
許多新
多新
新 ====》得到一個詞– 新
天來了許多
來了許多
了許多
許多 ====》得到一個詞– 許多
今天來了
天來了
來了
了 ====》得到一個詞– 了
今天來
天來
來 ====》得到一個詞– 來
今天 ====》得到一個詞– 今天
最後反向最大匹配的結果是：
/今天/來/了/許多/新/同事/
正向最大匹配和反向最大匹配的結果並不一定相同
例子:』我一個人吃飯』
1.正向最大匹配方式，最大長度為5
我一個人吃
我一個人
我一個
我一
我 ====》得到一個詞– 我
一個人吃飯
一個人吃
一個人
一個 ====》得到一個詞– 一個
人吃飯
人吃
人 ====》得到一個詞– 人
吃飯 ====》得到一個詞– 吃飯
最後正向最大匹配的結果是：
/我/一個/人/吃飯/
2.反向最大匹配方式，最大長度為5
一個人吃飯
個人吃飯
人吃飯
吃飯 ====》得到一個詞– 吃飯
我一個人
一個人
個人 ====》得到一個詞– 個人
我一
一 ====》得到一個詞– 一
我 ====》得到一個詞– 我
最後反向最大匹配的結果是：
/我/一/個人/吃飯/
這次兩種方式的結果就不一致了。更多SEO知識請網路搜牛到家SEO

❷ 資料分析之逆向思維求解概率問題

概率問題在我們的公考中非常常見，它是反映隨機事件出現的可能性大小，通常喜歡與排列組合問題結合起來考察大家。學過數學中的概率問題，我們大家都知道要求一件事情發生的概率，可以用這個公式：事件發生的概率P=滿足條件的情況數÷總的情況數，來計算所要求的概率，但題目中經常會出現一類題，正面去求解概率會相對復雜，拍派比如一個簡單的扔硬幣的例子：

例：連續扔3次硬幣，至少一次是正面向上的概率?

解析：至少一次是正面向上，那就意味著有可能是1次、也有可能是2次、也有可能是3次正面向上，需要分別去討論每一種情況，相對來說比較復雜。如果我們換個思路，至少一次正面向上它對應的反面情況就是3次都是背面向上，那麼我們就可以一步求出3次都是背面向上的概率為 ，總的概率是1，用總的概率減去背面向上的概率即為所求概率 ，即可得至少一次正面向上的概率是7/8。

通過這個小例子不難發現，正面思考情況比較復雜時，可以嘗試逆向思考，節省時間又不容易出錯。

給大家總結一個公式：正面的概率=1-反面的概率，在概率問題中正向考慮較為復雜時應用。看幾道真題細品一下：

(2020年浙江)某公司對10個創新項目進行評選，選出最優秀的3個項目投入運行。小張隨機預測3個項目將會入選。問他至少猜對1個入選項目的概率在以下哪個范圍內?

A. 不到50%

B. 50%～60%

C. 60%～70%

D. 超過70%

【解析】第一步，本題考查概率問題，屬於基本概率類。

第二步，本題問至少猜對1個入選項目的概率為多少，正面求解較為困難，從反面求解，至少猜對1個的概率=1-全猜錯的概率。總的情況數為從10個中任意挑選三個，情況數為 ，全猜錯的情況為從錯誤的七個裡面任意挑選三個，情況數為 ，全猜錯的概率為 ，因此至少猜對一個的概率為 。

因此，選擇D選項。

(2021年浙江)研究人員在A、B、C、D、E五塊試驗田中種植甲、乙、丙、丁、戊五種作物，每塊試驗田只種一種作物，每年都在所有的安排中隨機挑選一種進行種植。問襲瞎賀在連續的3年中，A試驗田至少2年種植同一種作物的概率為：

A.36%

B.48%

C.52%

D.64%

【解析】第一步，本題考查概率問題。

第二步，正向求解情況數較多，考慮逆向概率，A試驗田至少2年種植同一種作物的逆向是A試驗田每年種植的作物都不相同，分步神咐考慮，第一年A試驗田種植任意一種都可以，概率為1，第二年種植作物不能跟第一年相同，概率為 ，第三年種植作物不能跟前兩年相同，概率為 ，故A試驗田每年種植的作物都不相同的概率為 ，A試驗田至少2年種植同一農作物的概率為1-48%=52%。

因此，選擇C選項。

❸ 一道排列組合的題目，求大神解答，萬分感謝

排列組合題目的基礎就是分步計算思想和分組計算思想，這兩個思想要踏實的掌握。剩下的就是做題的時候能夠准確地對題目進行分析和解讀。分清什麼是排列題目，什麼是組合題目，別混了。剩下的就好做了。
比如說第一小題：
甲乙丙三人都不能排在兩端，那顯然他們三個就只能排在中間的四個位置，於是我們可以這樣想：分兩步
步驟一：先安排甲乙丙三人的位置
步驟二：安排剩下的三個人的位置
兩個步驟之間按照什麼組合？很顯然是肢高薯兩組
比如我們從A到C，中間必須經過B，從A到B有三條線路，從B到C有兩條線路，那麼我們到C有幾條線路可選？
我們分兩步到C，步驟一：先到B，有三條線路
步驟二：再到C有兩條路
所以總共可選的路線有6條。
圖片中的題目和我說的例子其實本質上是一致的。
先安排甲乙丙三人，安排方法就是四個位置選擇三個，且與位置相關，是排列題目，四選三，數目是4*3*2=24
再來安排剩下的三人，三選三的全排列，數目是3*2*1=6
所以答案就是6*24=144

再比如說題目二：女生不能排在兩端，那麼兩端當然是男生，還要求兩個女生相鄰，那麼我們就把這兩個女生先看做一個人，行吧。就相當於一個女生和五個男生一起排列，並且女生不能排在兩端。有多少中排列方法呢。
也有好幾種思考方法，比如
思考一：先把五個男生排好，可以吧，這就是5的全排列，數目是：5*4*3*2=120
那現在我們在這五個男生中插進一個女同學的位置，由於五個男生已經排好，剩下有四個孔（兩個男生相鄰的縫隙就是一個孔），那現在女生有幾種選擇呢？顯然有四種，所以總的排列方法就是120*4=480
思考二：六個人一起排，先安排女生，除去兩端，剩下四個位置給女生，所以是四選一，然後剩下的五個位置留給五個男生隨便選，是5的全排列。答案也是480，
然後我們再把這個女生變為兩個，因為她們也有位置之別，也就是2的全排列，所以最終的答案就是960

再來第三題：
甲乙兩人中間至少有一人，於是可以有1，2，3這三個中的任意一個數目，我們可以這樣正向分類討論，但是這樣討論的數目會比較多，得分三類，所以遇到這種什麼至少**的題目的時候，我們一般考察他的對立面。
也就是甲乙兩人中間沒有人，他兩個是連著的時候，也可以先把他兩個看做一個整體，和其餘三個人一起排列，這就是4的全排列，數目是4*3*2=24，然後他兩個也有位置之別，所以還得乘上2，所以數目是48，由於考慮的是反面，而整體的排列數目是5的全排列，120，所以最終答案就是120-48=72.這就是最終答案

至於正向思考，下面簡單說一下：
情況一：中間剛好有一個人，但是是那個人呢，剩下的三個人念備都有可能。於是也可以像前面一樣逐步進行簡化思考：
首先排剩下的兩個人，是2的全排列，數目是2，現在來插進剩下的甲乙和另外一個人，此時我們把他們三個看做一個整體，怎麼插進去呢？顯然有三種選擇：兩人的中間和兩邊，所以數目就變成了2*3，
插進去之後，再來細分他們內部，首先三人都可以進來，所以還得乘上3（註：這里乘上三就表示外面的兩個人就已經確定了，當然我們也可以換一種方式思考，首先在三個人中間挑選兩個來排好外面的兩個位置，這就是3*2，兩者答案是一樣的，但是思考的順序卻不一樣），然後兩人還有位置之別，所以還得乘上2，也就是最終的數目是：2*3*3*2=36

剛好有兩個人。為保持和前面思路的一致，這里先來排列剩下的一人，很顯然他只有一種排列可選，於是數目是1，將剩下的四人看作整體插入現有排列中，只有左右兩種選擇，所以乘上2，接下來在看四個人的內部，先排中間的兩人，但是這兩個人是從三個人當中挑選的，所以是3*2，然後再來排列甲乙，數目是2，所以最終數目是1*2*3*2*2=24
剛好有三個人，此時就是甲乙在兩端，所以數目是2*3*2=12
所以答案就是：36+24+12=72，這和之前反面思考的結果一致。

其餘的題目樓主你自己做一下吧，要點都差不多，就是要掌握好分類的分步這兩種思路，然後分清楚和順序是否相關，最後清晰地對題目進行分解，分解成幾步來完成的事件即可

最後再給你最後幾題中的一道題分析一下吧，希望對你有所幫助。
第九題：
班主任坐中間，剩下的八個人平均分在兩邊，但要求兩邊都有三好學生，那麼有多少種情況呢？我們簡單列舉一下：歷者左邊一個三好生，右邊兩個；
左邊兩個三好生，右邊一個。

計算方法：
正向計演算法：
情況一：左邊一個三好生，右邊兩個，
首先確定左邊的三好生是誰？數目是三選一，是3，然後還有三個普通學生還要排在左邊，先確定這三個學生是誰？數目是五選三，然後和這個三好學生一起進行全排列。於是數目是5*4*3*4*3=720，剩下的四個同學全排列，4*3*2=24,兩者分步組合，所以結果是：720*24=17289
情況二：左邊兩個三好生，右邊一個，
這和情況一其實是對稱的。正如我們如下的思考一樣：不分左右，只分一邊兩個，一邊一個，然後再來確定那邊一個那邊兩個一樣，二選一。
所以答案就是17280*2=34560

逆向計算方法：三好學生只在某一邊，在此我們不管是哪一邊，比如是左邊，三個三好生都在這里，四個位置當中隨便選，數目是4*3*2=24，剩下的一個位置在剩下的五個學生中隨便選一個，五選一，所以數目是24*5=120，剩下的另一邊用剩下的四個學生全排列，4*3*2=24，所以數目是120*24=2880，但是三好學生可以在左右兩邊任選一邊，所以還要乘上2，最終數目是5760
此時再來計算整體的數目，也就是沒有排列規則，只要學生均勻站在班主任兩邊即可時候的數目。
先確定左邊，八選四，8*7*6*5，再確定右邊，四選四，4*3*2，所以最終數目是：
8*7*6*5*4*3*2=40320，所以最終結果就是40230-5760=34560

這里為什麼整體的數目恰好是8的全排列呢？是因為數字巧合了么？顯然不是。樓主你可以試著先排列學生，最後再把老師插進隊伍中，就可以更加清晰了

❹ 山東大學的王小雲真的研究出了MD5的逆向演算法嗎

MD5是不可能逆向的。王教授的碰撞法是利用了MD5或者SHA1演算法的一個特性，根據MD5和SHA1等Hash演算法的特點，因為他們是任意長度的字元串變成固定長度的摘要信息。那麼這里就有可能發生一個問題，就是不同的字元串在理論上是有可能產生相同的摘要信息。王教授所謂的碰撞法，碰撞的就是不同的字元串所產生的摘要信息是一樣的那些字元串。因此得名碰撞法。 碰撞就是體現在這里。沒有什麼其它的傳神的東西了。根據SHA1和MD5等Hash演算法，在設計時候，設計這個演算法的人認為不同的字元串要產生相同結果的摘要信息的可能性幾乎為零。而王教授則證明了SHA1和MD5等Hash演算法產生的摘要信息規則是可以在比較短時間內被破解的。這樣一來，原始數據的 Integrity 就被打破了。 所謂的破解，也就是體現在這里。至於破解工具，下面的地址提供一些免費的破解服務，能破解一些簡單的密碼，其實都是採用字典或暴力破解。 www.cmd5.com www.xmd5.org我有時去破解一些常用的密碼，有一定的成功率

❺ 加密逆向 尋找演算法

解密一點也不難，難的就是知道演算法，這很難，如果他的大跡頌演算法中有一個有規律的變數，怎麼辦？你的想法就不管滾鄭用了。
演算法的精華就在於用最簡單的方法來參與運算，如果將加密演算法告訴你，你才會恍然大悟，原來如此，一點也不復雜，只是你想不州攜到而以。

❻ 魔方的最後三個角怎樣還原（層先法）

只用三個公式層先法還原三階魔方
三個公式層先法還原三階魔方

很早很早以前玩魔方時還不知道有現成的解法可抄，玩一下便知憑自已的智力是無法從亂的魔方想出還原的方法，於是拆散再砌好六面，

保持兩層不動，打亂第三層，記錄順序，就會了第三層的還原方法，再保持第一層不變，打亂兩層，就學會了二三層的解法，自已求解法當

然只能試出是簡單的公式。現在總結歸納為可只用三個公式：第一層不說，太簡單。

1） RU'R'U'F'UF （右 上』右』上』前』上 前）

這個公式是最基本的還原第二層棱的公式，加上逆向又是一種，加上鏡像可變為共四條公式了。

上面公式的鏡像：

F'UFURU'R' （前』上 前 上 右 上』右』）

還原第二層之後，忽略第三層棱，第三層角的顏色方向不管，只觀察第三層的角的位置，如果正確做下一步第二個公式，如果不正確則要調整角的位置。

第三層角要調整的如上圖有五種情形，對於先角後棱還原法，可忽略棱的變化，實際上是兩種，123變化是一樣，4和5變化是一樣的。變化2逆時針轉９０度即等於變化１，變化3順時針轉９０度也是等於變化１，一般只需要關注兩個相鄰的角A塊和角B塊放在右邊R層，使用公式與鏡像公式組合 (使用逆向公式的組合也能達到同樣效果)：

（如果是新手入門沒人手把手的教，弄不清角的位置，這個調角位置步驟可暫時跳過，等學完第三個公式完成還原的所有步驟，頂層將會看到類似下圖的魔方式樣了，扒寬再回來做一遍就明白角的位置了）

多數教程是「先棱後角」，提到調整角位置時，要考慮順時針、逆時針的三角如何調動，而現在是"先角後棱",在用調整三個角位置的公式時，就只觀察並找到哪兩個角顏色翻轉以後側邊是同顏色即是相鄰位置不變的兩角，如上圖中的Ａ塊及Ｂ塊，而無須考慮三個角位置是如何調動。

RU'R'U'F'UF+ F'UFURU'R' ( 右燃汪 上' 右' 上' 前' 上 前 ＋ 前' 上 前 上 右 上' 右')

簡化中間重復的FF'實際是

RU'R'U'F'U2FURU'R'

可以將第三層的角的位置調到正確位置。

（調角位當然還有更簡的公式，再寫一個就不是用三個公式還原了）

如果是第4、5種情況多做一次組合公式就行了。

2）第三層翻十字，也是最基本的公式.

上面的是頂層Ｕ的圖案Mr' U Mr U2 Mr' U Mr

（如果第三層是「一」字形要用第三個公式一次RUR'URU2R』改形狀，如果連這個公式也不想記，可學完後面第三個公式後用第三個公式加Mr組合代替)

還有一個公式是後來學的步數多但更易記的公式，大家可作為參考選用R Md R Md R Md R Md + U + R Md R Md R Md R Md 中間用Ｕ2連接就可翻一字.

快速還原中也有一個翻十字FR'F'Mr'FRF'Mr的公式及逆向公式可直接翻一字成十字，但公式覺得難記一些。快速還原中還有一個六步公式，因為影響角塊位置，這兒用不上.

3）RUR'URU2R' (右 上 右』上 右 上2 右』)

最基本的公式（當然還包括鏡像與逆向公式RU2R'U'RU'R'），調三棱位置、翻轉角的顏色（四個角的位置是講第一個公式時，用第一個公式在還原好二層棱在翻第三層十字之前已經調到位的了）：

第三層頂層圖案：

第三個公式在各個位置的兩次組合能還原的第三層的所有形狀包括「8」字，「甲」字，「義」字、「十」字翻上到頂上成一面同色的「囗」字，大部分都是兩次組合即可如果不想把魔方位置轉來轉去，組合之間加轉頂層U的方法連接。

（雖只一個公式，實際上因為組合多，記的位皮此仔置形狀較多，記憶量也不少。如果用這種還原法教新手，很難記得住的。教新手玩魔方，可隨便一個位置擰，不行再換位置，胡亂擰幾次，「義」字形狀自然就會出來了，因「義」字形狀差不多1/4的概率，只需記得「義」字形狀擰法及調三棱位置就OK了。以前曾教過人擰魔方，就只教了還原「義」字和調三棱就行了）

"義"形狀：

RUR'URU2R'

逆向： RU2R'U'RU'R'（兩個公式效果相同，我個人更喜歡用這個，覺得會順手一些）

"十"字形狀１

RUR'URU2R'兩次 等於 RUR'URU'R'URU2R'

公式長但很容易記，用時看著頂層來回轉動，數1234還原，試兩次就記住了。

"十"字形狀２

RUR'URU2R' +U'+ RUR'URU2R' 不轉頂層U' 等於 RUR'URU2R' +FUF'UFU2F'

逆向公式加鏡像 RU2R'U'RU'R' +U2+L'U'LU'L'U2L 不轉頂層U2 簡化成 RU2R'U'RU'R2U'RU'R'U2R

或者RUR'URU2R2U2RUR'UR

"８"字形狀

RUR'URU2R' 三次等於 RUR'URU'R'URU'R'URU2R'

公式看似很長，實際用時很容易記憶，數著次數１２３４５６還原，或者是轉到最後就看到角塊側邊顏色翻轉還原就停止就行了。

"甲"字形狀１

逆向公式加逆向鏡像公式 RU2R'U'RU'R' +L'U2LUL'UL

這個公式只轉動右邊兩個角顏色，其餘七塊顏色位置都不變

RUR'URU2R' +U2+L'U'LU'L'U2L

不轉頂層，一次公式後轉魔方方向轉180度第二次做鏡像可簡化為

RUR'URU2R2U'RU'R'U2R

"甲"字形狀２

RUR'URU2R' +L'U'LU'L'U2L

這個公式只轉動左邊兩個角顏色，其餘七塊顏色位置都不變

逆向公式加逆向鏡像公式

RU2R'U'RU'R' +U2+L'U2LUL'UL 不轉頂層可簡化為：RU2R'U'RU'R2U2RUR'UR

除了上面的組合，還有很多種組合，不詳述。

公式步數多，但即使在快速還原時，如果考慮棱的位置調動，某些圖案組合下，上面的一部分組合公式卻是最直接的方法的。

最後是調棱塊位置，用一次公式加一次鏡像就能保持角不變，單純只轉動三個棱。

不動角塊調三棱位置是:

公式加鏡像: RUR'URU2R'+F'U'FU'F'U2F

（逆向公式的組合也行)

如果把加入Mr不算新公式，那麼這個：

Mr'+RUR'URU2R'+F'U'FU'F'U2F+Mr

可以代替第二個公式Mr' U Mr U2 Mr' U Mr翻十字，整個還原使用就是兩個公式了。

如果是四個棱塊要調動，就用調三棱兩次即可。

第三個公式有一個特點，無論多少個組合，四角相對位置是不變的，只會轉動棱塊位置。

如果能再深入研究棱塊調動情況，用不同的組合，也許會在很多情況下，省去最後調三棱的步驟。

❼ 逆向搜索法和爬山法的例子有哪些

逆向搜索
計算機科學術語
科普中國 | 本詞條由「科普中國」科學網路詞條編寫與應用工作項目審核
審閱專家 姚遠
逆向搜索就是從目標狀態出發進行的搜索，通常是與正向搜索同時進行（雙向搜索），如果正向搜索時新擴展的狀態是逆向搜索中出現過的，將兩段搜索路徑連接起來就是找到了一個解（通常是一種搜索步數最少的解）。如果反向搜索時新擴展的狀態是正向搜索中出現過的，則與上述一樣，也是一種最優解。逆向搜索既是一種技術，又是一種思維，廣泛應用於計算機軟體、互聯網技術、電信技術、工業通用技術及貿易經濟等領域。
中文名
逆向搜索
外文名
backward search
相對
正向搜索
學科
計算機技術
本質
逆向思維
人工智慧舉例互聯網應用舉例鐵路運輸舉例網路貿易舉例計算機軟體舉例TA說參考資料
人工智慧舉例
在人工智慧中，雙向產生式系統是一種同時應用正向和逆向搜索方式的產生式系統。在該系統中，把狀態描述和目標描述合並為一資料庫，其中狀態描述應用F規則，目標描述應用B規則。[1]比如，智能機器人為了制定行動規劃，具有自動求解問題的能力，它可用一套特殊的產生式規則在狀態空間中搜索求解。為了得到操作序列，可以從當前的狀態集出發，進行正向搜索，也可以從目標狀態集出發進行逆向搜索，也可根據目標狀態和當前狀態的差選擇合適的操作(手段-目的分析法)等。[2]
互聯網應用舉例
搜索引擎優化（SEO）的主要工作是通過了解各類搜索引擎如何抓取互聯網頁面、如何進行索引以及如何確定其對某一特定關鍵詞的搜索結果排名等技術，來對SEO網頁進行相關的優化，更改自己的網站，向排列在搜索結果前列的網站學習網站的組織方式和網頁的編寫方式，使其提高搜索引擎排名，從而提高網站訪問量，最終提升網站的銷售能力或宣傳能力的技術,達到SEO目的。沒銀這個揣摩搜索引擎的過程是種逆向搜索的過程。
鐵路運輸舉例
逆向進路搜索演算法是鐵路運輸系統中的一種重要演算法。這種演算法利用站場圖和二叉樹的相似性,通過站場信息建立二叉樹模型,但該演算法搜索二叉樹的過程與傳統的二叉樹搜索演算法的搜索方向相反,它是由目標孩子向根節點搜索,這種逆向滑大搜索不需要進行遍歷搜索,就可以快速有效地完成所有進路的搜索。即在站場圖中完成任意一對車站按鈕之間的基本進路和變更進路的搜索。為了滿足一些特殊的要求(解決車次跟蹤的問題),該搜索也能完成任意一對車站設備之間的基本進路和變更進路的搜索。
網路貿易舉例
網路目標市場逆向搜索模型的建立思路是首先從分析一個具體產品的原理、功能和用途入手，並考慮它的主要技術規范、價格等其他因素，確定此商品的樣本特徵;由以上對產品樣本特徵的分析，推測出有效市場;制定出一套搜索步驟，檢索出需要此產品的商務網站，從而找到需此產品的企業、公司等顧客。
計算機軟體舉例
逆向搜索系統，用於從輸入的子字串中檢驗來自給定列表的一個或幾個字的存在的一種系統。字的列表存儲在一存儲器陣列,其對於存儲一個子字的每一存儲器單元包括一個比較器。串被分子串。每一子串被載入幾次到比較寄存器,每次滾動移動一個子字。在每一存儲器單元,同時與輸入子串進行比較。對於每一存儲器枯讓宴單元一個邏輯電路檢測串的子字與列表字的子字的相繼匹配。只要對於列表的完整字出現匹配,則對這一字設置一信號。設置一列表匹配信號,優先權編碼器可用來輸出匹配字之一的地址(位置)。[3]一、爬山法簡介
爬山法（climbing method）是一種優化演算法，其一般從一個隨機的解開始，然後逐步找到一個最優解（局部最優）。 假定所求問題有多個參數，我們在通過爬山法逐步獲得最優解的過程中可以依次分別將某個參數的值增加或者減少一個單位。例如某個問題的解需要使用3個整數類型的參數x1、x2、x3，開始時將這三個參數設值為(2,2,-2)，將x1增加/減少1，得到兩個解(1,2,-2), (3, 2,-2)；將x2增加/減少1，得到兩個解(2,3, -2)，(2,1, -2)；將x3增加/減少1，得到兩個解(2,2,-1)，(2,2,-3)，這樣就得到了一個解集：
(2,2,-2), (1, 2,-2), (3, 2,-2), (2,3,-2), (2,1,-2), (2,2,-1), (2,2,-3)
從上面的解集中找到最優解，然後將這個最優解依據上面的方法再構造一個解集，再求最優解，就這樣，直到前一次的最優解和後一次的最優解相同才結束「爬山」。
二、Python實例
設方程 y = x1+x2-x3，x1是區間[-2, 5]中的整數，x2是區間[2, 6]中的整數，x3是區間[-5, 2]中的整數。使用爬山法，找到使得y取值最小的解。
代碼如下：
import random
def evaluate(x1, x2, x3):
return x1+x2-x3
if__name__== '__main__':
x_range = [ [-2, 5], [2, 6], [-5, 2] ]
best_sol = [random.randint(x_range[0][0], x_range[0][1]),
random.randint(x_range[1][0], x_range[1][1]),
random.randint(x_range[2][0], x_range[2][1])]
while True:
best_evaluate = evaluate(best_sol[0], best_sol[1], best_sol[2])
current_best_value = best_evaluate
sols = [best_sol]
for i in xrange(len(best_sol)):
if best_sol[i] > x_range[i][0]:
sols.append(best_sol[0:i] + [best_sol[i]-1] + best_sol[i+1:])
if best_sol[i] < x_range[i][1]:
sols.append(best_sol[0:i] + [best_sol[i]+1] + best_sol[i+1:])
print sols
for s in sols:
el = evaluate(s[0], s[1], s[2])
if el < best_evaluate:
best_sol = s
best_evaluate = el
if best_evaluate == current_best_value:
break
print 'best sol：', current_best_value, best_sol
某次運行結果如下：
[[0, 5, 1], [-1, 5, 1], [1, 5, 1], [0, 4, 1], [0, 6, 1], [0, 5, 0], [0, 5, 2]]
[[-1, 5, 1], [-2, 5, 1], [0, 5, 1], [-1, 4, 1], [-1, 6, 1], [-1, 5, 0], [-1, 5, 2]]
[[-2, 5, 1], [-1, 5, 1], [-2, 4, 1], [-2, 6, 1], [-2, 5, 0], [-2, 5, 2]]
[[-2, 4, 1], [-1, 4, 1], [-2, 3, 1], [-2, 5, 1], [-2, 4, 0], [-2, 4, 2]]
[[-2, 3, 1], [-1, 3, 1], [-2, 2, 1], [-2, 4, 1], [-2, 3, 0], [-2, 3, 2]]
[[-2, 2, 1], [-1, 2, 1], [-2, 3, 1], [-2, 2, 0], [-2, 2, 2]]
[[-2, 2, 2], [-1, 2, 2], [-2, 3, 2], [-2, 2, 1]]
best sol： -2 [-2, 2, 2]
可以看到，最優解是-2，對應的x1、x2、x3分別取值-2、2、2。
三、如何找到全局最優
爬山法獲取的最優解的可能是局部最優，如果要獲得更好的解，多次使用爬山演算法（需要從不同的初始解開始爬山），從多個局部最優解中找出最優解，而這個最優解也有可能是全局最優解。
另外，模擬退火演算法也是一個試圖找到全局最優解的演算法。
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❽ 哪個高手有中文分詞逆向最大匹配演算法

逆向最大匹配法通常簡稱為RMM法。RMM法的基本原理與MM法相同 ,不同的是分詞切分的方向與MM法相反，而且使用的分詞辭典也不同。逆向最大匹配法從被處理文檔的末端開始匹配掃描，每次取最末端的2i個字元（i字字串）念悄作為匹配字汪肆段，若匹配失敗，則去掉匹配欄位最前面的一個字，繼續匹配。相應地，它使用的分詞詞典是逆序詞典，其中的每個詞條都將按逆序方式存放。在實際處理時，先將文檔進行倒排處理，困高轎生成逆序文檔。然後，根據逆序詞典，對逆序文檔用正向最大匹配法處理即可。
例子:』我一個人吃飯』
反向最大匹配方式，最大長度為5