逆向组合算法

❶ seo问题，什么叫正向匹配什么叫逆向匹配举例说明

下面牛到家SEO介绍的分词算法中最简单的正向最大匹配和反向最大匹配。

这种两种方法都是机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个”充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。
按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下：
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（使每一句中切出的词数最小）。
还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。
一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率。另一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词
类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率
定义比较抽象，举个例子来说明正向最大匹配和反向最大匹配。
例子:’今天来了许多新同事’
1.正向最大匹配方式，最大长度为5
今天来了许
今天来了
今天来
今天 ====》 得到一个词–今天
来了许多新
来了许多
来了许
来了
来 ====》 得到一个词–来
了许多新同
了许多新
了许多
了许
了 ====》 得到一个词–了
许多新同事
许多新同
许多新
许多 ====》得到一个词– 许多
新同事
新同
新 ====》得到一个词– 新
同事 ====》得到一个词– 同事
最后正向最大匹配的结果是：
/今天/来/了/许多/新/同事/
2.反向最大匹配方式，最大长度为5
许多新同事
多新同事
新同事
同事 ====》得到一个词– 同事
来了许多新
了许多新
许多新
多新
新 ====》得到一个词– 新
天来了许多
来了许多
了许多
许多 ====》得到一个词– 许多
今天来了
天来了
来了
了 ====》得到一个词– 了
今天来
天来
来 ====》得到一个词– 来
今天 ====》得到一个词– 今天
最后反向最大匹配的结果是：
/今天/来/了/许多/新/同事/
正向最大匹配和反向最大匹配的结果并不一定相同
例子:’我一个人吃饭’
1.正向最大匹配方式，最大长度为5
我一个人吃
我一个人
我一个
我一
我 ====》得到一个词– 我
一个人吃饭
一个人吃
一个人
一个 ====》得到一个词– 一个
人吃饭
人吃
人 ====》得到一个词– 人
吃饭 ====》得到一个词– 吃饭
最后正向最大匹配的结果是：
/我/一个/人/吃饭/
2.反向最大匹配方式，最大长度为5
一个人吃饭
个人吃饭
人吃饭
吃饭 ====》得到一个词– 吃饭
我一个人
一个人
个人 ====》得到一个词– 个人
我一
一 ====》得到一个词– 一
我 ====》得到一个词– 我
最后反向最大匹配的结果是：
/我/一/个人/吃饭/
这次两种方式的结果就不一致了。更多SEO知识请网络搜牛到家SEO

❷ 资料分析之逆向思维求解概率问题

概率问题在我们的公考中非常常见，它是反映随机事件出现的可能性大小，通常喜欢与排列组合问题结合起来考察大家。学过数学中的概率问题，我们大家都知道要求一件事情发生的概率，可以用这个公式：事件发生的概率P=满足条件的情况数÷总的情况数，来计算所要求的概率，但题目中经常会出现一类题，正面去求解概率会相对复杂，拍派比如一个简单的扔硬币的例子：

例：连续扔3次硬币，至少一次是正面向上的概率?

解析：至少一次是正面向上，那就意味着有可能是1次、也有可能是2次、也有可能是3次正面向上，需要分别去讨论每一种情况，相对来说比较复杂。如果我们换个思路，至少一次正面向上它对应的反面情况就是3次都是背面向上，那么我们就可以一步求出3次都是背面向上的概率为 ，总的概率是1，用总的概率减去背面向上的概率即为所求概率 ，即可得至少一次正面向上的概率是7/8。

通过这个小例子不难发现，正面思考情况比较复杂时，可以尝试逆向思考，节省时间又不容易出错。

给大家总结一个公式：正面的概率=1-反面的概率，在概率问题中正向考虑较为复杂时应用。看几道真题细品一下：

(2020年浙江)某公司对10个创新项目进行评选，选出最优秀的3个项目投入运行。小张随机预测3个项目将会入选。问他至少猜对1个入选项目的概率在以下哪个范围内?

A. 不到50%

B. 50%～60%

C. 60%～70%

D. 超过70%

【解析】第一步，本题考查概率问题，属于基本概率类。

第二步，本题问至少猜对1个入选项目的概率为多少，正面求解较为困难，从反面求解，至少猜对1个的概率=1-全猜错的概率。总的情况数为从10个中任意挑选三个，情况数为 ，全猜错的情况为从错误的七个里面任意挑选三个，情况数为 ，全猜错的概率为 ，因此至少猜对一个的概率为 。

因此，选择D选项。

(2021年浙江)研究人员在A、B、C、D、E五块试验田中种植甲、乙、丙、丁、戊五种作物，每块试验田只种一种作物，每年都在所有的安排中随机挑选一种进行种植。问袭瞎贺在连续的3年中，A试验田至少2年种植同一种作物的概率为：

A.36%

B.48%

C.52%

D.64%

【解析】第一步，本题考查概率问题。

第二步，正向求解情况数较多，考虑逆向概率，A试验田至少2年种植同一种作物的逆向是A试验田每年种植的作物都不相同，分步神咐考虑，第一年A试验田种植任意一种都可以，概率为1，第二年种植作物不能跟第一年相同，概率为 ，第三年种植作物不能跟前两年相同，概率为 ，故A试验田每年种植的作物都不相同的概率为 ，A试验田至少2年种植同一农作物的概率为1-48%=52%。

因此，选择C选项。

❸ 一道排列组合的题目，求大神解答，万分感谢

排列组合题目的基础就是分步计算思想和分组计算思想，这两个思想要踏实的掌握。剩下的就是做题的时候能够准确地对题目进行分析和解读。分清什么是排列题目，什么是组合题目，别混了。剩下的就好做了。
比如说第一小题：
甲乙丙三人都不能排在两端，那显然他们三个就只能排在中间的四个位置，于是我们可以这样想：分两步
步骤一：先安排甲乙丙三人的位置
步骤二：安排剩下的三个人的位置
两个步骤之间按照什么组合？很显然是肢高薯两组
比如我们从A到C，中间必须经过B，从A到B有三条线路，从B到C有两条线路，那么我们到C有几条线路可选？
我们分两步到C，步骤一：先到B，有三条线路
步骤二：再到C有两条路
所以总共可选的路线有6条。
图片中的题目和我说的例子其实本质上是一致的。
先安排甲乙丙三人，安排方法就是四个位置选择三个，且与位置相关，是排列题目，四选三，数目是4*3*2=24
再来安排剩下的三人，三选三的全排列，数目是3*2*1=6
所以答案就是6*24=144

再比如说题目二：女生不能排在两端，那么两端当然是男生，还要求两个女生相邻，那么我们就把这两个女生先看做一个人，行吧。就相当于一个女生和五个男生一起排列，并且女生不能排在两端。有多少中排列方法呢。
也有好几种思考方法，比如
思考一：先把五个男生排好，可以吧，这就是5的全排列，数目是：5*4*3*2=120
那现在我们在这五个男生中插进一个女同学的位置，由于五个男生已经排好，剩下有四个孔（两个男生相邻的缝隙就是一个孔），那现在女生有几种选择呢？显然有四种，所以总的排列方法就是120*4=480
思考二：六个人一起排，先安排女生，除去两端，剩下四个位置给女生，所以是四选一，然后剩下的五个位置留给五个男生随便选，是5的全排列。答案也是480，
然后我们再把这个女生变为两个，因为她们也有位置之别，也就是2的全排列，所以最终的答案就是960

再来第三题：
甲乙两人中间至少有一人，于是可以有1，2，3这三个中的任意一个数目，我们可以这样正向分类讨论，但是这样讨论的数目会比较多，得分三类，所以遇到这种什么至少**的题目的时候，我们一般考察他的对立面。
也就是甲乙两人中间没有人，他两个是连着的时候，也可以先把他两个看做一个整体，和其余三个人一起排列，这就是4的全排列，数目是4*3*2=24，然后他两个也有位置之别，所以还得乘上2，所以数目是48，由于考虑的是反面，而整体的排列数目是5的全排列，120，所以最终答案就是120-48=72.这就是最终答案

至于正向思考，下面简单说一下：
情况一：中间刚好有一个人，但是是那个人呢，剩下的三个人念备都有可能。于是也可以像前面一样逐步进行简化思考：
首先排剩下的两个人，是2的全排列，数目是2，现在来插进剩下的甲乙和另外一个人，此时我们把他们三个看做一个整体，怎么插进去呢？显然有三种选择：两人的中间和两边，所以数目就变成了2*3，
插进去之后，再来细分他们内部，首先三人都可以进来，所以还得乘上3（注：这里乘上三就表示外面的两个人就已经确定了，当然我们也可以换一种方式思考，首先在三个人中间挑选两个来排好外面的两个位置，这就是3*2，两者答案是一样的，但是思考的顺序却不一样），然后两人还有位置之别，所以还得乘上2，也就是最终的数目是：2*3*3*2=36

刚好有两个人。为保持和前面思路的一致，这里先来排列剩下的一人，很显然他只有一种排列可选，于是数目是1，将剩下的四人看作整体插入现有排列中，只有左右两种选择，所以乘上2，接下来在看四个人的内部，先排中间的两人，但是这两个人是从三个人当中挑选的，所以是3*2，然后再来排列甲乙，数目是2，所以最终数目是1*2*3*2*2=24
刚好有三个人，此时就是甲乙在两端，所以数目是2*3*2=12
所以答案就是：36+24+12=72，这和之前反面思考的结果一致。

其余的题目楼主你自己做一下吧，要点都差不多，就是要掌握好分类的分步这两种思路，然后分清楚和顺序是否相关，最后清晰地对题目进行分解，分解成几步来完成的事件即可

最后再给你最后几题中的一道题分析一下吧，希望对你有所帮助。
第九题：
班主任坐中间，剩下的八个人平均分在两边，但要求两边都有三好学生，那么有多少种情况呢？我们简单列举一下：历者左边一个三好生，右边两个；
左边两个三好生，右边一个。

计算方法：
正向计算法：
情况一：左边一个三好生，右边两个，
首先确定左边的三好生是谁？数目是三选一，是3，然后还有三个普通学生还要排在左边，先确定这三个学生是谁？数目是五选三，然后和这个三好学生一起进行全排列。于是数目是5*4*3*4*3=720，剩下的四个同学全排列，4*3*2=24,两者分步组合，所以结果是：720*24=17289
情况二：左边两个三好生，右边一个，
这和情况一其实是对称的。正如我们如下的思考一样：不分左右，只分一边两个，一边一个，然后再来确定那边一个那边两个一样，二选一。
所以答案就是17280*2=34560

逆向计算方法：三好学生只在某一边，在此我们不管是哪一边，比如是左边，三个三好生都在这里，四个位置当中随便选，数目是4*3*2=24，剩下的一个位置在剩下的五个学生中随便选一个，五选一，所以数目是24*5=120，剩下的另一边用剩下的四个学生全排列，4*3*2=24，所以数目是120*24=2880，但是三好学生可以在左右两边任选一边，所以还要乘上2，最终数目是5760
此时再来计算整体的数目，也就是没有排列规则，只要学生均匀站在班主任两边即可时候的数目。
先确定左边，八选四，8*7*6*5，再确定右边，四选四，4*3*2，所以最终数目是：
8*7*6*5*4*3*2=40320，所以最终结果就是40230-5760=34560

这里为什么整体的数目恰好是8的全排列呢？是因为数字巧合了么？显然不是。楼主你可以试着先排列学生，最后再把老师插进队伍中，就可以更加清晰了

❹ 山东大学的王小云真的研究出了MD5的逆向算法吗

MD5是不可能逆向的。王教授的碰撞法是利用了MD5或者SHA1算法的一个特性，根据MD5和SHA1等Hash算法的特点，因为他们是任意长度的字符串变成固定长度的摘要信息。那么这里就有可能发生一个问题，就是不同的字符串在理论上是有可能产生相同的摘要信息。王教授所谓的碰撞法，碰撞的就是不同的字符串所产生的摘要信息是一样的那些字符串。因此得名碰撞法。 碰撞就是体现在这里。没有什么其它的传神的东西了。根据SHA1和MD5等Hash算法，在设计时候，设计这个算法的人认为不同的字符串要产生相同结果的摘要信息的可能性几乎为零。而王教授则证明了SHA1和MD5等Hash算法产生的摘要信息规则是可以在比较短时间内被破解的。这样一来，原始数据的 Integrity 就被打破了。 所谓的破解，也就是体现在这里。至于破解工具，下面的地址提供一些免费的破解服务，能破解一些简单的密码，其实都是采用字典或暴力破解。 www.cmd5.com www.xmd5.org我有时去破解一些常用的密码，有一定的成功率

❺ 加密逆向 寻找算法

解密一点也不难，难的就是知道算法，这很难，如果他的大迹颂算法中有一个有规律的变量，怎么办？你的想法就不管滚郑用了。
算法的精华就在于用最简单的方法来参与运算，如果将加密算法告诉你，你才会恍然大悟，原来如此，一点也不复杂，只是你想不州携到而以。

❻ 魔方的最后三个角怎样还原（层先法）

只用三个公式层先法还原三阶魔方
三个公式层先法还原三阶魔方

很早很早以前玩魔方时还不知道有现成的解法可抄，玩一下便知凭自已的智力是无法从乱的魔方想出还原的方法，于是拆散再砌好六面，

保持两层不动，打乱第三层，记录顺序，就会了第三层的还原方法，再保持第一层不变，打乱两层，就学会了二三层的解法，自已求解法当

然只能试出是简单的公式。现在总结归纳为可只用三个公式：第一层不说，太简单。

1） RU'R'U'F'UF （右 上’右’上’前’上 前）

这个公式是最基本的还原第二层棱的公式，加上逆向又是一种，加上镜像可变为共四条公式了。

上面公式的镜像：

F'UFURU'R' （前’上 前 上 右 上’右’）

还原第二层之后，忽略第三层棱，第三层角的颜色方向不管，只观察第三层的角的位置，如果正确做下一步第二个公式，如果不正确则要调整角的位置。

第三层角要调整的如上图有五种情形，对于先角后棱还原法，可忽略棱的变化，实际上是两种，123变化是一样，4和5变化是一样的。变化2逆时针转９０度即等于变化１，变化3顺时针转９０度也是等于变化１，一般只需要关注两个相邻的角A块和角B块放在右边R层，使用公式与镜像公式组合 (使用逆向公式的组合也能达到同样效果)：

（如果是新手入门没人手把手的教，弄不清角的位置，这个调角位置步骤可暂时跳过，等学完第三个公式完成还原的所有步骤，顶层将会看到类似下图的魔方式样了，扒宽再回来做一遍就明白角的位置了）

多数教程是“先棱后角”，提到调整角位置时，要考虑顺时针、逆时针的三角如何调动，而现在是"先角后棱",在用调整三个角位置的公式时，就只观察并找到哪两个角颜色翻转以后侧边是同颜色即是相邻位置不变的两角，如上图中的Ａ块及Ｂ块，而无须考虑三个角位置是如何调动。

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

简化中间重复的FF'实际是

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

可以将第三层的角的位置调到正确位置。

（调角位当然还有更简的公式，再写一个就不是用三个公式还原了）

如果是第4、5种情况多做一次组合公式就行了。

2）第三层翻十字，也是最基本的公式.

上面的是顶层Ｕ的图案Mr' U Mr U2 Mr' U Mr

（如果第三层是“一”字形要用第三个公式一次RUR'URU2R’改形状，如果连这个公式也不想记，可学完后面第三个公式后用第三个公式加Mr组合代替)

还有一个公式是后来学的步数多但更易记的公式，大家可作为参考选用R Md R Md R Md R Md + U + R Md R Md R Md R Md 中间用Ｕ2连接就可翻一字.

快速还原中也有一个翻十字FR'F'Mr'FRF'Mr的公式及逆向公式可直接翻一字成十字，但公式觉得难记一些。快速还原中还有一个六步公式，因为影响角块位置，这儿用不上.

3）RUR'URU2R' (右 上 右’上 右 上2 右’)

最基本的公式（当然还包括镜像与逆向公式RU2R'U'RU'R'），调三棱位置、翻转角的颜色（四个角的位置是讲第一个公式时，用第一个公式在还原好二层棱在翻第三层十字之前已经调到位的了）：

第三层顶层图案：

第三个公式在各个位置的两次组合能还原的第三层的所有形状包括“8”字，“甲”字，“义”字、“十”字翻上到顶上成一面同色的“囗”字，大部分都是两次组合即可如果不想把魔方位置转来转去，组合之间加转顶层U的方法连接。

（虽只一个公式，实际上因为组合多，记的位皮此仔置形状较多，记忆量也不少。如果用这种还原法教新手，很难记得住的。教新手玩魔方，可随便一个位置拧，不行再换位置，胡乱拧几次，“义”字形状自然就会出来了，因“义”字形状差不多1/4的概率，只需记得“义”字形状拧法及调三棱位置就OK了。以前曾教过人拧魔方，就只教了还原“义”字和调三棱就行了）

"义"形状：

RUR'URU2R'

逆向： RU2R'U'RU'R'（两个公式效果相同，我个人更喜欢用这个，觉得会顺手一些）

"十"字形状１

RUR'URU2R'两次 等于 RUR'URU'R'URU2R'

公式长但很容易记，用时看着顶层来回转动，数1234还原，试两次就记住了。

"十"字形状２

RUR'URU2R' +U'+ RUR'URU2R' 不转顶层U' 等于 RUR'URU2R' +FUF'UFU2F'

逆向公式加镜像 RU2R'U'RU'R' +U2+L'U'LU'L'U2L 不转顶层U2 简化成 RU2R'U'RU'R2U'RU'R'U2R

或者RUR'URU2R2U2RUR'UR

"８"字形状

RUR'URU2R' 三次等于 RUR'URU'R'URU'R'URU2R'

公式看似很长，实际用时很容易记忆，数着次数１２３４５６还原，或者是转到最后就看到角块侧边颜色翻转还原就停止就行了。

"甲"字形状１

逆向公式加逆向镜像公式 RU2R'U'RU'R' +L'U2LUL'UL

这个公式只转动右边两个角颜色，其余七块颜色位置都不变

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

不转顶层，一次公式后转魔方方向转180度第二次做镜像可简化为

RUR'URU2R2U'RU'R'U2R

"甲"字形状２

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

这个公式只转动左边两个角颜色，其余七块颜色位置都不变

逆向公式加逆向镜像公式

RU2R'U'RU'R' +U2+L'U2LUL'UL 不转顶层可简化为：RU2R'U'RU'R2U2RUR'UR

除了上面的组合，还有很多种组合，不详述。

公式步数多，但即使在快速还原时，如果考虑棱的位置调动，某些图案组合下，上面的一部分组合公式却是最直接的方法的。

最后是调棱块位置，用一次公式加一次镜像就能保持角不变，单纯只转动三个棱。

不动角块调三棱位置是:

公式加镜像: RUR'URU2R'+F'U'FU'F'U2F

（逆向公式的组合也行)

如果把加入Mr不算新公式，那么这个：

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

可以代替第二个公式Mr' U Mr U2 Mr' U Mr翻十字，整个还原使用就是两个公式了。

如果是四个棱块要调动，就用调三棱两次即可。

第三个公式有一个特点，无论多少个组合，四角相对位置是不变的，只会转动棱块位置。

如果能再深入研究棱块调动情况，用不同的组合，也许会在很多情况下，省去最后调三棱的步骤。

❼ 逆向搜索法和爬山法的例子有哪些

逆向搜索
计算机科学术语
科普中国 | 本词条由“科普中国”科学网络词条编写与应用工作项目审核
审阅专家 姚远
逆向搜索就是从目标状态出发进行的搜索，通常是与正向搜索同时进行（双向搜索），如果正向搜索时新扩展的状态是逆向搜索中出现过的，将两段搜索路径连接起来就是找到了一个解（通常是一种搜索步数最少的解）。如果反向搜索时新扩展的状态是正向搜索中出现过的，则与上述一样，也是一种最优解。逆向搜索既是一种技术，又是一种思维，广泛应用于计算机软件、互联网技术、电信技术、工业通用技术及贸易经济等领域。
中文名
逆向搜索
外文名
backward search
相对
正向搜索
学科
计算机技术
本质
逆向思维
人工智能举例互联网应用举例铁路运输举例网络贸易举例计算机软件举例TA说参考资料
人工智能举例
在人工智能中，双向产生式系统是一种同时应用正向和逆向搜索方式的产生式系统。在该系统中，把状态描述和目标描述合并为一数据库，其中状态描述应用F规则，目标描述应用B规则。[1]比如，智能机器人为了制定行动规划，具有自动求解问题的能力，它可用一套特殊的产生式规则在状态空间中搜索求解。为了得到操作序列，可以从当前的状态集出发，进行正向搜索，也可以从目标状态集出发进行逆向搜索，也可根据目标状态和当前状态的差选择合适的操作(手段-目的分析法)等。[2]
互联网应用举例
搜索引擎优化（SEO）的主要工作是通过了解各类搜索引擎如何抓取互联网页面、如何进行索引以及如何确定其对某一特定关键词的搜索结果排名等技术，来对SEO网页进行相关的优化，更改自己的网站，向排列在搜索结果前列的网站学习网站的组织方式和网页的编写方式，使其提高搜索引擎排名，从而提高网站访问量，最终提升网站的销售能力或宣传能力的技术,达到SEO目的。没银这个揣摩搜索引擎的过程是种逆向搜索的过程。
铁路运输举例
逆向进路搜索算法是铁路运输系统中的一种重要算法。这种算法利用站场图和二叉树的相似性,通过站场信息建立二叉树模型,但该算法搜索二叉树的过程与传统的二叉树搜索算法的搜索方向相反,它是由目标孩子向根节点搜索,这种逆向滑大搜索不需要进行遍历搜索,就可以快速有效地完成所有进路的搜索。即在站场图中完成任意一对车站按钮之间的基本进路和变更进路的搜索。为了满足一些特殊的要求(解决车次跟踪的问题),该搜索也能完成任意一对车站设备之间的基本进路和变更进路的搜索。
网络贸易举例
网络目标市场逆向搜索模型的建立思路是首先从分析一个具体产品的原理、功能和用途入手，并考虑它的主要技术规范、价格等其他因素，确定此商品的样本特征;由以上对产品样本特征的分析，推测出有效市场;制定出一套搜索步骤，检索出需要此产品的商务网站，从而找到需此产品的企业、公司等顾客。
计算机软件举例
逆向搜索系统，用于从输入的子字串中检验来自给定列表的一个或几个字的存在的一种系统。字的列表存储在一存储器阵列,其对于存储一个子字的每一存储器单元包括一个比较器。串被分子串。每一子串被加载几次到比较寄存器,每次滚动移动一个子字。在每一存储器单元,同时与输入子串进行比较。对于每一存储器枯让宴单元一个逻辑电路检测串的子字与列表字的子字的相继匹配。只要对于列表的完整字出现匹配,则对这一字设置一信号。设置一列表匹配信号,优先权编码器可用来输出匹配字之一的地址(位置)。[3]一、爬山法简介
爬山法（climbing method）是一种优化算法，其一般从一个随机的解开始，然后逐步找到一个最优解（局部最优）。 假定所求问题有多个参数，我们在通过爬山法逐步获得最优解的过程中可以依次分别将某个参数的值增加或者减少一个单位。例如某个问题的解需要使用3个整数类型的参数x1、x2、x3，开始时将这三个参数设值为(2,2,-2)，将x1增加/减少1，得到两个解(1,2,-2), (3, 2,-2)；将x2增加/减少1，得到两个解(2,3, -2)，(2,1, -2)；将x3增加/减少1，得到两个解(2,2,-1)，(2,2,-3)，这样就得到了一个解集：
(2,2,-2), (1, 2,-2), (3, 2,-2), (2,3,-2), (2,1,-2), (2,2,-1), (2,2,-3)
从上面的解集中找到最优解，然后将这个最优解依据上面的方法再构造一个解集，再求最优解，就这样，直到前一次的最优解和后一次的最优解相同才结束“爬山”。
二、Python实例
设方程 y = x1+x2-x3，x1是区间[-2, 5]中的整数，x2是区间[2, 6]中的整数，x3是区间[-5, 2]中的整数。使用爬山法，找到使得y取值最小的解。
代码如下：
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
某次运行结果如下：
[[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，最优解是-2，对应的x1、x2、x3分别取值-2、2、2。
三、如何找到全局最优
爬山法获取的最优解的可能是局部最优，如果要获得更好的解，多次使用爬山算法（需要从不同的初始解开始爬山），从多个局部最优解中找出最优解，而这个最优解也有可能是全局最优解。
另外，模拟退火算法也是一个试图找到全局最优解的算法。
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❽ 哪个高手有中文分词逆向最大匹配算法

逆向最大匹配法通常简称为RMM法。RMM法的基本原理与MM法相同 ,不同的是分词切分的方向与MM法相反，而且使用的分词辞典也不同。逆向最大匹配法从被处理文档的末端开始匹配扫描，每次取最末端的2i个字符（i字字串）念悄作为匹配字汪肆段，若匹配失败，则去掉匹配字段最前面的一个字，继续匹配。相应地，它使用的分词词典是逆序词典，其中的每个词条都将按逆序方式存放。在实际处理时，先将文档进行倒排处理，困高轿生成逆序文档。然后，根据逆序词典，对逆序文档用正向最大匹配法处理即可。
例子:’我一个人吃饭’
反向最大匹配方式，最大长度为5