字串搜尋演算法的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

【從賽局思考到趨勢預測，全方位實戰課套書】(勝算：賭的科學與決策智慧+傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長)

為了解決字串搜尋演算法的問題，作者AdamKucharski 這樣論述：

《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明與 《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格，專業力挺！ 　　▎《勝算：賭的科學與決策智慧》 　　從「賽局理論」約翰・馮紐曼到《他是賭神，更是股神》愛德華．索普， 　　博奕的魔力吸引了古往今來各領域的頂尖腦袋， 　　他們的研究成果，對於理解運氣和決策有何啟發？ 　　又點出我們解讀事物的哪些常見盲點？ 　　長久以來，各領域的頂尖頭腦都深受博奕吸引，他們不斷挑戰預測的極限，探究秩序與混沌的界限，以揭曉「機會」背後的學問。從賽局理論、混沌理論、統計學、心理學、物理學、經濟學乃至人工智慧，都因「賭」而拓展了探索的疆界。 　　我們常用「運氣」和「技巧」截然劃分事情的成

因，問題是兩者的界線沒有那麼分明。了解賭的科學，你將學會洞察普遍存在的判斷盲點，更睿智地權衡風險與報酬，從而做出優質決策，控制運氣的影響。 　　●懂博奕，你會更洞察盲點 　　○輪盤贏錢策略的演進，反映出機率科學近一世紀來的發展…… 　　○賭場改用多達六副牌擾亂算牌客，為何效果適得其反？ 　　○研究放射性衰變與大腦神經元活動的「卜瓦松過程」與足球比賽何干？ 　　○為何有些投注公司反其道而行，樂於吸引精明賭客來投注？ 　　○投注業者改變賠率不是為了符合結果的真實機率，那是為啥？ 　　●懂博奕，你會更了解投資 　　○為何股票市場「大變化後面往往還會出現大變化」，反之亦然？ 　　○交易機器人崛起後

，金融市場的哪些現象你尤其該審慎解讀？ 　　○教人拿捏投資資金比例的「凱利準則」，用於賽馬時有何弱點？ 　　○購買不同產業多家公司的股票，投資組合多樣性為何仍然不夠？ 　　○投資領域的「基本分析法」，要注意什麼盲點？ 　　○購買擔保債券憑證時，要避免什麼錯誤假設？ 　　●懂博奕，你會更善於決策 　　○機會賽局中常見的「馬可夫鏈」，如何有助於尋找隱含資訊？ 　　○撲克牌是許多生活實際狀況的完美縮影，因為它試圖處理缺漏的資訊。 　　○賽局未達到最佳結果時，參與者的決定不會趨向平衡，而會大幅震盪。 　　○參與者易失誤或得在賽局中學習時，賽局理論不是找出最佳策略的好方法…… 　　●懂博奕，你會更過

好人生 　　○為什麼選擇最簡單的解釋，往往反而明智？ 　　○為何最快的解決方法，有時像在走回頭路？ 　　○人性偏誤會導致我們誤判賽事的哪些方面？ 　　○優秀的機器人程式不能只有蠻力，還要懂心理學才行。 　　▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》 　　最符合現今時局需求的著作，讀者異口同聲：「好看到讓你想『傳』給別人」！ 　　一種致命病毒蟄伏多年，於人群中突然其來地爆發。一場政治運動迅雷不急掩耳地展開，隨後快速銷聲匿跡。金融體系網絡中藏著「超級傳播者」，致使乍見小小的危機擴及為全球市場崩盤。一個想法如野火燎原般傳播開來，自此改變世界的樣貌…… 　　說到「傳染力」，我們往往聯

想到疾病傳播，然而本書並非僅僅探討疾病擴散的生物學，更是一本談趨勢變化軌跡的著作。數學家亞當・庫查司基長年從事流行病學研究，他擅長從統計、模型、演算法、因果論乃至大數據等角度著手，探究疾病於何時發源於何處、散播開來的熱點又是什麼（哪個人或事件、地點），從而預測事態的後續發展，並且建議妥適的因應之道。 　　由於流行病學探究傳染力所得的成果，已廣泛應用至諸多領域，因此本書內容雖以疾病傳播起頭，以疫情控制做結，然而書中頭尾之間的篇幅，則切入相當廣泛的領域，像是： 　　●金融界普遍相信分散投資能降低風險，然而已有多項研究發現，隨著「金融傳染途徑」形成，分散投資可能會破壞大型金融網絡的穩定性。 　

　●從健康、生活風格，一路到政治觀點等，我們與熟人往往具備共同特徵，科學家如何釐清這是基於同質性或共有環境？還是社會傳染所致？ 　　●從疾病流行到恐怖主義與暴力犯罪，科學家發展出預測模型，除了能協助機構擬定防治對策並妥善分配資源，亦可說服民眾配合甚至協力。 　　●網際網路創造了新形態的互動，本書探究網紅崛起、情緒感染與輿情操縱等現象，也探討網路如何成為我們研究事物傳播方式的新方法。 　　●惡意軟體鑽漏洞潛入私人電腦、駭客藉電腦系統控制科技設備，乃至程式碼共享難溯源等情形，一旦出現「疫情」可能會怎麼樣發展？ 　　……舉凡網紅現象、政治風向、創新傳播、金融趨勢、罪案偵察，乃至暴力事件等等，

作者皆以引人入勝的故事解讀各類型「擴散現象」從出現、發展到消亡的種種線索。現今的世界比以往更加環環相扣，許多現象牽一髮動全身，「傳染力法則」能夠解釋這些具備傳播特質的事物之更迭，想要解讀眾多現象與趨勢，擬出因應之道，你不能不知道！ 各界推薦 　　▎《勝算：賭的科學與決策智慧》 　　●庫查斯基以風趣的寫作，介紹必勝投注法的歷史和最新進展，讓我們了解數學和電腦如何成為強大的博奕、運動比賽、虛張聲勢和投資的輔助工具。——《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明 　　●這本書闡述博奕、科學與數學間的交互作用，寫得趣味橫生……記敘輕鬆連貫，而且將背後的原理寫得淺顯易懂。——英國《展望》雜誌 　　●賭客和數

學迷都會喜歡本書探討真實世界問題的切入角度。——《柯克斯書評》 　　●作者將博奕如何影響科學、科學又如何影響博奕的故事，寫得相當成功。本書淺顯易讀，但同時具備深厚的學術底蘊。——牛津大學教授J・杜恩‧法馬 　　●這本書用許許多多的故事，敘述這些鬼才如何運用數學、統計學和科學嘗試超越機率。讀過這本書後，我開始有那麼點想賭兩把了。——劍橋大學教授大衛‧史匹格赫爾特 　　▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》 　　►自古至今，從聖經中的瘟疫，到當前攻占新聞頭條的新冠病毒：疾病、想法、情緒……萬事萬物都能傳播。《傳染力法則》以迷人、細膩的敘事，探索「傳染」這一門學問。讀了之後，保

證你會想「傳」給你的朋友。──《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格（Jordan Ellenberg） 　　►本書充分展現科普魅力：筆法趣味橫生、清楚明確；主題引人入勝、緊扣脈絡。作者亞當・庫查司基為傳染病學家，涉獵心理學、醫學、網路理論以及數學，以精采權威的論據，帶領讀者從人的想法、網路迷因梗圖、暴力事件與致命病毒，了解事物傳播的潛藏法則。本書也為自身主題下了很好的註腳——內容深具感染力，所以你看完後會想要別人也讀一下。──《數字奇航》作者艾利克斯‧貝洛斯（Alex Bellos） 　　►例證豐富，以務實角度切入，說明如何以數學幫助了解傳染，進而以更好的方式應對千變萬化的傳染形式。作者處

理議題廣泛，既談疾病大流行，亦論槍枝暴力、金融危機與不實訊息。他啟發所有讀者以數學家的方式思考問題。想了解疫病和其他具擴散性質的危機，本書不容錯過。──倫敦衛生與熱帶醫學學院院長彼得‧皮奥特（Peter Piot） 　　►以數學角度切入，精采探討有些事物何以會快速傳播，而且談的可不只是病毒。作者以旁徵博引的筆法啟迪讀者。舉例來說，他帶領讀者了解公衛模型於疾病傳播上的應用，檢視都市槍枝暴力的人際關係網絡，並使用演算法來解釋「年齡、幫派關係、逮捕紀錄」等項目……本書切合時勢、極為易讀。──《柯克斯書評》 讀者評語 　　如果想多了解「傳染」擴散背後的數學邏輯，這真的是一本好書。這本書不只探討流

行病學，也以更寬廣的格局談論股市、社群媒體……等，探討有些事物能快速「瘋傳」，有些卻欲振乏力，背後機制為何？作者是數學家，所以這本書不是生物學著作，但也非數學專書。這本書最精采的地方，在於呈現各統計模型中有多少未知因子，以及該如何建立穩固可靠的模型。作者在疾病管控領域具備專業經歷，這也增加了論點的說服力。整體而言，讀起來讓人大呼過癮。  

字串搜尋演算法進入發燒排行的影片

基於統計字典的字符串匹配問題

為了解決字串搜尋演算法的問題，作者米爾舒利 這樣論述：

在基於字典的字串匹配問題中，資訊檢索系統可知原始序列並將一定數量字串的位置存入posting table 中。當用戶查詢某字串的位置時，資訊檢索系統可以有效率地利用posting table 查詢，而不是直接在原始序列中搜尋。這篇論文將基於統計字典的字串匹配問題作為一般字串匹配的統計及消息理論問題，也就是將原始序列及欲查詢字串視為統計性資料且posting sequence 中的字串以編碼方式儲存。在這個問題中，我們定義資訊檢索系統中的通訊效率為在無限長度的原始序列中，從posting table 中檢索字串位置的平均成本。這個方法被用於研究由以下情況構成的字典之通訊效率：(i) 所有字串都

為特定長度(稱為k-grams)，(ii) 遊程編碼。我們也提出了一個新的字串檢索演算法(FB-SvS)，這個演算法可用於當編碼為complete fix-free 碼的情況。我們研究FB-SvS 演算法在不同fix-free 編碼的運算複雜度，並展示一些以人類基因作為原始序列的實驗。經過數值評估，我們列出一些提出的方法比一般方法結果更好的例子。在論文的第二部分中，我們展示以消息理論方法做詞向量(word embeddings) 壓縮的研究，也就是自然語言處理中以數值表示的字詞。我們的方法由三個步驟組成，預處理詞向量矩陣、量化、以及最後壓縮。我們提出了不同的量化方法並比較他們的實驗結果。

APCS 完全攻略：從新手到高手，Python解題必備!

為了解決字串搜尋演算法的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：

　　＼滿級分快速攻略／ 　　重點總整理 + 歷次試題解析   　　☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 　　☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 　　☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 　　☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題   　　APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 　　 　　APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題

是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。   　　本書的實作題以 Python 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析

、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。   　　同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 Python 語言應試 APCS 的實戰能力。   　　【目標讀者】 　　◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 　　◆ 對程式語言有興趣的學習者 　　◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

在居家照護環境中設計及實作具獨居老人活動辨識之資料探勘技術

為了解決字串搜尋演算法的問題，作者張桓瑞 這樣論述：

近幾年隨著社會不斷變遷，人口出生率及死亡率亦逐年降低，「人口老化」這一現象是多數國家所面臨的情況。隨著老年人口的比例不斷增加，相伴隨的老人照護問題更是近年關注的焦點議題，在機構式、社區式及居家式照護服務中，居家照護是最被接受的方式，也較具可行性，在老人居家養老的過程中，其健康狀態、照護方式是最需注意的問題。由於行為代表健康，本論文擬針對居家老人日常生活行為分析，從智慧居家系統佈建大量感測器，以獲取老人日常活動行為中的各項數據，並將大量感測器資料經過資料探勘技術，作為辨識老人日常生活行為初步判斷，再透過動態規劃演算法能比對相似度，進而找出獨居老人日常生活行為，最後再使用字串搜尋演算法將動態規劃

比對完成的樣式與資料探勘技術中的循序樣式交叉比對，找出老人真正的日常生活行為。