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总之，知识库分为常识性知识与启发性知识，基于人工智能技术的神经网络分词方法和专家系统分词方法是理论上最理想的分词方法，但是由于该类分词方法的研究还处于初级阶段，并且由于汉语自然语言复杂性，中文分词还是表现较困难，所以对于基于人工智能的中文自动分词技术还需要进行更深入和全面的研究，虽然目前还处于起步阶段，但是该类分词方法是未来中文自动分词方法的发展方向。
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有了成熟的分词算法，是否就能容易的解决中文分词的问题呢？
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事实远非如此。中文是一种十分复杂的语言，让计算机理解中文语言更是困难。在此鼓励大家投入到中文分词行列来，开发一个更加精准的搜索渠道，提高用户搜索效率。
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我和数学有约：趣味数学及算法解析 [:1701004254]
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我和数学有约：趣味数学及算法解析 第8章 最优路径的选择
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人生十字路口，面对抉择，是不是很难？是不是感觉不知道选择哪条路径才是适合自己的？本章通过最优路径分析，让你在灾情面前、下山路线规划前及旅行出发前有一个更加合理的选择。本章立足于生活实际，采用数形结合的方法，将你的抉择淋漓尽致的表现出来，下面开始我们的行程。
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我和数学有约：趣味数学及算法解析 [:1701004255]
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我和数学有约：趣味数学及算法解析 8.1 最佳灾情巡视路线
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今年夏天某县遭受水灾，为考察灾情、组织自救，县领导决定，带领有关部门负责人到全县各乡（镇）、村巡视。巡视路线是从县政府所在地出发，走遍各乡（镇）、村，又回到县政府所在地的路线。
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【问题】若分三组（路）巡视，试设计总路程最短且各组尽可能均衡的路线。
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【分析】
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假定巡视人员在各乡（镇）停留时间T=2h，在各村停留时间t=1h，汽车行驶速度V=35km/h，要在24h内完成巡视，至少应分几组；给出这种分组下最佳的巡视路线。
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乡镇、村的公路网示意图如图8-1所示。
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首先对于该问题的求解，我们做出如下假设。
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（1）汽车在路上的速度总是一定的，不会出现抛锚等现象；
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（2）巡视当中，在每个乡镇、村的停留时间一定，不会出现特殊情况而延误时间；
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（3）每个小组的汽车行驶速度完全一样；
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（4）分组后，各小组只能走自己区内的路，不能走其他小组的路（除公共路外）。
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如图8-1所示，将公路网图中，每个乡（镇）或村看作图中的一个节点，各乡（镇）、村之间的公路看作图中对应节点间的边，各条公路的长度（或行驶时间）看作对应边上的权，所给出的公路网就转化为加权网络图，问题就转化为在给定的加权网络图中，寻找从给定点O出发，行遍所有顶点至少一次再回到O点，使得总权（路程或时间）最小。
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图8-1 乡镇、村的公路网
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在加权图G中求最佳巡视路线问题是“NP—完全问题”，我们采用一种近似算法求出该问题的一个近似最优解，来代替最优解，算法如下。
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