在當(dāng)今社會，邪惡漫畫和彩漫作為一種特殊類型的漫畫作品，一直備受爭議和關(guān)注。邪惡漫畫常常以色情、暴力或者其他不良內(nèi)容來吸引讀者，而彩漫則是以精美的畫風(fēng)和豐富的色彩來吸引觀眾。這些作品往往在審查檢查上面臨挑戰(zhàn)，究竟如何權(quán)衡作品的表現(xiàn)形式和內(nèi)容是否合乎道德規(guī)范，成為了一個復(fù)雜而值得討論的話題。
邪惡漫畫一般指的是包含成人內(nèi)容、暴力、恐怖或者其他不良元素的漫畫作品。這類漫畫常常被認為是不符合道德規(guī)范的，因而在一些國家或地區(qū)受到審查和限制。邪惡漫畫的特點包括但不限于以下幾點：
因為這些特點，邪惡漫畫常常受到爭議，一些人認為這類作品可能對青少年的成長造成不良影響，而另一些人則認為這是創(chuàng)作者表達自我和探討社會議題的一種方式。
彩漫是指以豐富色彩和精美畫風(fēng)為特點的漫畫作品。相較于傳統(tǒng)的黑白漫畫，彩漫更加生動直觀，能夠吸引更多讀者的注意。彩漫的魅力在于：
彩漫在審美上更加符合現(xiàn)代人的審美需求，能夠帶給讀者更多的視覺享受。然而，隨之而來的問題是，一些彩漫作品也可能涉及到不符合規(guī)范的內(nèi)容，需要審查檢查來平衡作品的藝術(shù)性與道德性。
無論是邪惡漫畫還是彩漫，作為一種特殊類型的漫畫作品，在審查檢查上都面臨著諸多挑戰(zhàn)。審查者需要權(quán)衡作品的表現(xiàn)形式、內(nèi)容和社會責(zé)任，來決定作品是否應(yīng)該被限制或禁止。
針對邪惡漫畫：審查者常常需要考慮以下幾個方面：
針對彩漫，審查者則需要關(guān)注作品的色情程度、暴力描繪和其他可能引發(fā)爭議的內(nèi)容。如何平衡作品的藝術(shù)性和道德性，是審查者們在面對彩漫作品時必須要思考的問題。
在進行邪惡漫畫和彩漫的審查時，審查者應(yīng)當(dāng)遵循一定的標(biāo)準(zhǔn)和原則，以確保審查工作的公正性和合理性。一般來說，審查的標(biāo)準(zhǔn)包括但不限于以下幾點：
在審查過程中，應(yīng)當(dāng)尊重作者的創(chuàng)作自由，同時也要考慮到社會的整體利益和公共秩序。審查者應(yīng)當(dāng)客觀公正地進行評估，不偏袒任何一方，確保審查決定符合法律和道德的要求。
邪惡漫畫和彩漫作為一種特殊類型的漫畫，各具特色，都在審查檢查上面臨挑戰(zhàn)。在倡導(dǎo)創(chuàng)作自由的同時，我們也需要關(guān)注作品的內(nèi)容是否合乎道德規(guī)范，平衡藝術(shù)性與社會責(zé)任。希望未來，在審查檢查的過程中能夠找到更好的平衡點，讓優(yōu)秀的作品得以展現(xiàn)，同時杜絕不良內(nèi)容的傳播。
又到安利Python的時間， 最終代碼不超過30行（優(yōu)化前），加上優(yōu)化也不過40行。
第一步. 構(gòu)造Trie（用dict登記結(jié)點信息和維持子結(jié)點集合）：
-- 思路：對詞典中的每個單詞，逐詞逐字母拓展Trie，單詞完結(jié)處的結(jié)點用None標(biāo)識。
def make_trie(words):
trie = {}
for word in words:
t = trie
for c in word:
if c not in t: t[c] = {}
t = t[c]
t[None] = None
return trie
第二步. 容錯查找（容錯數(shù)為tol）：
-- 思路：實質(zhì)上是對Trie的深度優(yōu)先搜索，每一步加深時就消耗目標(biāo)詞的一個字母。當(dāng)搜索到達某個結(jié)點時，分為不消耗容錯數(shù)和消耗容錯數(shù)的情形，繼續(xù)搜索直到目標(biāo)詞為空。搜索過程中，用path記錄搜索路徑，該路徑即為一個詞典中存在的詞，作為糾錯的參考。
-- 最終結(jié)果即為諸多搜索停止位置的結(jié)點路徑的并集。
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if word == '':
return {path} if None in trie else set()
else:
p0 = set()
if word[0] in trie:
p0 = check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
p1 = set()
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
p1.update(check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
return p0 | p1簡單測試代碼 ------
構(gòu)造Trie：
words = ['hello', 'hela', 'dome']
t = make_trie(words)
In [11]: t
Out[11]:
{'d': {'o': {'m': {'e': {'$': {}}}}},
'h': {'e': {'l': {'a': {'$': {}}, 'l': {'o': {'$': {}}}}}}}
容錯查找：
In [50]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=0)
Out[50]: {}
In [51]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=1)
Out[51]: {'hello'}
In [52]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=1)
Out[52]: {}
In [53]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=2)
Out[53]: {'hello'}
似乎靠譜~
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以上是基于Trie的approach，另外的approach可以參看@黃振童鞋推薦Peter Norvig即P神的How to Write a Spelling Corrector
雖然我已有意無意模仿P神的代碼風(fēng)格，但每次看到P神的源碼還是立馬跪...
話說word[1:]這種表達方式其實是有淵源的，相信有的童鞋對(cdr word)早已爛熟于心...（呵呵
------------------------分-----割-----線-----二--------------------------------------
回歸正題.....有童鞋說可不可以增加新的容錯條件，比如增刪字母，我大致對v2方法作了點拓展，得到下面的v3版本。
拓展的關(guān)鍵在于遞歸的終止，即每一次遞歸調(diào)用必須對參數(shù)進行有效縮減，要么是參數(shù)word，要么是參數(shù)tol~
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
return set()
elif word == '':
results = set()
if None in trie:
results.add(path)
# 增加詞尾字母
for k in trie:
if k is not None:
results |= check_fuzzy(trie[k], '', path+k, tol-1)
return results
else:
results = set()
# 首字母匹配
if word[0] in trie:
results |= check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path + word[0], tol)
# 分情形繼續(xù)搜索（相當(dāng)于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正確的字母置換首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正確的字母作為首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳過余詞首字母
results |= check_fuzzy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交換原詞頭兩個字母
if len(word) > 1:
results |= check_fuzzy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)
return results好像還是沒有過30行……注釋不算（
本答案的算法只在追求極致簡潔的表達，概括問題的大致思路。至于實際應(yīng)用的話可能需要很多Adaption和Tuning，包括基于統(tǒng)計和學(xué)習(xí)得到一些詞語校正的bias。我猜測這些拓展都可以反映到Trie的結(jié)點構(gòu)造上面，比如在結(jié)點處附加一個概率值，通過這個概率值來影響搜索傾向；也可能反映到更多的搜索分支的控制參數(shù)上面，比如增加一些更有腦洞的搜索分支。（更細節(jié)的問題這里就不深入了逃
----------------------------------分-割-線-三----------------------------------------
童鞋們可能會關(guān)心時間和空間復(fù)雜度的問題，因為上述這種優(yōu)（cu）雅（bao）的寫法會導(dǎo)致產(chǎn)生的集合對象呈指數(shù)級增加，集合的合并操作時間也指數(shù)級增加，還使得gc不堪重負。而且，我們并不希望搜索算法一下就把所有結(jié)果枚舉出來（消耗的時間亦太昂貴），有可能我們只需要搜索結(jié)果的集合中前三個結(jié)果，如果不滿意再搜索三個，諸如此類...
那腫么辦呢？................是時候祭出yield小魔杖了? ??)ノ
下述版本姑且稱之為lazy，看上去和v3很像（其實它倆在語義上是幾乎等同的
def check_lazy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
pass
elif word == '':
if None in trie:
yield path
# 增加詞尾字母
for k in trie:
if k is not None:
yield from check_lazy(trie[k], '', path + k, tol - 1)
else:
if word[0] in trie:
# 首字母匹配成功
yield from check_lazy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
# 分情形繼續(xù)搜索（相當(dāng)于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正確的字母置換首字母
yield from check_lazy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正確的字母作為首字母
yield from check_lazy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳過余詞首字母
yield from check_lazy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交換原詞頭兩個字母
if len(word) > 1:
yield from check_lazy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)不借助任何容器對象，我們近乎聲明式地使用遞歸子序列拼接成了一個序列。
[新手注釋] yield是什么意思呢？就是程序暫停在這里了，返回給你一個結(jié)果，然后當(dāng)你調(diào)用next的時候，它從暫停的位置繼續(xù)走，直到有下個結(jié)果然后再暫停。要理解yield，你得先理解yield... Nonono，你得先理解iter函數(shù)和next函數(shù)，然后再深入理解for循環(huán)，具體內(nèi)容童鞋們可以看官方文檔。而yield from x即相當(dāng)于for y in x: yield y。
給剛認識yield的童鞋一個小科普，順便回憶一下組合數(shù)C(n,m)的定義即
C(n, m) = C(n-1, m-1) + C(n-1, m)
如果我們把C視為根據(jù)n和m確定的集合，加號視為并集，利用下面這個generator我們可以懶惰地逐步獲取所有組合元素：
def combinations(seq, m):
if m > len(seq):
raise ValueError('Cannot choose more than sequence has.')
elif m == 0:
yield ()
elif m == len(seq):
yield tuple(seq)
else:
for p in combinations(seq[1:], m-1):
yield (seq[0],) + p
yield from combinations(seq[1:], m)
for combi in combinations('abcde', 2):
print(combi)可以看到，generator結(jié)構(gòu)精準(zhǔn)地反映了集合運算的特征，而且蘊含了對元素進行映射的邏輯，可讀性非常強。
OK，代碼到此為止。利用next函數(shù)，我們可以懶惰地獲取查找結(jié)果。
In [54]: words = ['hell', 'hello', 'hela', 'helmut', 'dome']
In [55]: t = make_trie(words)
In [57]: c = check_lazy(t, 'hell')
In [58]: next(c)
Out[58]: 'hell'
In [59]: next(c)
Out[59]: 'hello'
In [60]: next(c)
Out[60]: 'hela'話說回來，lazy的一個問題在于我們不能提前預(yù)測并剔除重復(fù)的元素。你可以采用一個小利器decorator，修飾一個generator，保證結(jié)果不重復(fù)。
from functools import wraps
def uniq(func):
@wraps(func)
def _func(*a, **kw):
seen = set()
it = func(*a, **kw)
while 1:
x = next(it)
if x not in seen:
yield x
seen.add(x)
return _func這個url打開的文件包含常用英語詞匯，可以用來測試代碼：
In [10]: import urllib
In [11]: f = urllib.request.urlopen("https://raw.githubusercontent.com/eneko/data-repository/master/data/words.txt")
# 去除換行符
In [12]: t = make_trie(line.decode().strip() for line in f.readlines())
In [13]: f.close()----------------------分-割-線-四-----------------------------
最后的最后，Python中遞歸是很昂貴的，但是遞歸的優(yōu)勢在于描述問題。為了追求極致性能，我們可以把遞歸轉(zhuǎn)成迭代，把去除重復(fù)的邏輯直接代入進來，于是有了這個v4版本：
from collections import deque
def check_iter(trie, word, tol=1):
seen = set()
q = deque([(trie, word, '', tol)])
while q:
trie, word, path, tol = q.popleft()
if word == '':
if None in trie:
if path not in seen:
seen.add(path)
yield path
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None:
q.appendleft((trie[k], '', path+k, tol-1))
else:
if word[0] in trie:
q.appendleft((trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol))
if tol > 0:
for k in trie.keys():
if k is not None and k != word[0]:
q.append((trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
q.append((trie[k], word, path+k, tol-1))
q.append((trie, word[1:], path, tol-1))
if len(word) > 1:
q.append((trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)) 可以看到，轉(zhuǎn)為迭代方式后我們?nèi)匀豢梢宰畲蟪潭缺Ａ暨f歸風(fēng)格的程序形狀，但也提供了更強的靈活性（對于遞歸，相當(dāng)于我們只能用棧來實現(xiàn)這個q）。基于這種迭代程序的結(jié)構(gòu)，如果你有詞頻數(shù)據(jù)，可以用該數(shù)據(jù)維持一個最優(yōu)堆q，甚至可以是根據(jù)上下文自動調(diào)整詞頻的動態(tài)堆，維持高頻詞匯在堆頂，為詞語修正節(jié)省不少性能。這里就不深入了。
【可選的一步】我們在對單詞進行糾正的時候往往傾向于認為首字母是無誤的，利用這個現(xiàn)象可以減輕不少搜索壓力，花費的時間可以少數(shù)倍。
def check_head_fixed(trie, word, tol=1):
for p in check_lazy(trie[word[0]], word[1:], tol=tol):
yield word[0] + p最終我們簡單地benchmark一下：
In [18]: list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
Out[18]:
['micellar',
'malella',
'mesilla',
'morella',
'mysell',
'micelle',
'milla',
'misally',
'mistell',
'miserly']
In [19]: %timeit list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
1.52 ms ± 2.84 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)在Win10的i7上可以在兩毫秒左右返回所有結(jié)果，可以說令人滿意。
漫畫作為一種受歡迎的媒體形式，擁有各種各樣的題材。其中，一些特殊而引人注目的題材引起了廣大讀者的極大興趣。本文將探索那些令人忍俊不禁的漫畫題材，并深入解析其中的內(nèi)涵及吸引力。
黃漫是指涉及情色內(nèi)容的漫畫作品。雖然被一些人視為是低俗的藝術(shù)形式，但黃漫也有其獨特的魅力。黃漫往往通過繪畫藝術(shù)的手法，傳遞出性愛的美感和情感交流的深度。通過細膩的畫面描繪和情節(jié)設(shè)計，黃漫能夠激發(fā)讀者的視覺和感官上的享受，并引發(fā)對情欲和欲望的思考。
h觸手，即指涉及與觸手怪物相關(guān)的情節(jié)和圖像的漫畫作品。雖然這類題材在某些人眼中可能顯得怪異，但它具有一種特殊的魅力。h觸手漫畫通過展現(xiàn)與觸手怪物互動的情節(jié)，將人類與奇幻生物的關(guān)系加以夸張和想象，創(chuàng)造出一個異想天開的世界。這種奇幻的故事背后蘊藏著對人類欲望、未知世界及自我探索的深刻思考。
除了黃漫和h觸手，還有許多其他獨具魅力的漫畫題材，如耽美、BL、催眠等。每種題材背后都有著各自的受眾和追求。耽美漫畫呈現(xiàn)了男性之間的愛情和美感，深受女性讀者的喜愛。BL漫畫則更加突出了男性之間的愛情，成為許多LGBTQ+群體的情感寄托。催眠題材則通過展現(xiàn)心靈控制和幻想故事，吸引著喜愛冒險和奇幻的讀者。
漫畫作為一種媒體形式，旨在通過繪畫和故事情節(jié)吸引讀者，傳遞各種主題和情感。無論是黃漫還是h觸手，這些特殊的漫畫題材都在以不同的方式引發(fā)人們的興趣和研究。希望本文對讀者理解這些題材的內(nèi)涵和魅力有所啟發(fā)，同時也讓您對漫畫創(chuàng)作和欣賞帶來新的思考。
感謝您閱讀這篇文章，希望本文能夠幫助您更好地了解和欣賞不同類型的漫畫題材，同時也促進對于漫畫藝術(shù)的深入探索。
可以從創(chuàng)新角度來看問題，不要生搬硬套，做同一模式。這圖很老了，最近又又新拿出來用的的。
電子票的話是需要到售票處給工作人員掃描換進場的現(xiàn)場票的。
