今天微信朋友圈有人發了這樣一條消息，如下：
對於80%的人來說，玩兒這個游戲的方法就是拿眼睛瞅了，瞅到一個算一個，大部分人都能找到：章，兄，立，早。
細心一點的人能找到：克，十，兒，古。
處女座的應該還能再加上：一，音。
但是，如果你問一個人他找這些字的思路是什么，相信他會這樣回答你：這還需要思路嗎？看着有這個字就寫出來嘍。
普通人這么說當然無可厚非，但這種話不應該從一個研究過算法的人嘴里說出來，生活中我們做任何事情，都有應該有一個基本思路，小到整理試卷時候的高效排序方式（據我們老師講他嘗試過，最快的整理方式是歸並排序，大多數人應該是遵循插入排序的思想），大到出門旅游時的線路選擇（最短路徑，最經濟路徑），算法可以為我們解決生活中的許多問題。
自從有了女兒以來，我一直在觀察她從出生到目前（三歲零九個月）的語言形成和行為方式，我不知道有多少人這樣做過，如果觀察過的人應該可以理解我下面的話：很多時候，人和機器是沒有太大區別的，時至今日，我女兒說的每一句話，出現的每一種看似出乎意料的表情和動作，仔細分析后基本都可以在她過往的經歷中找到原型。
從研二開始，我對機器學習產生了很大的興趣，尤其是深度學習，我堅信在未來的30到50年，一定會有比肩人類的人工智能出現，擁有涌現、聯想、抽象的能力。
話題扯遠了......
下面我們嘗試用簡單的算法來解決這個小游戲吧：
首先這個問題和以往研究過的某一類問題很像，具有“聯想”和“抽象”能力的你一定發現了，沒錯，那就是字符串匹配算法。
在以往，我們研究過的大多數的匹配都是針對字符串，對於這樣“結構化漢字串”（請允許我這么稱呼它）而言，無非就是從最基本的筆畫開始，依次往后進行組合，然后與字典進行匹配，找到對應的字就輸出嘛，如此看來，這與字符串匹配沒有什么兩樣。
那就從“丶”筆畫開始嘍，字典里有的字：首先找到了立、繼續往下，找到音，繼續往下，找到章，再往下搜索完所有筆畫沒有匹配的漢字了
從“一”筆畫開始，找到一，然后沒有了
以此類推
我們的漢字匹配程序找到了什么字呢？
立，音，章，一，日，早，（二），干，十，古，克，口，兄，兒
還不錯嘛~遺憾就是這種算法會破壞字體的結構，比如找到的二，我們可以找到一定的規則來消除這樣的錯誤匹配。
另一個遺憾就是時間復雜度太高啦，找這么簡單的結構當然沒問題，但是如果有一個超級無聊大變態給你寫了一個巨長的字（假設由1億個基本漢字摞起來）讓你找，這個算法恐怕就有點力不從心了。
在字符串匹配領域最高效的當然首推我前文提到的moore教授的算法和KMP三位大神的算法了，可惜在此處有不適用的地方，需要我們進一步思考。
吃飯去也。