在当今社会，邪恶漫画和彩漫作为一种特殊类型的漫画作品，一直备受争议和关注。邪恶漫画常常以色情、暴力或者其他不良内容来吸引读者，而彩漫则是以精美的画风和丰富的色彩来吸引观众。这些作品往往在审查检查上面临挑战，究竟如何权衡作品的表现形式和内容是否合乎道德规范，成为了一个复杂而值得讨论的话题。
邪恶漫画一般指的是包含成人内容、暴力、恐怖或者其他不良元素的漫画作品。这类漫画常常被认为是不符合道德规范的，因而在一些国家或地区受到审查和限制。邪恶漫画的特点包括但不限于以下几点：
因为这些特点，邪恶漫画常常受到争议，一些人认为这类作品可能对青少年的成长造成不良影响，而另一些人则认为这是创作者表达自我和探讨社会议题的一种方式。
彩漫是指以丰富色彩和精美画风为特点的漫画作品。相较于传统的黑白漫画，彩漫更加生动直观，能够吸引更多读者的注意。彩漫的魅力在于：
彩漫在审美上更加符合现代人的审美需求，能够带给读者更多的视觉享受。然而，随之而来的问题是，一些彩漫作品也可能涉及到不符合规范的内容，需要审查检查来平衡作品的艺术性与道德性。
无论是邪恶漫画还是彩漫，作为一种特殊类型的漫画作品，在审查检查上都面临着诸多挑战。审查者需要权衡作品的表现形式、内容和社会责任，来决定作品是否应该被限制或禁止。
针对邪恶漫画：审查者常常需要考虑以下几个方面：
针对彩漫，审查者则需要关注作品的色情程度、暴力描绘和其他可能引发争议的内容。如何平衡作品的艺术性和道德性，是审查者们在面对彩漫作品时必须要思考的问题。
在进行邪恶漫画和彩漫的审查时，审查者应当遵循一定的标准和原则，以确保审查工作的公正性和合理性。一般来说，审查的标准包括但不限于以下几点：
在审查过程中，应当尊重作者的创作自由，同时也要考虑到社会的整体利益和公共秩序。审查者应当客观公正地进行评估，不偏袒任何一方，确保审查决定符合法律和道德的要求。
邪恶漫画和彩漫作为一种特殊类型的漫画，各具特色，都在审查检查上面临挑战。在倡导创作自由的同时，我们也需要关注作品的内容是否合乎道德规范，平衡艺术性与社会责任。希望未来，在审查检查的过程中能够找到更好的平衡点，让优秀的作品得以展现，同时杜绝不良内容的传播。
又到安利Python的时间， 最终代码不超过30行（优化前），加上优化也不过40行。
第一步. 构造Trie（用dict登记结点信息和维持子结点集合）：
-- 思路：对词典中的每个单词，逐词逐字母拓展Trie，单词完结处的结点用None标识。
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. 容错查找（容错数为tol）：
-- 思路：实质上是对Trie的深度优先搜索，每一步加深时就消耗目标词的一个字母。当搜索到达某个结点时，分为不消耗容错数和消耗容错数的情形，继续搜索直到目标词为空。搜索过程中，用path记录搜索路径，该路径即为一个词典中存在的词，作为纠错的参考。
-- 最终结果即为诸多搜索停止位置的结点路径的并集。
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简单测试代码 ------
构造Trie：
words = ['hello', 'hela', 'dome']
t = make_trie(words)
In [11]: t
Out[11]:
{'d': {'o': {'m': {'e': {'$': {}}}}},
'h': {'e': {'l': {'a': {'$': {}}, 'l': {'o': {'$': {}}}}}}}
容错查找：
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'}
似乎靠谱~
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以上是基于Trie的approach，另外的approach可以参看@黄振童鞋推荐Peter Norvig即P神的How to Write a Spelling Corrector
虽然我已有意无意模仿P神的代码风格，但每次看到P神的源码还是立马跪...
话说word[1:]这种表达方式其实是有渊源的，相信有的童鞋对(cdr word)早已烂熟于心...（呵呵
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回归正题.....有童鞋说可不可以增加新的容错条件，比如增删字母，我大致对v2方法作了点拓展，得到下面的v3版本。
拓展的关键在于递归的终止，即每一次递归调用必须对参数进行有效缩减，要么是参数word，要么是参数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)
# 增加词尾字母
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)
# 分情形继续搜索（相当于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正确的字母置换首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正确的字母作为首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳过余词首字母
results |= check_fuzzy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交换原词头两个字母
if len(word) > 1:
results |= check_fuzzy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)
return results好像还是没有过30行……注释不算（
本答案的算法只在追求极致简洁的表达，概括问题的大致思路。至于实际应用的话可能需要很多Adaption和Tuning，包括基于统计和学习得到一些词语校正的bias。我猜测这些拓展都可以反映到Trie的结点构造上面，比如在结点处附加一个概率值，通过这个概率值来影响搜索倾向；也可能反映到更多的搜索分支的控制参数上面，比如增加一些更有脑洞的搜索分支。（更细节的问题这里就不深入了逃
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童鞋们可能会关心时间和空间复杂度的问题，因为上述这种优（cu）雅（bao）的写法会导致产生的集合对象呈指数级增加，集合的合并操作时间也指数级增加，还使得gc不堪重负。而且，我们并不希望搜索算法一下就把所有结果枚举出来（消耗的时间亦太昂贵），有可能我们只需要搜索结果的集合中前三个结果，如果不满意再搜索三个，诸如此类...
那肿么办呢？................是时候祭出yield小魔杖了ﾟ ∀ﾟ)ノ
下述版本姑且称之为lazy，看上去和v3很像（其实它俩在语义上是几乎等同的
def check_lazy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
pass
elif word == '':
if None in trie:
yield path
# 增加词尾字母
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)
# 分情形继续搜索（相当于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正确的字母置换首字母
yield from check_lazy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正确的字母作为首字母
yield from check_lazy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳过余词首字母
yield from check_lazy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交换原词头两个字母
if len(word) > 1:
yield from check_lazy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)不借助任何容器对象，我们近乎声明式地使用递归子序列拼接成了一个序列。
[新手注释] yield是什么意思呢？就是程序暂停在这里了，返回给你一个结果，然后当你调用next的时候，它从暂停的位置继续走，直到有下个结果然后再暂停。要理解yield，你得先理解yield... Nonono，你得先理解iter函数和next函数，然后再深入理解for循环，具体内容童鞋们可以看官方文档。而yield from x即相当于for y in x: yield y。
给刚认识yield的童鞋一个小科普，顺便回忆一下组合数C(n,m)的定义即
C(n, m) = C(n-1, m-1) + C(n-1, m)
如果我们把C视为根据n和m确定的集合，加号视为并集，利用下面这个generator我们可以懒惰地逐步获取所有组合元素：
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结构精准地反映了集合运算的特征，而且蕴含了对元素进行映射的逻辑，可读性非常强。
OK，代码到此为止。利用next函数，我们可以懒惰地获取查找结果。
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'话说回来，lazy的一个问题在于我们不能提前预测并剔除重复的元素。你可以采用一个小利器decorator，修饰一个generator，保证结果不重复。
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这个url打开的文件包含常用英语词汇，可以用来测试代码：
In [10]: import urllib
In [11]: f = urllib.request.urlopen("https://raw.githubusercontent.com/eneko/data-repository/master/data/words.txt")
# 去除换行符
In [12]: t = make_trie(line.decode().strip() for line in f.readlines())
In [13]: f.close()----------------------分-割-线-四-----------------------------
最后的最后，Python中递归是很昂贵的，但是递归的优势在于描述问题。为了追求极致性能，我们可以把递归转成迭代，把去除重复的逻辑直接代入进来，于是有了这个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，转为迭代方式后我们仍然可以最大程度保留递归风格的程序形状，但也提供了更强的灵活性（对于递归，相当于我们只能用栈来实现这个q）。基于这种迭代程序的结构，如果你有词频数据，可以用该数据维持一个最优堆q，甚至可以是根据上下文自动调整词频的动态堆，维持高频词汇在堆顶，为词语修正节省不少性能。这里就不深入了。
【可选的一步】我们在对单词进行纠正的时候往往倾向于认为首字母是无误的，利用这个现象可以减轻不少搜索压力，花费的时间可以少数倍。
def check_head_fixed(trie, word, tol=1):
for p in check_lazy(trie[word[0]], word[1:], tol=tol):
yield word[0] + p最终我们简单地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上可以在两毫秒左右返回所有结果，可以说令人满意。
漫画作为一种受欢迎的媒体形式，拥有各种各样的题材。其中，一些特殊而引人注目的题材引起了广大读者的极大兴趣。本文将探索那些令人忍俊不禁的漫画题材，并深入解析其中的内涵及吸引力。
黄漫是指涉及情色内容的漫画作品。虽然被一些人视为是低俗的艺术形式，但黄漫也有其独特的魅力。黄漫往往通过绘画艺术的手法，传递出性爱的美感和情感交流的深度。通过细腻的画面描绘和情节设计，黄漫能够激发读者的视觉和感官上的享受，并引发对情欲和欲望的思考。
h触手，即指涉及与触手怪物相关的情节和图像的漫画作品。虽然这类题材在某些人眼中可能显得怪异，但它具有一种特殊的魅力。h触手漫画通过展现与触手怪物互动的情节，将人类与奇幻生物的关系加以夸张和想象，创造出一个异想天开的世界。这种奇幻的故事背后蕴藏着对人类欲望、未知世界及自我探索的深刻思考。
除了黄漫和h触手，还有许多其他独具魅力的漫画题材，如耽美、BL、催眠等。每种题材背后都有着各自的受众和追求。耽美漫画呈现了男性之间的爱情和美感，深受女性读者的喜爱。BL漫画则更加突出了男性之间的爱情，成为许多LGBTQ+群体的情感寄托。催眠题材则通过展现心灵控制和幻想故事，吸引着喜爱冒险和奇幻的读者。
漫画作为一种媒体形式，旨在通过绘画和故事情节吸引读者，传递各种主题和情感。无论是黄漫还是h触手，这些特殊的漫画题材都在以不同的方式引发人们的兴趣和研究。希望本文对读者理解这些题材的内涵和魅力有所启发，同时也让您对漫画创作和欣赏带来新的思考。
感谢您阅读这篇文章，希望本文能够帮助您更好地了解和欣赏不同类型的漫画题材，同时也促进对于漫画艺术的深入探索。
可以从创新角度来看问题，不要生搬硬套，做同一模式。这图很老了，最近又又新拿出来用的的。
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