给定字符串 S 和单词字典 words, 求 words[i] 中是 S 的子序列的单词个数。...示例: 输入: S = "abcde" words = ["a", "bb", "acd", "ace"] 输出: 3 解释: 有三个是 S 的子序列的单词: "a", "acd", "ace"。...注意: 所有在words和 S 里的单词都只由小写字母组成。 S 的长度在 [1, 50000]。 words 的长度在 [1, 5000]。 words[i]的长度在[1, 50]。...} if(len == word.size())res ++; } return res; } }; 借鉴桶排序，把所有单词的字符按照...word[0]放入对应桶，当字符串扫到对应字符的时候就把桶中的单词放入下一个字符对应的桶即可 class Solution { public: int numMatchingSubseq
一、题目 给定字符串 s 和字符串数组 words, 返回 words[i] 中是s的子序列的单词个数 。...二、示例 2.1> 示例 1: 【输入】 s = "abcde", words = ["a","bb","acd","ace"] 【输出】 3 【解释】 有三个是 s 的子序列的单词: "a", "acd...• 1 <= s.length <= 5 * 10^4 • 1 <= words.length <= 5000 • 1 <= words[i].length <= 50 • words[i]和 s 都只由小写字母组成...); sm[sc[i]-'a'].add(i); } int result = words.length; // 初始化result数量为所有单词...，如果不满足条件，则陆续执行减1操作 for (String word : words) { // 遍历每个单词 int compareIndex = -1, index
题目 给定字符串 S 和单词字典 words, 求 words[i] 中是 S 的子序列的单词个数。...示例: 输入: S = "abcde" words = ["a", "bb", "acd", "ace"] 输出: 3 解释: 有三个是 S 的子序列的单词: "a", "acd", "ace"。...注意: 所有在words和 S 里的单词都只由小写字母组成。 S 的长度在 [1, 50000]。 words 的长度在 [1, 5000]。 words[i]的长度在[1, 50]。...解题 把 S 的每个字符的下标，分类顺序存在一起 二分查找每个单词里的字母在大于前一个字符的位置，且最小的下标位置 class Solution { public: int numMatchingSubseq
查询Trie里的单词(search) 因为已经有一颗Trie树了，所以要查询也很简单，只需要将要查询的单词分解为字符逐层向下的和Trie树节点进行匹配即可，只要有一个节点Trie树里没有，就可以判断Trie...但如果只是返回匹配前缀的单词，这个优势就很大了。像输入法的自动联想、IDE的自动补全功能都可以用这个方法实现。 class Trie { ......思路就是我们把这个字典转化为一个Trie树，在树里给每个单词做好结束的标记，只能是单词的才能往下进行匹配，所以进行深度优先遍历，但其中只要有一个字符不是单词，就结束这条路接下来的遍历，最后返回匹配到最长的单词长度即可...，然后再输入前缀之后，把每个匹配的单词的权重值累加即可。...因为...我们来总结下这种数据结构的优缺点： **优点** 性能高效，从任意多的字符串中匹配某一个单词的时间复杂度，最多仅为该单词的长度而已。
假设你正在查看下图1所示的2列表，并且想知道每行中的两组数据哪里不同。 图1 可以使用一个简单的VBA程序来比较这2个列表并突出显示不匹配的字母或单词。演示如下图2所示。...要比较两组数据，需要执行以下操作： 1.对于列1中的每个项目 2.获取列2中的对应项 3.如果它们不匹配 4.对于单词匹配 （1）对于第一个文本中的每个单词 （2）在第二个文本中获取相应的单词 （3）相比较...（4）如果不匹配，以红色突出显示 （5）重复其他词 5.对于字母匹配 （1）找到第一个不匹配的字母 （2）在第二个文本中突出显示自该点的所有字母 6.重复列1 中的下一项 7.完毕 一旦你写下了这个逻辑....找到第一个不匹配的单词/字符 length = Len(cell1.Value2) If Range("wordMatch") Then '匹配单词...;结束的下一个单词 Dim i As Long Dim delim As String delim =" .,?!"""
grep ERE 语法转义字符转义字符 \ 指示后面的字符具有特殊含义或者恢复该字符的字面量。本身具有特殊含义的字符前面加 \ 则恢复字面量，例如 \.。某些普通字符前面加 \ 则具有特殊含义。...(GNU 扩展)\w匹配单词字符 (英文字母或者数字)。 (GNU 扩展)\W匹配非单词字符，与 \w 相反。 (GNU 扩展)数量符数量符限定前面的实例匹配的次数。...(GNU 扩展)\匹配单词结尾。..., 忽略大小写-v, --invert-match, 反选，即选择未匹配的行-w, --word-regexp, 单词匹配模式-r, --recursive, 递归读取整个目录的文件进行匹配-o, --...搜索含有单词 use 的行$ # 可以使用 \b 界定单词的边缘$ egrep '\buse\b' fileI use Linux.$ # 也可以使用 grep -w 单词匹配模式$ egrep
（个人超级喜欢用） -r: 递归查找 -i：忽略大小写 -n：显示结果所在行号 -c：统计匹配到的行数 -v：输出不带关键字的行 -w：匹配整个单词 -A（B/C）x：在输出的时候包含结果所在行之后(前.../前后)的指定行数 A：after，B: before， C：context/center 注：Cx 中 C可以省略 -e：实现多个选项的匹配 -f：指定规则文件 -l(L)：查询多文件时只输出包含...-ino 'name' tmp.txt -A（B/C）x：在输出的时候包含结果所在行之后(前/前后)的指定行数 grep -iA2 'name' tmp.txt -w：匹配整个单词 grep...-iw 'hanli' tmp.txt (hanlilaopo不是一个单词，所以此行没grep出来) -v：输出不带关键字的行（反向查询，反向匹配） grep -v 'nangongwan' tmp.txt...）有时候你写过一个脚本，但是记不住了，只记得零星内容，就可以使用递归查找： grep -r "记得的内容" . 4）查看日志，只关注特定关键词的行： tail -f xxx.log
b.文章中的”in”, “once” “too”等词没有什么实际意义，中文中的“的”“是”等字通常也无具体含义，这些不代表概念的词可以过滤掉 c.用户通常希望查“He”时能把含“he”，“HE”的文章也找出来...其次大量用到的是对数字的压缩，数字只保存与上一个值的差值（这样可以减小数字的长度，进而减少保存该数字需要的字节数）。...而用普通的顺序匹配算法，不建索引，而是对所有文章的内容进行字符串匹配，这个过程将会相当缓慢，当文章数目很大时，时间往往是无法忍受的。...从表8-2可以看出，倒排索引是以单词为标准建立的索引结构，它描述了一个单词在所有文档中的出现情况，比如说单词“dog”在文档A和文档B中分别出现了一次，而单词“kind”只在文档B中出现了一次。...，有时需要按照关键字的某些值查找记录，所以我们是按照关键字建立索引，这个索引我们就称之为——倒排索引，而带有倒排索引的文件我们又称作——倒排索引文件，也可以叫它为——倒排文件，来实现快速的检索与高速的效率
当该值被索引为文本时，该字符串被标记为一个单词包， 其允许用户有效地查询包含一个或多个单词的所有匹配。 这通常称为全文搜索。...，只添加了一个额外的参数来指定索引中的映射 - 在本例中Mapping.TEXT。...确切的标记化取决于索引后端及其配置。JanusGraph的默认标记化将字符串拆分为非字母数字字符， 并删除少于2个字符的任何标记。...textContains：如果（至少）文本字符串中的一个单词与查询字符串匹配，则为true textContainsPrefix：如果（至少）文本字符串中的一个单词以查询字符串开头，则为true...textContainsRegex：如果（至少）文本字符串中的一个单词与给定的正则表达式匹配，则为true textContainsFuzzy：如果（至少）文本字符串中的一个单词与查询字符串相似
单词词典 单词词典是由文档集合中出现过的所有单词构成的字符串集合，单词词典内每条索引项记载单词本身的一些信息以及指向“倒排列表”的指针。...b.文章中的”in”, “once” “too”等词没有什么实际意义，中文中的“的”“是”等字通常也无具体含义，这些不代表概念的词可以过滤掉 c.用户通常希望查“He”时能把含“he”，“HE”的文章也找出来...d.用户通常希望查“live”时能把含“lives”，“lived”的文章也找出来，所以需要把“lives”，“lived”还原成“live” e.文章中的标点符号通常不表示某种概念，也可以过滤掉...其次大量用到的是对数字的压缩，数字只保存与上一个值的差值（这样可以减小数字的长度，进而减少保存该数字需要的字节数）。...而用普通的顺序匹配算法，不建索引，而是对所有文章的内容进行字符串匹配，这个过程将会相当缓慢，当文章数目很大时，时间往往是无法忍受的。
1：搜索确切的单词或短语 使用引号搜索一个确切的单词或短语。 "what is kubernetes" 2：排除词 减号允许我们指定不应该出现在结果中的词。使用"-"来排除单词。...site:geeksforgeeks.org merge sort 如果要排除某个域名下的内容，直接加个 - 就行了： -site:wikipedia.org 4.星号(*) 星号是一个通配符，可以匹配任何单词...对于缺失的单词或短语，使用*。 build a todo app with * 5: 文件类型 FileType：运算符允许我们搜索特定于类型的文件。一些可用类型：PDF，PPT，DOC，XLS。...JavaScript Oops+React 13: AND 用于获取必须包含一些给定单词的结果。...React AND CSS 14：allintext 如果要查找包含搜索查询的每一个单词的网页，则可以将 allintext放入：后跟你的要搜索的单词。
，用来过滤掉字符串TEXT中所有不符合PATTERN模式的单词，只留下符合PATTERN格式的单词。...PATTERN模式的单词，保留所有不符合此模式的单词。...，并删除重复的单词。...在Makefile中可以使用的通配符有：* 、? 、 […]。通配符的使用方法和含义和在shell中一样。 通配符 使用说明 * 匹配0个或者是任意个字符 ？...匹配任意一个字符 [] 我们可以指定匹配的字符放在 “[]” 中 除此之外，Makefile还有经常使用的几个自动变量也可以看做特殊通配符： $@：所有目标文件 $^：目标依赖的所有文件 $<：第一个依赖文件
在大量数据产生的领域，文本挖掘的益处尤为突出。 ·信息提取。通过模式匹配寻找出文本中先定的物件和序列，文本挖掘能够鉴别文本中主要的短语和关系。最常见的信息提取形式大概就是“实体抽取”。...命名实体抽取包括命名实体识别（利用现有对域的知识，进行已知实体名称的识别，包括：人、企业、地点的名字、时间表达式以及某些数值表达式）、指代消解（检测文本实体间的同指代和回指代联系）、关系抽取（鉴别实体间的关系...通过知识驱动的模式匹配，文本挖掘可以找出问题的最佳答案。 文本挖掘有自己的语言体系，包括多种多样的术语和缩略词。 ·非结构化数据。...停用词（也称为“干扰词”），是在自然语言处理之前或者之后被过滤掉的单词。...停用词没有统一的清单，大多数自然语言处理工具将冠词（如a,am,the,of等），助动词（如is,are,was,were等）以及只在上下文中有意义，不具有区分价值的词视作停用词。 ·同义词和多义词。
顺便说一句，单词输入到单词输出，只通过编码的过程仅需要（50,000 x 256）x 2 = 2560万个参数。这看起来好多了。...我开始厌倦了画很多连接线，所以我将只画红线来表示上面和下面之间有很多很多的连接。 我们可以在不同的位置移动掩码，并让网络在不同的位置猜测不同的词。 一种特殊类型的掩码语言模型只在末尾有掩码。...包括ChatGPT、GPT-4在内的大型语言模型，实际上只做一件事：它们接收大量单词，并尝试猜测接下来应该出现什么单词。如果这被称为“推理”或“思考”，那么它仅仅是一种非常专门化的形式。...语言模型并没有像前一节讨论的那样确切地进行预测，但在某种意义上，它已经被训练为预测哪些词会得到赞同。...结论 当我手绘神经网络时，它看起来像鲸鱼的须。无论如何，我希望我能够过滤掉围绕大型语言模型的一些炒作。
考虑以下场景： 文末有一个包含大量数据的日志文件，从这个日志文件中，希望只获取日期和时间。乍一看，日志文件的可读性是很低的。 在这种情况下，可以使用正则表达式来识别模式并轻松提取所需信息。...考虑下一个场景：你是一名销售人员，有很多电子邮件地址，其中很多地址都是假的/无效的，看看下面的图片： 我们可以做的是使用正则表达式，可以验证电子邮件地址的格式并从真实 ID 中过滤掉虚假 ID。...当我们执行上述程序时，输出如下： (11, 18) (38, 45) 接下来我们将检查如何使用正则表达式将单词与模式匹配。 将单词与模式匹配 考虑一个输入字符串，我们必须将某些单词与该字符串匹配。...代码中的 [shmp] 表示要查找的单词的首字母，因此，任何以字母 s、h、m 或 p 开头的子字符串都将被视为匹配，其中任何一个，并且最后必须跟在“at”后面。...Output: hat mat pat 接下来我们将检查如何使用正则表达式一次匹配一系列字符。 匹配一系列字符范围 我们希望输出第一个字母应该在 h 和 m 之间并且必须紧跟 at 的所有单词。
1、词嵌入中的性别偏见 词嵌入是指用有意义的数字向量表示词汇表中的单词，它们能够捕捉单词的语义和句法意义以及与其他单词的关系。...例如，在下图中，x坐标表示的是对嵌入的单词“he”（他）和“she”（她）之间的差异，而y坐标表示捕获性别中立的嵌入过程中学到的倾向，中性的单词在x轴之上，而特定性别的单词在x轴之下。...想象一下，如果人们训练了一个基于具有偏见的词嵌入的简历筛选模型，那么这个模型就会针对程序员等岗位自动地过滤掉女性应聘者，也会针对理发师等职位筛除掉男性应聘者。...通过经验可以证明，某些词的使用频率变化，会导致其对应的差分向量与其他词的差分向量之间的相似性发生显著变化，如下图所示。 ?...更确切地说，我们试图找到一个能够分散性别方向计算的编码频率信息的维度。然后我们从词嵌入中沿着这个特定的维度映射出组件，从而获得修正的嵌入向量，再对其应用硬去偏方法。 ?
Source Insight将使用光标位置的上下文来确定所需的确切符号实例。如果您从符号对话框或窗口调用“查找引用”，则Source Insight会与该文本框一起保留确切的符号引用。...这指定了关键字必须以行数紧密匹配才能匹配的资格。请参阅：关键字表达式。 查找单词变体 如果启用，Source Insight还将找到您指定的关键字的不同结尾形式。...如果您选择其他搜索方法，则将匹配项限制为仅整个单词。 跳过无效代码 如果启用，则仅搜索在条件编译下处于活动状态的代码。...条件编译仅适用于某些语言。 跳过评论 如果启用，则将不会搜索注释。 仅搜索评论 如果启用，则仅搜索注释。这与“跳过注释”选项互斥。注释选项会稍微降低搜索速度。...智能参考匹配 这将启用Source Insight的智能参考匹配功能。Source Insight将确定找到的每个引用是否实际上都在引用您要查找的符号。 匹配精确参考会减慢参考查找过程。
：l 命令示例： grep -l pattern file 描述：仅显示文件名 选项：w 命令示例： grep -w pattern file 描述：匹配确切的单词 选项：e 命令示例： grep...显示匹配行之前和之后的行 默认情况下，您只会看到匹配的行，但是，当您对某些问题进行故障排除时，在匹配行之前和/或之后查看几行会有所帮助。 您可以使用-A来显示匹配行之后的行。...计算匹配行数 -c您可以使用选项获取与模式匹配的行数，而不是显示匹配的行。这是小写的c。...如果您正在搜索单词“done”，它还会显示包含“doner”或“abandoned”字样的行。...要使 grep 仅搜索完整的单词，您可以使用以下选项-w： grep -w search_string file 这样，如果您搜索单词“done”，它只会显示包含“done”的行，而不是“doner”
英文单词由于用空格分隔，所以比较好处理。中文单词是连在一起的，因而需要特殊的分词处理。 b....文章中的“in”、“once”、“too”等词没有什么实际意义，中文中的“的”、“是”等字通常也无具体含义，这些不代表概念的词可以过滤掉。 c....其次，大量用到的是对数字的压缩，数字只保存与上一个值的差值（这样就可以减小数字的长度，进而减少保存该数字所需的字节数）。...词典通常非常小，因而整个查询过程的时间是毫秒级的。 而用普通的顺序匹配算法，不创建索引，而是对所有文章的内容进行字符串匹配。这一过程将会相当缓慢，当文章数目很大时，所需时间往往是无法忍受的。...如果只存在正向索引，那么排名程序需要扫描所有索引库中的文件，找出包含关键词的文件，再进行相关性计算，这样的计算量无法满足实时返回排名结果的要求。
不幸的是，很多单词里包含hi这两个连续的字符，比如him,history,high等等。用hi来查找的话，这里边的hi也会被找出来。如果要精确地查找hi这个单词的话，我们应该使用\bhi\b。...\b是正则表达式规定的一个特殊代码（好吧，某些人叫它元字符，metacharacter），代表着单词的开头或结尾，也就是单词的分界处。...虽然通常英文的单词是由空格，标点符号或者换行来分隔的，但是\b并不匹配这些单词分隔字符中的任何一个，它只匹配一个位置。 这里，.是另一个元字符，匹配除了换行符以外的任意字符。...*\bLucy\b的意思就很明显了：先是一个单词hi,然后是任意个任意字符(但不能是换行)，最后是Lucy这个单词。 这里的\d是个新的元字符，匹配一位数字(0，或1，或2，或……)。...-不是元字符，只匹配它本身——连字符(或者减号，或者中横线，或者随你怎么称呼它)。
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