题目 给定一个二叉树，检查它是否是镜像对称的。...思路分析 判断二叉树是否镜像对称==>（左子树的右节点等于右子树的左节点）&&（右子树的右节点等于左子树的左节点） 代码 public boolean isSymmetric(TreeNode
Unity 小科普 老规矩，先介绍一下 Unity 的科普小知识： Unity是 实时3D互动内容创作和运营平台 。...Unity 平台提供一整套完善的软件解决方案，可用于创作、运营和变现任何实时互动的2D和3D内容，支持平台包括手机、平板电脑、PC、游戏主机、增强现实和虚拟现实设备。...也可以简单把 Unity 理解为一个游戏引擎，可以用来专业制作游戏！...检查字典中是否存在某个Key的几种方法 在做项目的过程中我们经常需要检查字典中是否存在某个Key，从而对字典进行添加和删除的操作 下面就来介绍几种可以正常使用的方法。...一般来说使用第一种方法就可以满足我们的需求啦～ 方法1: public bool ContainsKey (TKey key); 检查字典中是否存在某个Key的常用API Dictionary
Unity 小科普 老规矩，先介绍一下 Unity 的科普小知识： Unity是 实时3D互动内容创作和运营平台 。...Unity 平台提供一整套完善的软件解决方案，可用于创作、运营和变现任何实时互动的2D和3D内容，支持平台包括手机、平板电脑、PC、游戏主机、增强现实和虚拟现实设备。...也可以简单把 Unity 理解为一个游戏引擎，可以用来专业制作游戏！...---- Unity 实用小技能学习 C# 检查字典中是否存在某个Key的几种方法 在做项目的过程中我们经常需要检查字典中是否存在某个Key，从而对字典进行添加和删除的操作 下面就来介绍几种可以正常使用的方法...一般来说使用第一种方法就可以满足我们的需求啦～ 方法1: public bool ContainsKey (TKey key); 检查字典中是否存在某个Key的常用API Dictionary
组件是可复用的vue实例，一个组件被创建好之后，就可能被用在各个地方，而组件不管被复用了多少次，组件中的data数据都应该是相互隔离，互不影响的，基于这一理念，组件每复用一次，data数据就应该被复制一次...，之后，当某一处复用的地方组件内data数据被改变时，其他复用地方组件的data数据不受影响，如下面这个例子： ?...该组件被复用了三次，但每个复用的地方组件内的count数据相互不受影响，它们各自维护各自内部的count。 ?...能有这样效果正是因为上述例子中的data不是一个单纯的对象，而是一个函数返回值的形式，所以每个组件实例可以维护一份被返回对象的独立拷贝，如果我们将上述例子中的data修改为： ?...那么就会造成无论在哪个组件里改变了count值，都会影响到其他两个组件里的count。 ?
引用类型与函数区别 引用类型与函数 object是引用类型，如果不用function返回，每个组件的data都是内存的同一个地址，一个数据改变了其他也改变了。...js中只有函数构成作用域（只有函数的{}构成作用域，对象的{}以及if(){}都不构成作用域），data是一个函数时，每个组件实例都有自己的作用域，每个实例相互独立，不会互相影响。...，那么当你修改其中一个属性的时候，另外一个实例也会跟着改； 两个实例必须有自己各自的作用域才行，需要通过下列方法进行处理 const Mycomponent = function(){ this.data...= this.data(); } Mycomponent.prototype.data = function(){ return { a: 1, b: 2 } } 这样每一个实例的...这是js本身的特性带来的，跟vue本身设计无关。
AlphaGo Zero是DeepMind的自动操作系统的最新化身。有人可能会认为，在围棋中击败人类世界冠军是很难的。...我们设想一下，AlphaGo Zero是否可能已经学会了新的技能，这种技能让它的竞争对手无法在相同的搜索空间中推理，因此有了一个不可逾越的劣势。...由于无法表达更复杂的复合概念，围棋中的人类语言可能是低效的。AlphaGo Zero似乎能够做到的是，以一种同时满足多个目标的方式来执行它的动作。...在这两种情况下，你都有两个在训练中互相馈送的网络。 每个人都应该想到的一个重要问题是:“AlphaGo Zero的算法有多普遍?”DeepMind曾公开表示，他们将把这项技术应用于药物研发领域。...讽刺的是，当DeepMind在没有人类偏见的情况下训练人工智能时，人类发现他们并不理解它！这是另一个不可理解的维度。有一些原始的概念是我们无法理解的。
一般我们会以组件化的思想去开发（别担心，马上讲解什么是组件化的思想），所以我们还会用到Vue实例对象中的另一个属性components去注册别的组件。...= new Vue() //此时vm2是这样的 vm2 = { //这里的data，是先获取了函数Vue中的data（data的值为函数），然后得到了data的返回值 data: { name...这是因为这两个实例对象在创建时，是先获得了一个函数，将该函数的返回值作为了自己属性data的值，并且这两个实例对象中data的值在栈中对应的堆中的地址也不一样，所以他们不会互相影响。...55' } } //创建了一个Vue实例，会调用上面的定义的函数 let vm1 =new Vue() //此时的vm1应该是这样的 vm1 = { //这里的data是获取了函数Vue中的data...因为我们刚开始定义了构造函数Vue时，给他内部的data设置了一个值，该值为对象类型，对象类型在js中称为引用数据类型，在栈中是存储着一个指向内存中该对象的堆中的地址。
这份列表将用于在内部建立一个单词查找树的字典（Trie dictionary）。然后你将一个字符串传递给它，并告诉它是要执行替换还是搜索。 对于替换，它将用替换关键字创建一个新字符串。...如果我们从语料库中拿出每个单词，并且检查它是否出现在句子中，这需要我们遍历字符串四次。 如果语料库里有n个词，它将需要n个循环。并且每个搜索步骤（is in sentence?）...将花费自己的时间，这就是正则匹配（Regex match）的机制。 还有与第一种方法相反的另一种方法L对于句子中的每个单词，检查它是否存在于语料库中。 如果这个句子有m个词，它就有m个循环。...它的工作方式是： 首先根据语料库创建一个单词查找树字典（Trie data structure）。如下图： start和EOT（End Of Term）表示单词边界，可以是空格，句号或换行符。...FlashText算法只检查输入字符串“I like Python”中的每个字符。即便我们的字典有一百万个关键字，这对它的运行几乎没有影响。这正是FlashText算法的能力所在。
一、总结 1.vue中组件是用来复用的，为了防止data复用，将其定义为函数。...$options.data.name); six // 输出vc2的data的值是six，这时候发现vc2中的data也被修改了，他们data相互影响 将data改为一个函数 // 这样就可以保证每个组件调用...在mergeOptions中会调用strats.data对子类的data进行合并，这个方法中首先会判断子类的data进行判断，要求data必须是一个函数，如果不是会报错告诉它这个data应该是一个函数定义...因为子组件也要有父组件的属性，extend方法是通过一个对象创建了一个构造函数，但是这个构造函数并没有父类的属性，因为它是一个新函数，和之前的Vue构造函数是没有关系的。...通过extend产生了一个子函数，这个子函数需要拥有vue实例上的所以东西，它就要做一次合并。 四、为什么new Vue这个里面的data可以放一个对象？ 因为这个类创建的实例不会被复用。
小灰的想法，是要建立一个很大的哈希表，哈希表中的key，是所有单词包含的前缀。...首先，前缀树会根据关键字中的第一个字母“a”，检查根节点是否有a对应的孩子节点，发现存在该孩子节点： 接下来，根据关键字中的第二个字母“p”，检查a孩子节点是否拥有对应字母p的孩子节点，发现存在该孩子节点...首先，前缀树会根据关键字中的第一个字母“b”，检查根节点是否有b对应的孩子节点，发现存在该孩子节点： 接下来，根据关键字中的第二个字母“u”，检查b孩子节点是否拥有对应字母u的孩子节点，发现存在该孩子节点...： 左后，根据关键字中的第三个字母“s”，检查u孩子节点是否拥有对应字母s的孩子节点，发现存在该孩子节点，并且该节点的结束标志位为真： 这样一来，前缀树就判断出当前字典中存在精确匹配“bus”的单词...首先，前缀树会根据关键字中的第一个字母“b”，检查根节点是否有b对应的孩子节点，发现存在该孩子节点： 接下来，根据关键字中的第二个字母“u”，检查b孩子节点是否拥有对应字母u的孩子节点，发现存在该孩子节点
因为单词通常由空格分隔，所以检查消息字符串是否是英语的一种方法是在每个空格处将消息分割成更小的字符串，并检查每个子字符串是否是字典中的单词。...我将为您提供一个字典文件来使用，所以我们只需要编写isEnglish()函数来检查消息中的子字符串是否在字典文件中。 不是每个单词都存在于我们的字典文件中。...-- 我们的isEnglish()函数将一个解密的字符串分割成单独的子字符串，并检查每个子字符串是否作为一个单词存在于字典文件中。...对字典使用in运算符 您可以使用in操作符来查看字典中是否存在某个键。重要的是要记住in操作符检查的是键，而不是值。...第 33 行使用for循环迭代possibleWords中的每个单词，并检查该单词是否存在于ENGLISH_WORDS字典中。
为什么这不起作用？ 经过一些调试焦虑和一些实验后，我终于明白了，我学生时代的理论——破解密码多么容易——并不像人们说的那么容易。我对学校数学老师的钦佩之情再次受到打击！...（例如，一个字母的单词主要是“I”和“a”）；等等。...一个明显的答案是查看结果中有多少有效的英语单词。如果两种方法对字母映射的内容给出两种不同的建议，我们将采用一种可以提高消息中有效单词数量的方法。 这是一个提取字典中没有的所有单词的函数。...在现实世界中，我需要确定子字符串是否有效，而不仅仅是整个单词，并且需要不同的标点符号方法。）...对于每个无效词，我们得到相同长度的字典词列表…… ...并在EditDistance 中找到最近的。如果有几个同样接近，那么我们会忽略它们，因为我们更有可能在已经是猜测的过程中给自己提供虚假信息。
如果你考虑.add()中发生了什么，它甚至听起来像第二种方法：得到单词，检查它是否已经在集合中，如果没有，则将其添加到数据结构中。 那么为什么使用与第二种方法不同的集合呢？...它们是不同的，因为集合存储元素的方式允许接近恒定时间检查值是否在集合中，而不像需要线性时间查找的列表。...name = 'The Man with No Name' ... >>> name 'The Man with No Name' 此方法首先检查字典中是否存在name键，如果存在，则返回相应的值。...你迭代学生并检查他们的名字是否已经是字典中的属性。...因为如果你想检查一个字符是否是英语字母表的一部分，一种流行的方法是看它是否在A和Z之间（在ASCII图表上是65和122）。
类属性（由派生类覆盖） vocab_files_names (Dict[str, str]) — 一个字典，键是模型所需的每个词汇文件的__init__关键字名称，值是保存相关文件的文件名（字符串）。...pretrained_vocab_files_map (Dict[str, Dict[str, str]]) — 一个字典的字典，高级键是模型所需的每个词汇文件的__init__关键字名称，低级键是预训练模型的...pretrained_vocab_files_map (Dict[str, Dict[str, str]]) — 一个字典，高级键是模型所需的每个词汇文件的__init__关键字名称，低级键是预训练模型的...标记器添加的特殊标记映射到None，其他标记映射到其对应单词的索引（如果它们是该单词的一部分，则几个标记将映射到相同的单词索引）。 返回一个将标记映射到初始句子中实际单词的列表，用于快速标记器。...CharSpan 是 NamedTuple，具有： start: 原始字符串中与标记关联的第一个字符的索引 end: 原始字符串中与标记关联的最后一个字符后面的字符的索引 获取批处理序列中给定单词对应的原始字符串中的字符范围
我想知道，是否有更好的方法在Python 3中返回列表？ ...显然，插入运算符可能不起作用，但是对于字典关键字列表而言，这并没有多大意义。 ...在“鸭子类型”定义上dict.keys()偏离dict.keys()返回一个可迭代的对象，而不是类似列表的对象。...在实际的用例中，与字典中的键有关的最常见的事情是遍历它们，因此这很有意义。 And if you do need them as a list you can call list() ....与zip()非常相似-在大多数情况下，它都是经过迭代的-为什么要创建整个元组的新列表只是为了对其进行迭代，然后又将其丢弃？
在第22行打印之后，我们检查这个单词是否存在于good_words或bad_words中，并分别增加number_of_good_words或number_of_bad_words。...如你所见，要检查列表中是否存在项，可以使用in关键字。 另外，请注意if的语法：你需要在条件后面输入colon (:) 。而且，在if中应该执行的所有代码都应该缩进。...稍后，我们使用word_weights字典检查其中是否存在单词，并计算分配给单词的值。这与我们在前面的代码中所做的非常相似。...这段代码的另一个改进是它的结构更好：我们尝试将代码的不同逻辑部分分离到不同的函数中。函数是用def关键字定义的，后跟着一个函数名，后面跟着圆括号中的零个或多个参数。...这是一个非常复杂的任务：自然语言非常复杂，构建一个stemmer需要花费大量的时间和精力。此外，这些任务以前也做过。那么，为什么要重新发明轮子，尤其是如此复杂的一个？
hello，大家好，我是 Lorin，今天给大家带来数据结构中，多叉树的一种应用-字典树，来看看它为什么可以广泛应用于字符串处理、搜索引擎、自动完成、拼写检查等领域。...字典树字典树，又称前缀树（Trie Tree），是一种基于树状结构的数据结构，广泛应用于字符串处理、搜索引擎、自动完成、拼写检查等领域。...下面是一个由单词 aa、ac、cd、die 构成的字典树：性能分析时间复杂度插入操作的时间复杂度： 对于要插入的字符串，需要从根节点开始，逐个字符进行查找和插入。...使用场景字典树在以下场景中具有广泛的应用：自动完成和搜索建议字典树可用于实现搜索引擎的自动完成和搜索建议功能。通过将搜索关键字构建成字典树，可以快速地查找以用户输入为前缀的所有可能搜索词汇。...拼写检查和纠正字典树也被用于拼写检查和纠正。通过将正确的单词构建成字典树，可以在用户输入错误拼写时，快速地找到可能的正确拼写建议。IP 路由表字典树还在网络路由表的查找中发挥了重要作用。
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