.*.mapper*") public class MybatisPlusConfig { /** * 新的分页插件,一缓和二缓遵循mybatis的规则,需要设置 MybatisConfiguration...interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL)); return interceptor; } } controller方法...import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;分页对象 这里注入service层就省略了 /** * 分页查询...List jobInfos = service.selectUserPage(paged); return jobInfos; } service方法...@Autowired private UserMapper userMapper; //如果爆红也没事,假错误 /** * 分页查询 */ public List
用户外键 用户表 t_user + id + name 帖子发起者名字 + xx 示例图中红色框中的内容为 t_user 表的字段 name， 而要实现上面显示帖子，就要用到关联查询了，而且帖子很多...，必须用分页查询， 那么，怎么通过 MyBatisPlus 来实现关联、分页查询呢 ？...很简单，往下看。 二、需求、数据库表设计 这是个人 app 项目中 v1.0 版本的部分表。.../MyBatisPlus_page_tables.git 2、entity、mapper、service、controller 使用了 MyBatisPlus 的代码生成器，自动生成大部分基础的代码，操作方法见之前的文章...、setter 省略 五、测试接口 1、没有关联的分页查询接口 http://localhost/common/getAllQuestionByPage/1/2 ① json 输出 {
使用Django构建即时通讯应用的最简单方法 原文:《The simplest way to build an instant messaging app with Django》 https://www.photondesigner.com...但是，有一种变通方法，就是服务器向客户端声明，接下来要发送的是流信息（streaming）。也就是说，发送的不是一次性的数据包，而是一个数据流，会连续不断地发送过来。...这时，客户端不会关闭连接，会一直等着服务器发过来的新的数据流，视频播放就是这样的例子。本质上，这种通信就是以流信息的方式，完成一次用时很长的下载。 2....docs.djangoproject.com/zh-hans/4.2/ref/request-response/#streaminghttpresponse-objects StreamingHttpResponse 用于从...django-questions/222_django_django_31_streaminghttpresponse_with_an_async_generator.html StreamingHttpResponse的使用方法与常规的
微博作为中国乃至全球范围内具有重要影响力的社交媒体平台之一，在互联网信息传播中扮演着举足轻重的角色。...通过Fizzler这一强大的.NET库，我们可以利用其基于CSS选择器的特性，精准地定位并提取微博页面中的关键信息，从而实现对热点话题、趋势以及用户互动的全面抓取。...借助C#语言的灵活性和强大功能，我们能够轻松编写出高效、稳健的爬虫程序，从而实现对微博平台丰富内容的智能化挖掘和分析。...本文将指导读者从零开始，了解如何利用这些工具和技术，构建一个功能强大的微博爬虫系统，为后续数据分析和应用提供可靠的基础支持。...细节采集微博热点信息要采集微博的热点信息，我们需要关注的数据包括热点的标题和排名。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Fizzler库和C#来抓取这些信息。
2.从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。 3.每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。 字典树的构建 题目：给你100000个长度不超过10的单词。...比如说对于某一个单词，我们要询问它的前缀是否出现过。这样hash就不好搞了，而用trie还是很简单。 假设我要查询的单词是abcd，那么在他前面的单词中，以b，c，d，f之类开头的我显然不必考虑。...好比假设有b，abc，abd，bcd，abcd，efg，hii 这6个单词，我们构建的树就是如下图这样的（图片来自百度百科）： 如上图所示，对于每一个节点，从根遍历到他的过程就是一个单词，如果这个节点被标记为红色...下面对比3种方法： 最容易想到的：1.即从字符串集中从头往后搜，看每个字符串是否为字符串集中某个字符串的前缀，复杂度为O(n^2)。...同理，ate, age, adv, 和ant共享前缀”a”，所以他们共享从根节点到节点”a”的边。 查询操纵非常简单。比如要查找int，顺着路径i -> in -> int就找到了。
如果我们用最傻的方法，对于每一个单词，我们都要去查找它前面的单词中是否有它。那么这个算法的复杂度就是O(n^2)。显然对于10万的范围难以接受。...即如果现在有b，abc，abd，bcd，abcd，efg，hii 这6个单词，我们可以构建一棵如下图所示的树： ?...所以为了节省空间，我们还可以用动态链表，或者用数组来模拟动态。而空间的花费，不会超过单词数×单词长度。 1.3、查询 Trie树是简单但实用的数据结构，通常用于实现字典查询。...同理，ate, age, adv, 和ant共享前缀"a"，所以他们共享从根节点到节点"a"的边。 查询操纵非常简单。比如要查找int，顺着路径i -> in -> int就找到了。...搭建Trie的基本算法也很简单，无非是逐一把每则单词的每个字母插入Trie。插入前先看前缀是否存在。如果存在，就共享，否则创建对应的节点和边。
1.2、树的构建 举个在网上流传颇广的例子，如下： 题目：给你100000个长度不超过10的单词。...现在回到例子中，如果我们用最傻的方法，对于每一个单词，我们都要去查找它前面的单词中是否有它。那么这个算法的复杂度就是O(n^2)。显然对于100000的范围难以接受。现在我们换个思路想。...1.3、前缀查询 上文中提到”比如说对于某一个单词，我们要询问它的前缀是否出现过。这样hash就不好搞了，而用trie还是很简单“。...下面对比3种方法： 最容易想到的：即从字符串集中从头往后搜，看每个字符串是否为字符串集中某个字符串的前缀，复杂度为O(n^2)。...同理，ate, age, adv, 和ant共享前缀”a”，所以他们共享从根节点到节点”a”的边。 查询操纵非常简单。
2.2 图的表示方法 考虑实用情况，以有向图为例： 假设可以以省会城市开始对顶点编号。如下图 图1 有向图图示 1.邻接矩阵 表示图的一种简单的方法是使用一个二维数据，称为邻接矩阵表示法。...TrieTree是一种高效的索引方法，它实际上是一种确定有限自动机(DFA)，利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高查询效率的目的，非常适合多模式匹配。...3.5.2算法过程 TireTree构建与查询 我们以《搜索中常见的数据结构与算法探究（一）》案例二中提到的字谜单词为例，共包含this、two、fat和that四个单词，我们来探究一下TireTree...3.5.3算法分析 TireTree由于本身的特性非常适合前缀查找和普通查找，并且查询的时间复杂度为O(log(n))，和hash比较在一些场景下性能要优于甚至取代hash，例如说前缀查询（hash不支持前缀查询...动态输入词语，动态构建双数组 已知所有词语，静态构建双数组 以静态构建过为核心，以《搜索中常见的数据结构与算法探究（一）》案例二中提到的字谜单词为例，共包含this、two、fat和that四个单词为例
它们也仅限于匹配确切的用户输入，这意味着即使存在包含相关信息的文档，查询也可能不会产生任何结果。 使用FTS，您可以构建更强大的文本搜索引擎，而无需在更高级的工具上引入额外的依赖关系。...如果您已拥有自己的包含文本值的表格，则可以跳到第二步并在跟随时进行适当的替换。 除此之外，第一步是从其服务器连接到PostgreSQL数据库。由于您是从同一主机连接，因此默认情况下，您无需输入密码。...现在我们知道如何为FTS准备文档以及如何构建查询，让我们来看看如何提高FTS的性能。 第三步 - 提高FTS性能 每次使用FTS查询时生成文档在使用大型数据集或较小的服务器时都会成为性能问题。...它的小尺寸和定制的数据结构允许索引比使用主表空间选择查询更有效地运行。 最终，索引通过使用特殊数据结构和算法进行搜索，帮助数据库更快地查找行。此用例最相关的是GiST索引和GIN索引。...它们之间的主要区别在于它们从表中检索文档的速度有多快。添加新数据时构建GIN的速度较慢，但查询速度更快;GIST构建速度更快，但需要额外的数据读取。
我们可以使用这几个单词构建一棵树。 通过图片我们就可以直观的看出 Trie 的数据结构。这个棵树是由若干节点，链接而成，节点可以指向下一个节点，也可以指向空。...从 root 节点开始，顺着链接随便找某个链接往下，直到最低端，经过的路径正好是上文的单词。 ? 数据的代码表示 为了方便使用代码表示。可以考虑每个节点使用数组表示。...查询的次数，只和代码中的 key 的长度有关，与字典的大小没有关系。 如果没有命中的数据，查询的次数小于等于 key 的长度 。 应用 这里先着重介绍一下 Trie 树的其中一个应用 ”前缀匹配“。...具体实现这个功能就比较简单了。 回到我们原有的例子，假设词库里面有单词 bee 、sea、 shells，she，sells。...如果 x 节点的 val 不为空就加入到容器中。 暴力的遍历节点上的数组并 c 拼接到 pre 前缀上，递归查找。 我们只需要调用方法 keysWithPrefix("se")即可。
} } 通过add方法，就可以构建一颗Trie树了，但构建它最大的意义是能快速的进行查询，所以我们还需要一个search方法，能快速的查询该单词是否在Trie树里。...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...这个方法纯粹也是个人所加，很多介绍介绍Trie树的资料不会写这个方法，个人觉得这是很能结合Trie树特性的一个方法，因为仅仅作为精确查询来说，还真没比哈希表、红黑树优势多少。...720 - 词典中最长的单词 ↓ 给出一个字符串数组words组成的一本英语词典。从中找出最长的一个单词， 该单词是由words词典中其他单词逐步添加一个字母组成。...(词根)构建为一颗Trie树，然后遍历的把每个单词与这颗前缀树进行匹配，当前缀树到达结尾时，就把原来字符串换为该词根即可。
它的核心思想就是通过最大限度地减少无谓的字符串比较，使得查询高效率，即「用空间换时间」，再利用共同前缀来提高查询效率。...还是可以用上面同样的方法，从根节点开始，沿着某条路径来匹配，如图所示，绿色的路径，是字符串cod匹配的路径。但是，路径的最后一个节点「d」并不是橙色的，并不是单词标志位，所以cod字符串不存在。...删除前缀单词 这种方式删除比较简单。 只需要将cod单词整个字符串查找完后，d节点因为不是叶子节点，只需将其单词标志去掉即可。 删除分支单词（比如 cook ） ?...当没有完全匹配的搜索结果，可以返回前缀最相似的可能 ? google搜索 2. 字符串检索 给出 N 个单词组成的熟词表，以及一篇全用小写英文书写的文章，按最早出现的顺序写出所有不在熟词表中的生词。...检索/查询功能是Trie树最原始的功能。给定一组字符串，查找某个字符串是否出现过，思路就是从根节点开始一个一个字符进行比较： 如果沿路比较，发现不同的字符，则表示该字符串在集合中不存在。
我们的目标是在尽可能少地存储 PII 和提供丰富的应用程序体验之间取得平衡。 使用元数据进行筛选非常强大，但其最简单的形式需要以纯文本形式存储私有数据或 PII，因此我们希望注意公开哪些字段。...使用 ID 前缀查询内容片段 Pinecone 支持 ID 前缀，这是一种在 upsert 时将额外数据附加到向量的 ID 字段的技术，以便您稍后可以引用内容的“片段”，例如第 1 页、第 23 块中的所有文档...，以便后续检索查询不会返回任何结果——我们已有效地从 LLM 中删除了对我们用户的了解。...向量数据库返回与您的查询最相关的结果，就像以前一样。 您的应用程序在对用户数据进行操作或将其返回给最终用户之前会对其进行脱混淆： 这种方法提供了额外的纵深防御。...它要求您为自己留下对内容片段的周到处理，正如我们在 ID 前缀和元数据过滤中看到的那样，您可以使用它来有效地从您的系统中删除整个用户或组织的知识。
一、能够实现敏感词过滤功能的方法有很多 方法有很多，我简单罗列了几个。 1、直接将敏感词组织成String后，利用indexOf方法来查询。 2、传统的敏感词入库后SQL查询。...三、用Trie树构建DFA Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。...假设有b，abc，abd，bcd，abcd，efg，hii 这7个单词（实际使用中，这些单词就是敏感词），我们构建的树如下图 ?...如上图所示，对于每一个节点，从根遍历到他的过程就是一个单词，如果这个节点被标记为红色，就表示这个单词存在，否则不存在。 过滤敏感词，就是把需要过滤的文本，从第一个字开始，逐个字往后在Trie树中查找。...为了避免回溯，参考KMP的next数组，在Trie图中定义“前缀指针 ” “前缀指针 ”定义：从根节点到节点P可以得到一个字符串S，节点P的前缀指针定义为 指向树中出现过的S的最长后缀（不能等于S） 后续文章将详细讲解怎么高效构建
举例：假如有一个字典，字典里面有如下词："A"，"to"，"tea"，"ted"，"ten"，"i"，"in"，"inn"，每个单词还能有自己的一些权重值，那么用前缀树来构建这个字典将会是如下的样子：...搜索 与创建方法类似，从前缀树的根节点出发，逐个匹配输入的前缀字符，如果遇到了就继续往下一层搜索，如果没遇到，就立即返回。...构建好了前缀树之后，每次从矩阵里的某个字符出发进行搜索的时候，同步地对前缀树进行对比，如果发现字符一直能被找到，就继续进行下去，一步一步地匹配，直到在前缀树里发现一个完整的字符串，把它输出即可。...求比 6 小的数有多少个，即查询线段树，从 1 到 5 之间有多少个数。 7. 从根节点开始查询。由于所要查询的区间是 1 到 5，无法包含根节点的区间 1 到 6，所以继续往下查询。 8....该问题只要求求解前 k 个元素的总和，并不要求任意一个区间。 树状数组可以在 O(logn) 的时间里完成上述的操作。 相对于线段树的实现，树状数组显得更简单。
一个通用且简单的做法是，设定一批敏感词，如果消息中出现这些词，由系统进行必要的处理。怎么实现这个功能呢？ 一、能够实现敏感词过滤功能的方法有很多 方法有很多，我简单罗列了几个。...1、直接将敏感词组织成String后，利用indexOf方法来查询。 2、传统的敏感词入库后SQL查询。 3、利用Lucene建立分词索引来查询。 4、利用DFA算法来进行。...三、用Trie树构建DFA Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。...假设有b，abc，abd，bcd，abcd，efg，hii 这7个单词（实际使用中，这些单词就是敏感词），我们构建的树如下图 如上图所示，对于每一个节点，从根遍历到他的过程就是一个单词，如果这个节点被标记为红色...为了避免回溯，参考KMP的next数组，在Trie图中定义“前缀指针 ” “前缀指针 ”定义：从根节点到节点P可以得到一个字符串S，节点P的前缀指针定义为 指向树中出现过的S的最长后缀（不能等于S） 后续文章将详细讲解怎么高效构建
每次操作会给定一个整数op和一个字符串word，op代表一个操作码，如果op为1，则代表添加word，op为2则代表删除word，op为3则代表查询word是否在字典树中，op为4代表返回以word为前缀的单词数量...举例 解题思路 方法一：TrieNode实现； 首先构建一个TrieNode结构，包括一个TrieNode类型的child数组，用于记录所有子节点，一个整型变量pre_number，用于表示插入单词时，...添加word：将单词转为字符数组，从根节点出发，遍历输入的单词，如果子节点不包含当前字符，则新建对应子节点，如果包含，则跳到对应子节点，同时访问次数加一。单词遍历完成后，当前节点标识改为true。...查询word：将单词转为字符数组，从根节点出发，遍历输入的单词，如果子节点不包含当前字符，说明不存在该单词，返回false，如果包含，就往子节点方向移动。遍历完成后，标识为true，说明存在该单词。...查询以pre为前缀的单词数量：将单词转为字符数组，从根节点出发，遍历输入的单词，如果子节点不包含当前字符，说明不存在该前缀，返回0，如果包含，就往子节点方向移动。
根据哈夫曼树的构建结果，生成每个字符的编码，并将输入字符串中每个字符替换为其对应的编码，得到压缩后的字符串。 由于哈夫曼编码是一种最优编码方法，因此它具有以下优点： （1）压缩率高。...它的基本思想是利用字符串的公共前缀，将具有相同前缀的字符串存储在一起，从而达到节省空间、提高查询效率的目的。...同时，字典树还可以支持前缀匹配查询和自动补全功能，因此在搜索引擎、输入法、单词拼写检查等应用中广泛使用。...（3）在字典树中查找指定的单词或前缀。从根节点开始，依次遍历待查找的单词或前缀中的每个字符，如果存在当前字符对应的节点，则向下遍历；否则，直接返回空。...num个单词的前缀 TrieNode[] son;//所有叶子存放在一个对象数组里，默认为26叉，因为只有26个英文字母 boolean isword;//是否构成一个完整的单词，如acm
它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。 ...根节点至此是否是一个完整的单词（即这个节点是否是一个单词的结尾） TrieNode[] children = new TrieNode[26]; // 巧妙的用数组的下标作为26个字母；数组的值则为子节点...word是否是字典树中的前缀】 // 思路：和sesrch方法一样，根据word从根节点开始一直尝试向下走： // 如果遇到null了，说明这个word不是前缀树的任何一条路径，返回false; //...对于buildDict方法，你将被给定一串不重复的单词来构建一个字典。...对于search方法，你将被给定一个单词，并且判定能否只将这个单词中一个字母换成另一个字母，使得所形成的新单词存在于你构建的字典中。
Trie 树的本质，就是利用字符串之间的公共前缀，将重复的前缀合并在一起，比如我们有["hello","her","hi","how","see","so"] 这个字符串集合，可以将其构建成下面这棵 Trie...树： Trie树图示 每个节点表示一个字符串中的字符，从根节点到红色节点的一条路径表示一个字符串（红色节点表示是某个单词的结束字符，但不一定都是叶子节点）。...这样，我们就可以通过遍历这棵树来检索是否存在待匹配的字符串了，比如我们要在这棵 Trie 树中查询 her，只需从 h 开始，依次往下匹配，在子节点中找到 e，然后继续匹配子节点，在 e 的子节点中找到...三、Trie 树的复杂度 构建 Trie 树的过程比较耗时，对于有 n 个字符的字符串集合而言，需要遍历所有字符，对应的时间复杂度是 O(n)，但是一旦构建之后，查询效率很高，如果匹配串的长度是 k，那只需要匹配...敏感词过滤系统 2016 年新广告法推出后，学院君为之前的公司商品库做过一个简单的敏感词过滤系统，就用到了 Trie 树来对敏感词进行搜索匹配：首先运营在后台手动更新敏感词，底层通过 Tire 树构建敏感词库
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