中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别，不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成，因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式，中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
给定一个字符串 s 和一些长度相同的单词 words。找出 s 中恰好可以由 words 中所有单词串联形成的子串的起始位置。
re.findall 匹配到正则表达式的字符，匹配到的每个字符存入一个列表，返回一个匹配到的所有字符列表
正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。
点号(.)在正则表达式中具有特殊意义，它可以代表任何字符。我们把像点号(.)这类在正则表达式中具有特殊意义的字符称为元字符(Metacharacter)，正因为有了它们才成就了正则表达式强大的模糊匹配能力。
中文分词：指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程，这些单词顺序拼接后组成原文本。分为两个方法：基于词典规则和基于机器学习
最近在写一个宏（用来检查Define.xml中CRF页码是否与aCRF上的页码一致）的时候有用到单词边界(“\b”)这个定位符，在SAS在线文档中有其说明：\b matches a word boundary (the position between a word and a space)，即“\b”匹配的是单词与空格之间的位置，这种表述其实是不准确的，文档的作者已经确认下一版会更新。比如“\b”匹配“_”与“*”之间的位置，而不匹配“_”与“_”之间的位置，所以正确的表述应该是“\b”匹配的是单词字符（\w）和非单词字符（\W）之间的位置。单词字符包括字母数字字符和下划线[a-zA-Z0-9_]；非单词字符包括不为字母数字字符或下划线的任何字符。“\b”匹配单词边界，不匹配任何字符，是零宽度的；匹配的只是一个位置，这个位置的一侧是构成单词的字符，另一侧为非单词字符、字符串的开始或结束位置。“\b”一般应用需要匹配某一单词字符组成的字符串，但这一字符不能包含在同样由单词字符组成的更长的字符中。下面通过一个实例来简单的介绍一下这个元字符。
在给定单词列表 wordlist 的情况下，我们希望实现一个拼写检查器，将查询单词转换为正确的单词。
这道题用的是滑动窗口算法。首先，定义一个存储符合要求的起始位置的 list，定义保存存储传进来的 words 中的所有相同长度的单词的 HashMap，接着遍历传进来的 words 把所有目标单词存进去 wordsMap，map 中保存每个单词，和它出现的次数。获取每个单词的长度，和总长度。
已知字符串pattern与字符串str，确认str是否与pattern匹配。str与pattern匹配代表字符 串str中的单词与pattern中的字符一一对应。(其中pattern中只包含小写字符，str中的单词只包含小写字符，使用空格分隔。) 例如， pattern = “abba”, str = “dog cat cat dog” 匹配. pattern = “abba”, str = “dog cat cat fish” 不匹配. pattern = "aaaa", str = "dog cat cat dog"不匹配. pattern = "abba", str = "dog dog dog dog"不匹配. LeetCode 290. Word Pattern
Q:已知字符串pattern与字符串str，确认str是否与pattern匹配。str与pattern匹配代表字符串str中的单词与pattern中的字符一一对应。(其中pattern中只包含小写字符，str中
位置匹配用于指定应该在文本中什么地方进行匹配操作，先来看一个例子。
继二叉树、堆之后，接下来介绍另外一种树型的数据结构-Trie树，也可以叫它前缀树、字典树。例如我们再搜索引擎里输入几个关键字之后，后续的内容会自动续上。此时我们输入的关键词也就是前缀，而后面的就是与之匹配的内容，而这么一个功能底层的数据结构就是Trie树。那到底什么是Trie树？还是三个步骤来熟悉它，首先了解、然后实现、最后应用。
之前在网上也看过正则表达式的一些文章，虽然能看得懂，但是不能运用的十分灵活。但是这本书《正则表达式必知必会》从头到尾，一步步的让你搞懂每个字符是干啥的，一步步的让我们理解多个字符拼接在一起是干啥的，在这个过程中，先带你学习知识，然后运用知识，再提出现有知识无法满足的问题，引出新知识，就这样一步步的引导用户去学习，由浅入深。真的非常推荐大家有空可以去看看。
本节已经把常用的元字符全部都罗列完了，Unicode相关的控制\p等没有列出，平常用不太多，把这些融汇贯通基本就可以解决90%的正则问题了。接下来我们来探讨一下正则引擎的原理，有助于我们写出正确、效率高的正则表达式。
Regular Expression（regex、regexp或RE）：记录文本规则的代码
声明：最近发现有人利用我在百度云盘里免费分享的127课Python视频盈利，并声称获得我的授权。在此，我声明，文末百度云盘里的Python视频是免费的，不会授权给任何人或机构进行销售。如果再发现有人卖这些视频，我将诉诸于法律对其进行严厉打击。 分割线======== 正则表达式并不是Python独有的，而是一套独立的语法，很多编程语言都支持。不同语言中使用的正则表达式语法并不完全一样，但大体都是类似的。 之前已经推送过Python中使用正则表达式的一些例子，详见文末的相关阅读。本文重点介绍一下贪心模式和非
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个单词（字符串）列表 words， 返回所有二维网格上的单词 。
客服机器人是一种基于人工智能技术的自动化客服解决方案，它可以模拟人类客服工作并与客户进行对话，以提供即时且准确的帮助和支持，我在自己客服系统中使用了下面的算法实现关键词匹配，先计算分值，然后拿出分值最高的匹配项
1.17 正则的引用 所在的位置就看左侧的"("所在的位置，在第一个就是\1，第二个就是\2，嵌套引用也是这个道理
学习正则表达式的最好方法是从例子开始，理解例子之后再自己对例子进行修改，实验。下面给出了不少简单的例子，并对它们作了详细的说明。 假设你在一篇英文小说里查找hi，你可以使用正则表达式hi。 这几乎是最简单的正则表达式了，它可以精确匹配这样的字符串：由两个字符组成，前一个字符是h,后一个是i。通常，处理正则表达式的工具会提供一个忽略大小写的选项，如果选中了这个选项，它可以匹配hi,HI,Hi,hI这四种情况中的任意一种。 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。
使用两个哈希表，一个记录words数组中每个字符串出现的次数，一个记录当前滑动窗口中每一个字符串出现的次数。
1，\ 斜杠用于转义，在js正则里，只有一些元字符(*,?,.等)和\本身需要转义，其他的不需要转义，如果其他的字符前面使用了\，可能会产生负面影响，比如\b，\t这些有特殊含义的转义。 此外，在js
练习写作是我们学习知识有效的一种方式，通过写作可以检验你对知识点的掌握，是一种对自己内心世界的推演，因此你也会得到一些结论。而这些结论正是你身体力行、复盘总结、升华提炼后的结果。你把文字写出来的时候，也许你会想，又或者会有告诉你，某本书上早写了这些。于是你可能会茫然，想着既然书上早就写了，那我折腾的意义在哪里？
上一篇文章中，我们初步结识了如何使用查找模式，也能够通过n和 N进行查找。这篇将会介绍搜索中更高级的用法。另外在写上一篇文章的时候我发现介绍查找相关内容的时候不能用动图来演示，主要是因为输入的内容太多了，剪成动图的话太大了，不一定能上传。第二个就是开启了匹配高亮的选项，比起动图来能更直观的看到匹配的结果。所以这篇文章就不采用动图了。
正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来提取一大段字符串中，含有的特定格式子字符串。正则表达式是由普通字符以及特殊字符组成的文字模式。
如果单词列表（words）中的一个单词包含牌照（licensePlate）中所有的字母，那么我们称之为完整词。 在所有完整词中，最短的单词我们称之为最短完整词。
来源：http://deerchao.net/tutorials/regex/regex.htm \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。 假设你在一篇英文小说里查找hi，你可以使用正则表达式hi。如果要精确地查找hi这个单词的话，我们应该使用\bhi\b。 假如你要找的是hi后面不远处跟着一个Lu
30分钟内让你明白正则表达式是什么，并对它有一些基本的了解，让你可以在自己的程序或网页里使用它。
前言：最近写了一个bat用于快速编译swf至目标目录，想利用FINDSTR命令通过匹配目标目录名称，匹配数量大概600多个，发现匹配耗时比较久，大概花费10余秒，因此还是放弃字符匹配，乖乖拼出全称来定位目录。感觉bat的运行效率是比较低的。
正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式，可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串做替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。
正则中的位置就相当于我们数组的下标，标识字符所在的位置，那我们在正则里面用来标示位置的关键字都有哪些呢？
自然语言处理是使用计算机科学与人工智能技术分析和理解人类语言的一门学科。在人工智能的诸多范畴中，自然语言的理解以其复杂性、多义性成为难度最大也是最有价值的领域之一。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
语音的基本概念 语音是一个复杂的现象。我们基本上不知道它是如何产生和被感知的。我们最基础的认识就是语音是由单词来构成的，然后每个单词是由音素来构成的。但事实与我们的理解大相径庭。语音是一个动态过程，不
今天分享的题目来源于 LeetCode 上 30 号题目：串联所有单词的子串。题目标签是：散列表、双指针和字符串。
尽管目前我们已经涉及 Vim 的多种特性，但此编辑器的特性集如此庞大，不管我们学习多少，似乎仍然远远不足。承接我们的 Vim 教程系列，本文我们将讨论 Vim 提供的多种搜索技术。
Rabbitmq提供的交换机类型有fanout、direct、topic、headers四种。在AMQP协议中还提到另外两种类型：System和自定义，本次文章主要介绍一下常用的交换机的特性。
在正则表达式中，.匹配除换行符外的任意单个字符，下面的命令从文件water.txt中匹配一个字符串，这个字符串以wa开头，之后是两个任意字符（除换行符），最后是r：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 目录 Vim基本搜索命令 / 或者? 搜索 n/N 正反向下一个 光标处单词搜索 Vim高亮搜索 搜索大小写敏感 搜索进阶 Vim正则表达式搜索 查找在行首的特
RabbitMQ（五）——话题模式 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 话题模式（topic）可以让队列绑定某一类型的消息，而不仅仅是direct模式下的具体的消息。即，其允许绑定的信息采用
嗨咯~ 小伙伴们，NEXT学院的【学员投稿专栏】开张啦~ 首次投稿的是我们NEXT学位前端完整课程的8班学员“神仙朱”，快来看看他写了哪些好干货吧~ 正则很烦，但有了正则，有时能把复杂的东西变得简单。因为正则本身就很复杂，负负得正。 有的正则虽然功能强大，但是非常长，掺杂着很多规则，让人一看就恶心。反正我也是非常怕正则的。 正则需要花费大量的时间去学习规则，研究规则，所以有时很怕去接触它，但是总要学会勇敢面对。 这东西又不是一天学完，就永生记得的，就算忘了然后看我做的笔记，也让人很烦。 所以，我今天
学习正则表达式的最好方法是从例子开始，理解例子之后再自己对例子进行修改，实验。下面给出了不少简单的例子，并对它们作了详细的说明。
和单词的边界类似，在正则中还有文本每行的开始和结束，如果要求匹配的内容要出现在一行文本开头或结尾，就可以使用 ^ 和 $ 来进行位置界定
grep是一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式搜索文本，并把匹配的行打印出来。
正则表达式 regular expression)是用来进行较复杂文本处理,特别是复杂的查找或替换处理的计算机语言。我们在进行计算机编程或者文本处理时,通常需要进行一些文本的查找、替换。如果查找或替换的工作比较复杂,就需要借助正则表达式来完成。又如,我们需要对文本进行清洁处理（如一次删除所有词性赋码）或者提取文本的特定信息时,往往也需要使用正则表达式。因此,正则表达式在语料库语言学或计算语言学研究中使用非常广泛。
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