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28:排总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 编写程序,读入一英文(只包含字母和空格,间以个空格分隔),将所有的顺序排并输出,依然以个空格分隔。

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【Java】序输出

如何将一段序输出?把“Hello Java Hello China”变成“China Hello Java Hello”?   看起来好像很简,只需要把字符串先分割成,然后加入一个StringBuilder或者StringBuffer中,最后再使用toString方法即可,现在来实现一下:** * @author Frank StringBuilder对象 for (int i=length-1;i>=1;i--){ sb.append(arr+ );将字符串依次加入StringBuilder中 } sb.append(arr);最后一个不加空格 goal中来 goal.append(c);在把分隔字符也一起加入 tmp.delete(0,tmp.length());清空tmp }else { tmp.insert(0,c);如果不是分隔字符,说明未完整 }}  输出如下:字符串长度:78888890608  608毫秒,速度还ok,生成字符串还是要花挺多时间的,因为一直要内存复制,如果在循环次数后再加一个0,就会内存不足了。。。。

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    华为oj之【中级】

    题目: 【中级】排热度指数:1593时间限制:1秒空间限制:32768K本题知识点: 字符串 排序题目描述对字符串中的所有排。 说明:1、每个是以26个大写或小写英文字母构成;2、非构成的字符均视为间隔符;3、要求排后的间隔符以一个空格表示;如果原字符串中相邻间有多个间隔符时,排转换后也只允许出现一个空格间隔符 ;4、每个最长20个字母;输入描述:输入一以空格来分隔的句子输出描述:输出句子的逆序输入例子:I am a student输出例子:student a am I在线提交网址: http:www.nowcoder.compractice81544a4989df4109b33c2d65037c5836 tpId=37&tqId=21254&rp=&ru=tahuawei&qru=tahuaweiquestion-ranking分析:先使用getline()读入到vector中, 将其中的非字母字符赋值为空格 , 注意还得将多个连续空格替换为空格(使用 sstream 库中的 istringstream ), 然后对vector反向遍历, 输出即可.已AC代码:#include#include#include

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    Python多种方法实现句子中(好未来2017笔试题)

    问题描述:将一句话的,标点不。比如 I like beijing. 考虑开头或结束有空格的情况 import re t = re.split(s+, s.strip()) return .join(reversed(t))def rev5(s): 字符串整体逆序,分隔,再各逆序 ) if not (s1==s2==s3==s4==s5): print(=*30) print({0}n{1}n{2}n{3}n{4}n{5}.format(s,s1,s2,s3,s4,s5)) 运结果

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    python性分析

    输出的是list数组,数组里面的每个位是tuple(元组) 有一个包是pattern包,http:www.clips.ua.ac.bepattern英文包里面提供了一些功能http:www.clips.ua.ac.bepagespattern-en 提供了数复数的切换from pattern.en import pluralize, singularizeprint pluralize(child)print singularize(wolves 比较级的切换  from pattern.en import comparative, superlativeprint comparative(bad)print superlative(bad) 还有动变化

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    ElasticSearch系列05:排序索引与分Analysis

    这样的话,我们只需要在“关键”中检索,效率肯定更快。? ,用于相关性评分》位(Position)- 在文档中分的位,用于phrase query》偏移(Offset)- 记录开始结束的位,实现高亮显示 》偏移(Offset)- 记录开始结束的位 先对文档的内容,形成一个个的 token,也就是 ,然后保存这些 token 与文档的对应关系。结果如下:? 通过上面的讲解,我们学习了解了:排序索引是什么及其工作流程。其中有一个非常重要的环节——对文档,得到Token。那么这个分过程,是怎样的呢? 三、Analysis Analysis:即文本分析,是把全文本转化为一系列(termtoken)的过程,也叫分;在Elasticsearch 中可通过内器实现分,也可以按需定制分

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    Elasticsearch实战(五)-排索引与分

    )排索引的重要组成记录所有文档的 ,一般都比较大记录排列表的关联信息字典的实现一般是用B+ Tree ,示例如下 ? 排索引项( Posting )主要包含如下信息:文档Id ,用于获取原始信息频率( TF, Term Frequency ),记录该在该文档中的出现次数,用于后续相关性算分位( Position 2.1.2 Tokenizer将原始文本按照一定规则切分为,内:standard 按分割letter 按非字符类分割whitespace 按空格分割UAX URL Email 按 2.1.3 Token Filters针对 tokenizer 处理的再加工,比如转小写、删除或新增等处理,内:lowercase 将所有 term 转换为小写stop 删除 stop wordsNGram 得到 is、this、a、box7 分使用说明分会在如下两个时机使用:创建或者更新文档时(Index Time)会对相应的文档处理索引时分是通过配Index Mapping中每个字段的analyzer

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    排索引原理和实现

    排索引由两个部分组成:典和排文件。排文件所有排列表顺序的存储在磁盘的某个文件里,这个文件即被称为排文件,排文件是存储排索引的物理文件。 典是排索引中非常重要的组成部分,它是用来维护文档集合中所有的相关信息,同时用来记载某个对应的排列表在排文件中的位信息。 对于一个规模很大的文档集合来说,可能包含了几十万甚至上百万的不同,快速定位某个直接决定搜索的响应速度,所以我们需要很高效的数据结构对构建和查找。 首先,对典文件中的关键了压缩,关键压缩为,例如:当前为“阿拉伯语”,上一个为“阿拉伯”,那么“阿拉伯语”压缩为。 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。

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    《自制搜索引擎》笔记

    查找时只 需要先从典中找出各个,然后分别获取这些排列表并加 在一起,由此计算出包含在各个排列表中的文档编号的交集。将的位信息加入排文件中文档级别的排文件。级别的排文件。 这种排文件中不仅带有有关出现在了 哪个文档中的信息,还带有出现在了文档中的什么位(从开头数 是第几个)这一信息。 用B+树实现典HDD 或 SSD 等二级存储器 一般被称作“块设备”,由于它们是以块为输入输出的 A ,所以 即使只是读取块中 1 个字节的数据,也不得不对整个块输入输出操 作。 ----1-6 使用排索引检索使用排索引的检索处理流程① 获取查询中每个排列表; ② 根据布尔检索,获取符合检索条件的文档编号; ③ ’ 计算符合检索条件的文档和查询的匹配度; ③ ” ② 将分割出的各个元,按照出现过该元的文档数量升序排列。 ③ 获取各个元的排列表,并从中取出文档编号和该元在文档中出现位的列表。

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    ElasticsSearch 之 排索引

    1.——文档矩阵-文档矩阵是表达两者之间所具有的一种包含关系的概念模型,下图展示了其含义。每列代表一个文档,每代表一个,打对勾的位代表包含关系。 ? 3.排索引简实例排索引从逻辑结构和基本思路上来讲非常简。下面我们通过具体实例来说明,使得读者能够对排索引有一个宏观而直接的感受。 对于一个规模很大的文档集合来说,可能包含几十万甚至上百万的不同,能否快速定位某个,这直接影响搜索时的响应速度,所以需要高效的数据结构来对构建和查找,常用的数据结构包括哈希加链表结构和树形典结构 以图为例,假设用户输入的查询请求为3,对这个哈希,定位到哈希表内的2号槽,从其保留的指针可以获得冲突链表,依次将3和冲突链表内的比较,发现3在冲突链表内,于是找到这个,之后可以读出这个对应的排列表来后续的工作 B树形成了层级查找结构,中间节点用于指出一定顺序范围的典项目存储在哪个子树中,起到根据典项比较大小导航的作用,最底层的叶子节点存储的地址信息,根据这个地址就可以提取出字符串。 ??

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    后端技术杂谈1:搜索引擎基础排索引

    1.——文档矩阵-文档矩阵是表达两者之间所具有的一种包含关系的概念模型,图1展示了其含义。图3-1的每列代表一个文档,每代表一个,打对勾的位代表包含关系。? 3.排索引简实例排索引从逻辑结构和基本思路上来讲非常简。下面我们通过具体实例来说明,使得读者能够对排索引有一个宏观而直接的感受。 ,计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子,所以将其记录在排列表中,以方便后续排序时分值计算。 以图7为例,假设用户输入的查询请求为3,对这个哈希,定位到哈希表内的2号槽,从其保留的指针可以获得冲突链表,依次将3和冲突链表内的比较,发现3在冲突链表内,于是找到这个,之后可以读出这个对应的排列表来后续的工作 B树形成了层级查找结构,中间节点用于指出一定顺序范围的典项目存储在哪个子树中,起到根据典项比较大小导航的作用,最底层的叶子节点存储的地址信息,根据这个地址就可以提取出字符串。?

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    排索引

    用途  排文件(排索引),索引对象是文档或者文档集合中的等,用来存储这些在一个文档或者一组文档中的存储位,是对文档或者文档集合的一种最常用的索引机制。 首先,对典文件中的关键了压缩,关键压缩为,例如:当前为“阿拉伯语”,上一个为“阿拉伯”,那么“阿拉伯语”压缩为。 对于每一个,都会有一 个汇列表记录在所有文档中出现的位,这些位可以是的位(文本中的第几个)也可以是字符的位(文本中的第几个字符)。 然而,用户在检索时,都是输入关键字查询,如果使用这种索引结构,在查询某一关键字时往往需要遍历所有的索引,当索引量非常大时,效率会成为一个很大的问题。 因为在日常的检索中,通常都是按照关键字搜索的,所以,排索引可以更好地适合这种检索机制的需要。

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    第7天: NLP——排表

    **但是假设用户在主页上搜索关键“华为手机”时,假设只存在正向索引(forward index),那么就需要扫描索引库中的所有文档,找出所有包含关键“华为手机”的文档,再根据打分模型打分,排出名次后呈现给用户 7、 排列表(PostingList):排列表记载了出现过某个的所有文档的文档列表及在该文档中出现的位信息,每条记录称为一个排项(Posting)。 ,计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子,所以将其记录在排列表中,以方便后续排序时分值计算。 文档频率信息即可以对这些候选搜索结果排序,计算文档和查询的相似性,按照相似性得分由高到低排序输出,此即为搜索系统的部分内部流程,具体实现方案本书第五章会做详细描述。 接着,我们又引入了实现过滤的方式——排列表,在这介绍时,我们还介绍了正排列表以及其存在的不足,后面有介绍了到排列表的相关概念以及各个概念之间的关系。最后还通过一个案例将其实现过程了说明。

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    排索引

    一般在文档集合里会有很多文档包含某个,每个文档会记录文档编号(DocID),在这个文档中出现的次数(TF)及在文档中哪些位出现过等信息,这样与一个文档相关的信息被称做排索引项(Posting 之所以要对文档编号差值计算,主要原因是为了更好地对数据压缩,原始文档编号一般都是大数值,通过差值计算,就有效地将大数值转换为了小数值,而这有助于增加数据的压缩率。 排索引 排索引 (英语:Inverted index),也常被称为反向索引、入档案或反向档案,是一种索引方法,被用来存储在全文搜索下某个在一个文档或者一组文档中的存储位的映射。 ,没有包含其他的信息(如频,等),这就是简的索引。    ;一旦临时索引将指定内存消耗光,即一次索引合并,这里需要排文件里的排列表存放顺序已经按照索引字典顺序由低到高排序,这样直接顺序扫描合并即可。

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    排索引(一)

    ,而排列表记载了出现过某个的所有文档的文档列表和在文档中出现的位信息,每条记录称为排向项。 而排文件是排列表在磁盘上的物理存储。以下是三种排索引???记录频率,文档频率和在文档中出现的位将作为搜索结果排序的一个重要因子,可以利用排索引的其他信息计算文档得分,优化排序。 在哈希加链表结构中查找某个T哈希,定位哈希表,通过指针找到冲突链表,遍历相应的哈希链表找到这个而获得这个排列表,如果没有找到这个则返回空,说明没有文档包含这个。 B树和哈希的查找方式不同,需要字典项排序,而哈希并不要求此过程,形成层级查找结构,先找到子树,再顺序遍历即可找到匹配的叶子节点。最底层的叶子节点存储的地址信息。 排列表排列表主要记录那些文档包含某个,一个会被很多文档包含,这里记录的是文档编号(docId),在这个文档出现的TF,以及在文档的哪些位出现,最终形成排项。?

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    VB6 调用谷歌翻译API文章翻译

    百度百科:Google 翻译是谷歌公司提供一项免费的翻译服务,可提供103 种语言之间的即时翻译,支持任意两种语言之间的字、句子和网页翻译。可分析的人工翻译文档越多,译文的质量就会越高。 Google 翻译通过在经过人工翻译的文档中检测各种模式,合理的猜测,然后得出适当的翻译。这种在大量文本中查找各种范例的过程称为“统计机器翻译”。 《声明》 本制作只做技术交流,切勿用作非法用途,商业用途等违法为!如发现有以上为均已本人无关,请自承担后果!大家且且珍惜。?

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    elasticsearch排索引与分

    排索引正排索引:文档id到的关联关系排索引:到文档id的关联关系示例:对以下三个文档去除停用后构造排索引 ? ),记录该在该文档中出现的次数,用于后续相关性算分位(Posting),记录在文档中的分(多个),用于做语搜索(Phrase Query)偏移(Offset),记录在文档的开始和结束位 Token Filters:针对Tokenizer处理的再加工,比如转小写、删除或增新等处理分器调用顺序 ? or token)自带的如下:standard 按照分割letter 按照非字符类分割whitespace 按照空格分割UAX URL Email 按照standard分割,但不会分割邮箱和 (Index Time),会对相应的文档处理查询时(Search Time),会对查询语句查询时通过analyzer指定分器通过index mapping设search_analyzer

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    Springboot2.x整合ElasticSearch7.x实战(二)

    Type类型,在索引中内逻辑细分,在新版的Elasticsearch中已经废弃。 排列表(PostingList):排列表记载了出现过某个的所有文档的文档列表及在该文档中出现的位信息,每条记录称为一个排项(Posting)。 概念关系:简排索引实例排索引从逻辑结构和基本思路上来讲非常简。下面我们通过具体实例来说明,使得大家能够对排索引有一个宏观而直接的感受。 ,计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子,所以将其记录在排列表中,以方便后续排序时分值计算。 最后,实用的排索引还可以记载更多的信息,上图所示索引系统除了记录文档编号和频率信息外,额外记载了两类信息,即每个对应的“文档频率信息”(以及在排列表中记录在某个文档出现的位信息。

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    Elasticsearch排索引原理

    Elasticsearch排索引原理 排索引这个这几年特别流,那么什么是排索引呢,为什么排索引的查询速度就快呢。这里我根据自己的学习和理解,简总结下。 分器将文本切割,得到一系列最小搜索元,即项(Term);项的值称为元(token),简称元;项中还携带了各种额外的信息,例如元在原始文本中的位元的长度等。 但是在查询的时候需对所有的文档扫描以确保没有遗漏,这样就使得检索时间大大延长,检索效率低下。2. 之所以要记录这个信息,是因为频信息在搜索结果排序时,计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子,将其记录在排列表中,以方便后续排序时分值计算。 简来讲:先分,再找到每个 Term 对应的list< id>,最后集合求交集的过程。

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    信息检索:布尔检索-建立排索引(2)

    排索引排索引用来存储在全文搜索下某个在一个文档或者一组文档中的存储位的映射。假定我们有3个文档:doc1 = doc2 = doc3 = 将文档中的做为index,出现的文档号做为内容。 为每个类似处理,最终获得的结果,就叫排索引。 左边的所有项,称之为典,而每个典项(如hello),指向一个排记录表(如)建立过程通过以下的步骤,可以为文档集建立排索引获取每个文档的表(代码 give_word_list)以doc1为例 因为已经排序,可以用简的算法将相同典项合并。 最终得到结果如下:]]]]]......排索引至此已完全建立。搜索依照前文,我们已经可以求两个集合的交集并集,有了排索引,就能布尔查询。 可如下操作: 1. 取出 i 的排记录表: 2. 取出 can 的排记录表: 3. 对这两个集合求交集 4.

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