首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何按最长到最短对词典进行排序

按最长到最短对词典进行排序是一个常见的字符串排序问题。下面是一个可能的解决方案:

  1. 首先,将词典中的所有单词存储在一个数组或列表中。
  2. 使用排序算法对数组或列表进行排序。可以使用快速排序、归并排序或其他适合的排序算法。
  3. 在排序算法的比较函数中,定义一个自定义的比较规则,使得比较的依据是单词的长度。比较规则可以按照以下方式定义:
    • 如果两个单词的长度不同,较长的单词应该排在前面。
    • 如果两个单词的长度相同,保持它们在词典中的相对顺序。
  • 执行排序算法,按照自定义的比较规则对词典进行排序。
  • 排序完成后,数组或列表中的单词将按照从最长到最短的顺序排列。

下面是一个示例的Python代码实现:

代码语言:txt
复制
def compare(word1, word2):
    if len(word1) != len(word2):
        return len(word2) - len(word1)
    else:
        return 0

def sort_dictionary(dictionary):
    dictionary.sort(key=lambda x: compare(x, ''), reverse=True)
    return dictionary

# 示例用法
dictionary = ['apple', 'banana', 'cat', 'dog', 'elephant']
sorted_dictionary = sort_dictionary(dictionary)
print(sorted_dictionary)

这个示例代码中,我们使用了Python的内置排序函数sort(),并通过key参数指定了自定义的比较函数compare()。在compare()函数中,我们首先比较两个单词的长度,如果长度不同,则返回长度差值,否则返回0。这样就可以实现按最长到最短的排序。

请注意,这只是一个示例解决方案,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

干货 | 对端到端语音识别网络的两种全新探索

AI 科技评论按:语音识别技术历史悠久,早在上世纪 50 年代,贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起,传统的基于统计的 HMM 声学模型,N 元组语言模型的发明,已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始,GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间,随着深度学习的快速发展,算力的快速增长,数据量的急速扩张,深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展,深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外,端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中,不需要做额外的音素词典的准备,这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。

04

博客 | 论文解读:对端到端语音识别网络的两种全新探索

雷锋网 AI 科技评论按:语音识别技术历史悠久,早在上世纪 50 年代,贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起,传统的基于统计的 HMM 声学模型,N 元组语言模型的发明,已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始,GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间,随着深度学习的快速发展,算力的快速增长,数据量的急速扩张,深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展,深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外,端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中,不需要做额外的音素词典的准备,这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。

03

怎样用Python给宝宝取个好名字?

每个人一生中都会遇到一件事情,在事情出现之前不会关心,但是事情一旦来临就发现它极其重要,并且需要在很短的时间内做出重大决定,那就是给自己的新生宝宝起个名字。 因为要在孩子出生后两周内起个名字(需要办理出生证明了),估计很多人都像我一样,刚开始是很慌乱的,虽然感觉汉字非常的多随便找个字做名字都行,后来才发现真不是随便的事情,怎么想都发现不合适,于是到处翻词典、网上搜、翻唐诗宋词、诗经、甚至武侠小说,然而想了很久得到的名字,往往却受到家属的意见和反对,比如不顺口、和亲戚重名重音等问题,这样就陷入了重复寻找和否

010

投稿 | 机器如何理解语言—中文分词技术

前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词,与英文以空格作为天然的分隔符不同,中文字符在语义识别时,需要把数个字符组合成词,才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础,通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类: 第一类是基于字符串匹配,即扫描字符串,如果发现字符串的子串和词典中的词相同,就算匹配,比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则,比如“正向/反向最大匹配”,“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法,

05

达观数据告诉你机器如何理解语言 -中文分词技术

前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词,与英文以空格作为天然的分隔符不同,中文字符在语义识别时,需要把数个字符组合成词,才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础,通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类。 第一类是基于字符串匹配,即扫描字符串,如果发现字符串的子串和词典中的词相同,就算匹配,比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则,比如“正向/反向最大匹配”,“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法,

07
领券