实现一个单词搜索游戏，给定一个二维网格和一个单词列表，找到单词列表中出现在网格中的所有单词（提示：Trie树 + DFS）。...简介：实现一个单词搜索游戏，给定一个二维网格和一个单词列表，找到单词列表中出现在网格中的所有单词（提示：Trie树 + DFS）。...算法思路 算法思路： 本题要求我们查找单词列表中所有在二维网格中出现的单词。由于单词可以出现在网格中的任意位置，因此需要从每个单元格开始遍历整个网格。...，在程序中我们定义一个 Trie 树来储存单词列表。...首先将所有的单词插入到 Trie 树中，然后遍历整个网格，在每个位置开始 DFS 流程，向四周不断扩展字符串，如果该字符串在 Trie 树中查询到，则将其加入结果的列表中。
s 中使用至少一个空格将字符串中的 单词 分隔开。 返回 单词 顺序颠倒且 单词 之间用单个空格连接的结果字符串。 注意：输入字符串 s中可能会存在前导空格、尾随空格或者单词间的多个空格。...返回的结果字符串中，单词间应当仅用单个空格分隔，且不包含任何额外的空格。...提示： 1 <= s.length <= 104 s 包含英文大小写字母、数字和空格 ' ' s 中 至少存在一个 单词 进阶：如果字符串在你使用的编程语言中是一种可变数据类型，请尝试使用 O(1) 额外空间复杂度的...倒序遍历字符串 s ，记录单词左右索引边界 i , j 。 每确定一个单词的边界，则将其添加至单词列表 res 。 最终，将单词列表拼接为字符串，去掉尾部空格，并返回即可。...空间复杂度 O(N) ： 单词列表 strs 占用线性大小的额外空间。
2021-05-29：最常使用的K个单词II。在实时数据流中找到最常使用的k个单词，实现TopK类中的三个方法: TopK(k)， 构造方法。add(word)，增加一个新单词。...topk()，得到当前最常使用的k个单词。如果两个单词有相同的使用频率，按字典序排名。 福大大 答案2021-05-29： 方法一： redis的sorted set。hash+跳表实现计数和查找。...方法二： 节点结构体：有字符串和词频。 词频表：key是字符串，value是节点。 堆：节点数组。 反向表：key是节点，value是在堆中的索引。 有代码，但不完整，因为时间紧。
2021-05-29：最常使用的K个单词II。在实时数据流中找到最常使用的k个单词，实现TopK类中的三个方法: TopK(k)， 构造方法。add(word)，增加一个新单词。...topk()，得到当前最常使用的k个单词。如果两个单词有相同的使用频率，按字典序排名。 福大大 答案2021-05-30： 方法一： redis的sorted set。hash+跳表实现计数和查找。...方法二： 节点结构体：有字符串和词频。 词频表：key是字符串，value是节点。 堆：节点数组。刚开始，我以为是大根堆。采用小根堆，如果比堆顶还小，是进不了小根堆的。...反向表：key是节点，value是在堆中的索引。 有代码。 代码用golang编写。...hash+跳表实现计数和查找。无代码。 方法二： 节点结构体：有字符串和词频。 词频表：key是字符串，value是节点。 堆：节点数组。 反向表：key是节点，value是在堆中的索引。
按键检测：检索分割后的含有手臂动作的帧数来进行结构相似度指数测量（SSIM），量化左右两侧视频段中每个连续帧之间的身体动作，并识别出发生按键的潜在帧。 3....单词预测：按键帧将用于检测每个按键前后的运动特征，并通过基于字典的预测算法来推断特定的单词。...换句话说，在检测到的按键帧池中，通过检测到的单词输入次数以及在单词的连续输入之间所发生的手臂位移的大小和方向来推断单词。...这种位移是用一种叫做稀疏光流的计算机视觉技术来测量的，这种技术被用来跟踪肩部和手臂在计时按键帧中的运动。 ?...然后，单词预测算法搜索最有可能的单词，这些单词与左手和右手按键的顺序和数量以及手臂位移方向与模板的按键间方向相匹配。
图3-5是一个相对复杂些的倒排索引，与图3-4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...图3-6 带有单词频率、文档频率和出现位置信息的倒排索引 “文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样，这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子...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单词，能否快速定位某个单词，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单词词典进行构建和查找，常用的数据结构包括哈希加链表结构和树形词典结构...以图1-7为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，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，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，...之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作，如果没有找到这个单词，说明文档集合内没有任何文档包含单词，则搜索结果为空。
图5是一个相对复杂些的倒排索引，与图4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...图 5 带有单词频率信息的倒排索引 实用的倒排索引还可以记载更多的信息，图6所示索引系统除了记录文档编号和单词频率信息外，额外记载了两类信息，即每个单词对应的“文档频率信息”（对应图6的第三栏）以及在倒排列表中记录单词在某个文档出现的位置信息...图6 带有单词频率、文档频率和出现位置信息的倒排索引 “文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样，这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子...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单词，能否快速定位某个单词，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单词词典进行构建和查找，常用的数据结构包括哈希加链表结构和树形词典结构...以图7为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，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，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作
如上图所示，倒排索引主要由单词词典和倒排文件组成，单词词典存放在内存中，是组成所有文档的单词的集合，单词词典内的每条索引项记载了单词本身的一些信息和指向倒排列表的指针，通过这个指针就可以找到对应的倒排列表...，而倒排列表记载了出现过某个单词的所有文档的文档列表和单词在文档中出现的位置信息，每条记录称为倒排向项。...记录单词频率,文档频率和单词在文档中出现的位置将作为搜索结果排序的一个重要因子,可以利用倒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单词 对单词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单词，进而获得这个单词的倒排列表，如果没有找到这个单词则返回空，说明没有文档包含这个单词。...这实际也是数据压缩的最简单的方法，后面还会更为详细的介绍索引结构的建立，动态索引的维护和更新以及索引在查询中是如何起作用的。
例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置 得到正向索引的结构如下： “文档1”的ID > 单词1：出现次数，出现位置列表；单词2：出现次数，出现位置列表...比如对于词汇1来说，文档1和文档4中出现过单词1，而其它文档不包含词汇1。矩阵中其它的行列也可作此种解读。 搜索引擎的索引其实就是实现“单词-文档矩阵”的具体数据结构。...“文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样，这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子。...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单词，能否快速定位某个单词，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单词词典进行构建和查找，常用的数据结构包括哈希加链表结构和树形词典结构...以图为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，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，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作
这使用户可以单击转录中的一个单词，并从录音中的该点开始播放，或者搜索一个单词并跳到录音中所说的确切点。 ? ? 将声音分类 ? ?...呈现记录是有用的，并且允许人们搜索特定的单词，有时根据特定的时间点或声音在视觉上搜索记录的各个部分更为有用。...这是通过将研究与使用CNN来分类音频声音（例如，识别狗叫声或乐器演奏）和先前发布的数据集进行音频事件检测以对各个音频帧中的明显声音事件进行分类相结合来完成的。...程序还支持滑动窗口功能，该功能以50ms的间隔处理部分重叠的960ms音频帧，并输出一个S型得分矢量，表示该帧中每个受支持的音频类别的概率。...为了生成分数，我们使用会话数据训练了增强型决策树，并利用了文本特征（例如文档词的频率和特异性）。最后，对无意义的词和脏话进行过滤，并输出顶部标签。 ?
Elasticsearch选择使用倒排索引而不是正排索引，主要是基于倒排索引在处理全文搜索和大规模数据集时的优势。...正排索引可以快速找到文档中包含的单词，但对于查找包含特定单词的所有文档则不是很高效。...倒排索引可以高效地找到包含特定单词的所有文档，并支持复杂的查询操作，如短语查询、通配符查询和布尔查询等。...当查询请求到来时，Elasticsearch会根据查询中的词汇在文档中的出现频率和位置信息，对文档进行排序和匹配。...同时，在实际应用中，Elasticsearch也会结合使用正排索引等其他索引结构，以提高搜索性能和准确性。
这篇文章讲一下词袋模型BoW，它主要用于两帧2d-2d匹配加速，以及在历史关键帧中搜索最相近的帧（闭环检测）。...orb-slam3中维护了一个关键帧数据库，每次新增一个关键帧，都会通过kd树计算BoW，同时更新正向索引和逆向索引。每个单词拥有一个逆向索引表，记录包含该单词的帧，和权重。...那么假设我要在关键帧数据库中，找到与当前帧最相似的一帧，只需要找与当前帧共享单词的这些帧（逆向索引表记录下来了），统计他们与当前帧共享单词的总数，取总数最大的那一帧即可。...IDF（Inverse Document Frequency），某个单词在词典中出现的频率越低，则辨识度越高，相应权重IDF会大一些。 ?...那么不需要逐一比较两帧的特征点，只需要先找到相同的节点，在节点里面再去逐一比较特征点。
单词词典是倒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单词的相关信息，同时用来记载某个单词对应的倒排列表在倒排文件中的位置信息。...在支持搜索时，根据用户的查询词，去单词词典里查询，就能够获得相应的倒排列表。...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单词， 快速定位某个单词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单词词典进行构建和查找。...我们需要结合文章号和出现频率来分析，文章1中出现了2次，那么“2,5”就表示live在文章1中出现的两个位置，文章2中出现了一次，剩下的“2”就表示live是文章2中第 2个关键字。 ...其中词典文件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。
，判断S和T的子集关系 S >= T 或 S > T 返回True/False，判断S和T的包含关系 S |= T 并，更新集合S，包括在集合S和T中的所有元素 S -= T 差，更新集合S，包括在集合...中所有元素 ls.insert(i,x) 在列表ls的第i位置增加元素x ls.pop(i) 将列表ls中第i位置元素取出并删除该元素 ls.remove(x) 将列表ls中出现的第一个元素x删除 ls.reverse...，不存在冗余单词 全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分 方法： jieba.cut(s) # 精确模式，返回一个可迭代的数据类型 jieba.cut...，返回一个列表类型的分词结果，存在冗余，建议使用 jieba.add_word(w) # 向分词词典中增加新词w Python-文件和数据格式化 第七周 文件的类型 文件是数据的抽象和集合 文件是存储在辅助存储器上的数据序列...Image.seek(frame) # 跳转并返回图像中的指定帧 Immage.tell() # 返回当前帧的序号 # Image类的图像转换和保存方法 Image.save(filename,format
在非常不同的数据集中呈现了无误报的良好结果，使用完全相同的词袋和配置。整个技术，包括特征提取，在一个包含26300张图像的序列中每帧需要22ms，比以前的方法快一个数量级。...，有几种方法可以执行此比较，最简单且最慢的方法是穷举搜索，它包括在描述子空间中测量值的每个特征与候选帧的特征的距离，然后根据最近邻距离比策略选择对应点。...2）真值比较：这里使用的大多数数据集不直接提供关于回环闭合的信息，因此我们手动创建了一个实际环路闭合的列表，此列表由时间间隔组成，其中列表中的每个条目都编码了与匹配间隔相关联的查询间隔。...参数设置：在所有实验中使用相同的算法设置，使用相同的词汇树处理所有数据集，该词袋树建立了10个分支和6个深度级别，产生一百万个单词，并使用来自独立数据集（Bovisa 2008-09-01）的10K图像中获取的...总结 该论文提出了一种用于图像序列中快速地地点识别的算法，该算法基于字典学习方法，将图像序列转换为二进制的视觉单词表示，并使用快速搜索技术进行匹配。
本文的方法利用相同的参数在不同的数据集上做了测试都没有假阳性的结果。包括特征提取的整个过程在有26300张图片的序列中仅需要22ms/帧。...l层的节点是其中出现的单词的祖先，以及与每个节点关联的本地特征ftj列表。我们利用直接索引和单词树的均值来在BRIEF空间中大概的找到图像的最近邻。...(v_t,V_T')一定要和以前连续的k个分组得分连续，然后在V_T'分组中找到相似度得分最高的，然后把他看成一个候选帧，这个候选帧最后经过几何验证才可以被确定。...D.几何一致性检测 我们在两个匹配的闭环候选帧用几何检测。这个检验是通过它至少12个对应点利用随机样本一致性(RANSAC)找到I_t和I_t'之间的一个基础矩阵。...每个图像的复杂度都是n^2 第二种技术是通过在k维(k-d)树中排列描述符向量来计算近似最近邻[7] 我们可以利用词袋加速特征匹配。因此，在向数据库添加图像时，我们在直接索引中存储节点和特征的列表。
在图像检索的过程中，会利用倒排索引的方法，先找出与当前帧拥有相同单词的关键帧，并根据它们的词袋向量计算与当前帧的相似度，剔除相似度不够高的图像帧，将剩下的关键帧作为候选关键帧，按照词袋向量距离由近到远排序...回环验证 词袋模型的另一个问题是它并不完全精确，会出现假阳性数据。在回环检测检索的后期阶段需要用其他方法加以验证。如果当前跟踪已经完全丢失，需要重定位给出当前帧的位姿来调整。...在跟踪恢复的时候，从哈希表中检索姿态，将最相似的关键帧关联起来。一个新的帧和之前所有编码帧之间的不相似程度通过逐块汉明距离（BlockHD）来度量。...这种找到关键帧并检索位姿的方法可以有效的减少三维重建的时间，并且适用于目前开源的slam算法。...PTAM是在构建关键帧时将每一帧图像缩小并高斯模糊生成一个缩略图，作为整张图像的描述子。在进行图像检索时，通过这个缩略图来计算当前帧和关键帧的相似度。
我们过滤掉原来的数据库搜索词（在我的例子中是“facial”和“recognition”）。 现在，语料库中的每个文档都是一组小写的词干标识。...然后，我们保留剩余的10万个最频繁的标识。使用这个字典，将每个文档从一个标识列表转换为出现在文档中的唯一标识列表及其在文档中的频率。这种语料库的表示称为词袋。...虽然频率当然是衡量一个特定单词在文本语料库中的重要性的一个指标，但我们假设出现在更多文档中的单词就不那么重要了。...我前面解释过，这些主题潜在地存在于语料库中——在本例中，我们假设(并希望)我们发现的主题反映了面部识别领域中一些小的技术领域。 # 我们的LDA模型使用Gensim。...通过确定每个主题随时间出现在多少文档中，我们可以根据其在专利中的流行程度对每个主题进行排序，并跟踪这种流行程度随时间的变化。
在图2中，“单词ID”一栏记录了每个单词的单词编号，第二栏是对应的单词，第三栏即每个单词对应的倒排列表。...图3是一个相对复杂些的倒排索引，与图3的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...在图5的例子里，单词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容为：（3:1），其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次，其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同...图3 带有单词频率信息的倒排索引 实用的倒排索引还可以记载更多的信息，图4所示索引系统除了记录文档编号和单词频率信息外，额外记载了两类信息，即每个单词对应的“文档频率信息”（对应图4的第三栏）以及在倒排列表中记录单词在某个文档出现的位置信息...文档频率信息即可以对这些候选搜索结果进行排序，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。
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