如果大家看过我之前初阶数据结构的博客的话会发现这道题我们其实是讲过的，不过当时我们使用C语言搞的，说实话C语言实现起来还是挺麻烦的。 大家可以看一下之前这篇文章：
参考https://www.kdhlw.com/p/367506.html 计算机是一种电器, 所以计算机只能识别两种状态, 一种是通电一种是断电。 最初ENIAC的程序是由很多开关和连接电线来完成的。但是这样导致改动一次程序要花很长时间(需要人工重新设置很多开关的状态和连接线)
倒排索引（英语：Inverted index），也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它是文档检索系统中最常用的数据结构。通过倒排索引，可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引主要由两个部分组成：“单词词典”和“倒排文件”。
力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案，只求互相提升。
系列文章《C语言经典100例》持续创作中，欢迎大家的关注和支持。 喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦～ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注：计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能：统计一行字符串单词的个数，作为函数值返回一行字符串在主函数中输入，规定所有单词都是由小写字母组成，单词之间由若干空格隔开，一行的开始没有空格 [image.png] 2 思路 逐个字符进行判断是否为空 下面“空开处”指的是一个空格或者若干空格隔开单词的说法 开头无空格，故需要
String在Redis底层是怎么存储的？这些数据类型在Redis中是怎么存放的？Redis快的原因就只有单线程和基于内存么？
首先自我介绍 Linux中创建共享内存的方式？共享内存中起始地址是不是按照页的大小对齐？创建共享内存的时候物理页一定分配吗？惰性空间分配的实现方式？ 象棋中马从a到b点的最短路径的求解 c语言怎样判断两个浮点数是否相等？ 结构体的比较是否能够通过内存比较的方法判断是否相等？结构体对齐在小端方式下的实现机制？ static的用法，static修饰函数有什么特殊的地方，static的这种特性怎样实现的？ fork的使用方法，子进程结束以后父进程如何知道，父进程在子进程结束以后要做什么事情？ 单向链表如何判断有环
Linux中创建共享内存的方式？共享内存中起始地址是不是按照页的大小对齐？创建共享内存的时候物理页一定分配吗？惰性空间分配的实现方式？
我：哦哦哦，还有HyperLogLog，bitMap，GeoHash，BloomFilter
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-91 Anagrams问题
前几天去面试了一面笔试过了，我拍了照片保存了题目。后来我扫描了一下做成电子档的在这里分享给大家。
Tcl最早被称为工具命令语言，“Tool command language”，是一种脚本语言。
seq 100 |awk '{sum=sum+$1;print sum}END{print sum}'
151.Reverse Words in a String 在线提交: https://leetcode-cn.com/problems/reverse-words-in-a-string/
字符串是有序的字符集合使用单引号【’】、双引号【”】、三引号【”””或者’’’】字符串是不可不变对象Python3.0起，字符串就是Unicode类型（utf8）
在我的统计学硕士学位论文项目过程中，我专注于情感分析的问题。情感分析是自然语言处理的一个应用，目的是识别情感(积极的vs消极的vs中性的)，主观性(客观的vs主观的)和情感状态。我在这个特别的项目上工作了9个多月，同时在Tsiamyrtzis和Kakadiaris教授的监督下使用了几种不同的统计方法和技术。
机器语言：计算机只认识由0和1构成的机器语言，每台机器自己独特的指令系统即机器语言。 机器语言->汇编语言->高级语言 编译程序最初的定义是把一种高级语言设计的源程序(面向人的)翻译成另一种等价的低级程序设计语言(面向硬件的)即机器语言或汇编语言。
高级程序设计，可以将一门程序设计语言，可以跨多种语言讲解。例如现在的JAVA，C#语言，除了讲授基本语言之外，还需要涉及数据存储、数据处理、数据显示，进入涉及数据库，web页面展示等。
RADIX-SORT 是一种基于字符的排序算法，它将字符串中的每个字符按照其ASCII值进行排序，然后再按照其出现频率进行排序。
目前关于Rust的讨论大多集中在内存安全上，如何比C/C++/Zig/Go等语言更安全。虽然这是真的，但我认为语言的核心在于正确性。
如果你的代码是纯Python。如果你有一个很大的for循环，你只能使用它，而不能放入矩阵中，因为数据必须按顺序处理，那该怎么办？有没有办法加快Python本身的速度？
2.命名的长度应当符合“min-length && max-information”原则
给你一个字符串 licensePlate 和一个字符串数组 words ，请你找出并返回 words 中的 最短补全词 。
给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。返回出现次数最多，同时不在禁用列表中的单词。
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
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简介 awk是一个强大的文本分析工具，相对于grep的查找，sed的编辑，awk在其对数据分析并生成报告时，显得尤为强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入，以空格为默认分隔符将每行切片，切开的部分再
awk是一个强大的文本分析工具，相对于grep的查找，sed的编辑，awk在其对数据分析并生成报告时，显得尤为强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入，以空格为默认分隔符将每行切片，切开的部分再进行各种分析处理。
简介 awk是一个强大的文本分析工具，相对于grep的查找，sed的编辑，awk在其对数据分析并生成报告时，显得尤为强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入，以空格为默认分隔符将每行切片，切开的部分再进行各种分析处理。 awk有3个不同版本: awk、nawk和gawk，未作特别说明，一般指gawk，gawk 是 AWK 的 GNU 版本。 awk其名称得自于它的创始人 Alfred Aho 、Peter Weinberger 和 Brian Kernighan 姓氏的首个字母。实际上 AWK 的确拥有自己
字典树，又称单词查找树，是一个典型的一对多的字符串匹配算法。“一”指的是一个模式串，“多”指的是多个模板串。字典树经常被用来统计、排序和保存大量的字符串。它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。
thrift 使用ply做编译和解析器，ply是编译原理入门比较方便的源码，代码量少，且python文本就是代码，解析方便
简介 awk是一个强大的文本分析工具，相对于grep的查找，sed的编辑，awk在其对数据分析并生成报告时，显得尤为强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入，以空格为默认分隔符将每行切片，切开的部分再进行各种分析处理。 awk有3个不同版本: awk、nawk和gawk，未作特别说明，一般指gawk，gawk 是 AWK 的 GNU 版本。 awk其名称得自于它的创始人 Alfred Aho 、Peter Weinberger 和 Brian Kernighan 姓氏的首个字母。实际上 AWK 的确拥有
比如说16位二进制数A：1001 1001 1001 1000，如果来你想获A的哪一位的值,就把数字B：0000 0000 0000 0000的那一位设置为1.
大家好，我是黄啊码。今天天气晴朗、阳光明媚、万里无云、阴雨绵绵、冬雷震震、寒风凌厉。。。嗯，都是我乱吹的，既然天气这么复杂，那就弄点跟天气一样复杂的知识点学一下吧：
词向量的表示可以分成两个大类1：基于统计方法例如共现矩阵、奇异值分解SVD；2：基于语言模型例如神经网络语言模型(NNLM)、word2vector(CBOW、skip-gram)、GloVe、ELMo。 word2vector中的skip-gram模型是利用类似于自动编码的器网络以中心词的one-hot表示作为输入来预测这个中心词环境中某一个词的one-hot表示，即先将中心词one-hot表示编码然后解码成环境中某个词的one-hot表示(多分类模型，损失函数用交叉熵)。CBOW是反过来的，分别用环境中的每一个词去预测中心词。尽管word2vector在学习词与词间的关系上有了大进步，但是它有很明显的缺点：只能利用一定窗长的上下文环境，即利用局部信息，没法利用整个语料库的全局信息。鉴于此，斯坦福的GloVe诞生了，它的全称是global vector，很明显它是要改进word2vector，成功利用语料库的全局信息。
#介绍 数组相当于一些元素的集合，可以从中拿取相关的元素数据，将内容放在()小括号里面，数组之间的元素使用空格来分隔,下标从0开始。
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