单词

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2072 用set容器来统计单词数，可以排除相同的单词。 #include<iostream> #include<set> #include<string> using namespace std; int main() { string String,str; set<string> s; int i = 0; bool flag; while(getline(cin,str) && str[0] != '#') { flag = false; s.clear(); for(i = 0;i < str.size();i++) { if(str[i] == ' ' && flag) { flag = false; if(String != "") s.insert(String); String = ""; //插入后清空 } else { flag = true; if(str[i] != ' ') String += str[i]; } } if(String != "") //插入最后一个String { s.insert(String); String = ""; } cout<<s.size() <<endl; } return 0; } 来源： https://www.cnblogs

文健速记3000-词汇记忆方法 0、词汇记忆方法概述 认知词汇 stair 单词的三个维度： ​ 音：单词的发音，以音标的形式呈现 ​ 形：英语拼写方式 ​ 意：单词的中文意思 阅读理解考的是看到单词就知道中文意思 写作和翻译要求把中文意思写成英文单词（相对很难） 听单独的单词 多读 1、词汇记忆方法-词根词缀法 1.1词根词缀法介绍 vocabulary voc + abul + ary voice 声音 + able 能够的 + ary 名词后缀 能够发声的东西-----词汇 W “UU” Between be 在 + two 两者 + in 之间 scene 场景，风景 (scenery) see 看 IC I see U2 you too See seeing = scene “ing” “foreign” Before fore + ign(ing) Sign design machine mach(make) + ine(ing) 帮你制造东西的东西 --> 机器 diet 饮食习惯 on diet 节食 I am on diet. 我在节食。 di + et day + eat Monday [‘mʌndi] diary 日记 dairy 奶制品 （通过确定 di 区分） di ＋ ary 英语是“表音”文字 拟声词 Bomb click clock clock 鈡

一、强制换行 1 word-break: break-all; 只对英文起作用，以字母作为换行依据。 2 word-wrap: break-word; 只对英文起作用，以单词作为换行依据。 3 white-space: pre-wrap; 只对中文起作用，强制换行。 word-break:break-all 和 word-wrap:break-word 都是能使其容器如DIV的内容自动换行，它们的区别在于： 1、word-break:break-all 假设div宽度为450px，它的内容就会到450px自动换行，如果该行末端有个很长的英文单词，它会把单词截断，一部分保持在行尾，另一部分换到下一行。 2、word-wrap:break-word 例子与上面一样，但区别就是它会把整个单词看成一个整体，如果该行末端宽度不够显示整个单词，它会自动把整个单词放到下一行，而不会把单词截断掉。 二、禁止换行 1 white-space:nowrap; overflow:hidden; text-overflow:ellipsis; white-space:nowrap; 是禁止换行。 overflow:hidden; 是让多出的内容隐藏起来，否则多出的内容会撑破容器。 text-overflow:ellipsis; 让多出的内容以省略号...来表达。但是这个属性主要用于IE等浏览器

一、强制换行 1 word-break: break-all; 只对英文起作用，以字母作为换行依据。 2 word-wrap: break-word; 只对英文起作用，以单词作为换行依据。 3 white-space: pre-wrap; 只对中文起作用，强制换行。 word-break:break-all 和 word-wrap:break-word 都是能使其容器如DIV的内容自动换行，它们的区别在于： 1、word-break:break-all 假设div宽度为450px，它的内容就会到450px自动换行，如果该行末端有个很长的英文单词，它会把单词截断，一部分保持在行尾，另一部分换到下一行。 2、word-wrap:break-word 例子与上面一样，但区别就是它会把整个单词看成一个整体，如果该行末端宽度不够显示整个单词，它会自动把整个单词放到下一行，而不会把单词截断掉。 二、禁止换行 1 white-space:nowrap; overflow:hidden; text-overflow:ellipsis; white-space:nowrap; 是禁止换行。 overflow:hidden; 是让多出的内容隐藏起来，否则多出的内容会撑破容器。 text-overflow:ellipsis; 让多出的内容以省略号...来表达。但是这个属性主要用于IE等浏览器

腾讯13-反转字符串中的单词 III python 中翻转一个字符串只需要几个字母 word-> word[::-1] def reverseWords(self, s: str) -> str: return ’ ‘.join([word[::-1] for word in s.split(’ ')]) 来源： CSDN 作者： 波波虾遁地兽 链接： https://blog.csdn.net/zlb872551601/article/details/103638274

介绍 Transformer 是一种基于 encoder-decoder 结构的模型,模型结构如下图所示，在encoder中主要有Multi-Headed Attention和前馈神经网络层组成，decoder 中主要有Multi-Headed Attention、前馈神经网络层和Masked Multi-Headed Attention组成。 在 Encoder 中， Input 经过 embedding 后，要做 positional encodings 经过Multi-head attention 再经过 position-wise Feed Forward 每个子层之间有残差连接 在 Decoder 中， 如上图所示，也有 positional encodings，Multi-head attention 和 FFN，子层之间也要做残差连接，但比 encoder 多了一个 Masked Multi-head attention，最后要经过 Linear 和 softmax 输出概率。 Positional Encoding Positional Encoding 是一种考虑输入序列中单词顺序的方法。 encoder 为每个输入 embedding 添加了一个向量，这些向量符合一种特定模式，可以确定每个单词的位置，或者序列中不同单词之间的距离。计算方式如下： 其中 p o s

GloVe: Global Vectors for Word Representation 什么是GloVe？ 正如 GloVe: Global Vectors for Word Representation 论文而言，GloVe的全称叫Global Vectors for Word Representation，它是一个基于 全局词频统计 （count-based & overall statistics）的词表征（word representation）工具，它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量，这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性，比如相似性（similarity）、类比性（analogy）等。我们通过对向量的运算，比如欧几里得距离或者cosine相似度，可以计算出两个单词之间的语义相似性。 模型目标：进行词的向量化表示，使得向量之间尽可能多地蕴含语义和语法的信息。 输入：语料库 输出：词向量 方法概述：首先基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量。 统计共现矩阵 设共现矩阵为 X X X ，其元素为 X i , j X_{i,j} X i , j ​ 。 X i , j X_{i,j} X i , j ​ 的意义为：在整个语料库中，单词i和单词j共同出现在一个窗口中的次数。 举个例子： 设有语料库： i love you but you

题目： 给出一个字符串数组words组成的一本英语词典。从中找出最长的一个单词，该单词是由words词典中其他单词逐步添加一个字母组成。若其中有多个可行的答案，则返回答案中字典序最小的单词。 若无答案，则返回空字符串。 示例 1 : 输入 : words = [ "w" , "wo" , "wor" , "worl" , "world" ] 输出 : "world" 解释 : 单词 "world" 可由 "w" , "wo" , "wor" , 和 "worl" 添加一个字母组成。 示例 2 : 输入 : words = [ "a" , "banana" , "app" , "appl" , "ap" , "apply" , "apple" ] 输出 : "apple" 解释 : "apply" 和 "apple" 都能由词典中的单词组成。但是 "apple" 得字典序小于 "apply" 。 源码： class Solution { public String longestWord ( String [ ] words ) { // 将 words 中的字符串按照字典序排好 // 这样也有利于处理后面出现两个字符串长度相同的情况 Arrays . sort ( words ) ; // 因为 Set 不会添加相同的字符串 Set < String > set = new

题目一： 1. 写一个Java程序，用于分析一个字符串中各个单词出现的频率，并将单词和它出现的频率输出显示。（单词之间用空格隔开，如“Hello World My First Unit Test”）； 2. 编写单元测试进行测试； 3. 用ElcEmma查看代码覆盖率，要求覆盖率达到100%。 package cn.he.mju; import java.util.*; public class Action { public void findWord(String str){ String[] arrayWord =str.split(" "); Action a = new Action(); a .frequency(arrayWord); } public void frequency(String[] arrayWord){ String[] word = new String[arrayWord.length]; int time[]=new int[arrayWord.length]; boolean t = true; for(int i=0;i<arrayWord.length;i++){ for(int j=0;j<arrayWord.length;j++){ if(arrayWord[i].equals(word[j])){ System.out

链接： https://leetcode-cn.com/problems/reverse-words-in-a-string-iii/ 给定一个字符串，你需要反转字符串中每个单词的字符顺序，同时仍保留空格和单词的初始顺序。 示例 1: 输入: "Let's take LeetCode contest" 输出: "s'teL ekat edoCteeL tsetnoc" 注意：在字符串中，每个单词由单个空格分隔，并且字符串中不会有任何额外的空格。 思路：先用一个临时的字符串变量存储，遇到空格或者末尾时，用reverse()函数翻转该字符串变量，再将其加入总的字符串中，注意空格和结束符也要加入到字符串中。 class Solution { public: string reverseWords(string s) { string a = ""; string temp = ""; int len = s.length(); for(int i = 0; i <= len; i++) { if(s[i] == ' ' || s[i] == '\0') { reverse(temp.begin(), temp.end()); a = a + temp; a = a + s[i]; temp = ""; } else temp += s[i]; } return a; } }; 来源：