单词

首先简要介绍一下AC自动机：Aho-Corasick automation，该算法在1975年产生于贝尔实验室，是著名的多模匹配算法之一。一个常见的例子就是给出n个单词，再给出一段包含m个字符的文章，让你找出有多少个单词在文章里出现过。要搞懂AC自动机，先得有模式树（字典树）Trie和KMP模式匹配算法的基础知识。KMP算法是单模式串的字符匹配算法，AC自动机是多模式串的字符匹配算法。 AC自动机和字典树的关系比较大，所以先来简单的了解下字典树Trie。 字典树又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：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，查询效率比哈希树高。 简而言之：字典树就是像平时使用的字典一样的，我们把所有的单词编排入一个字典里面，当我们查找单词的时候，我们首先看单词首字母，进入首字母所再的树枝，然后看第二个字母，再进入相应的树枝，假如该单词再字典树中存在，那么我们只用花费单词长度的时间查询到这个单词。 AC自动机算法分为3步：构造一棵Trie树，构造失败指针和模式匹配过程。 AC自动机关键点一：字典树的构建过程： 字典树的构建过程是这样的，当要插入许多单词的时候，我们要从前往后遍历整个字符串

单词接龙是一个与我们经常玩的成语接龙相类似的游戏，现在我们已知一组单词，且给定一个开头的字母，要求出以这个字母开头的最长的“龙”（每个单词都最多在“龙”中出现两次），在两个单词相连时，其重合部分合为一部分，例如 beast和astonish，如果接成一条龙则变为beastonish，另外相邻的两部分不能存在包含关系，例如at 和 atide 间不能相连。 # include <iostream> # include <algorithm> # include <cstring> using namespace std ; const int N = 21 ; int n ; string word [ N ] ; int g [ N ] [ N ] ; int used [ N ] ; int ans ; void dfs ( string dragon , int last ) { ans = max ( ( int ) dragon . size ( ) , ans ) ; used [ last ] ++ ; for ( int i = 0 ; i < n ; i ++ ) if ( g [ last ] [ i ] && used [ i ] < 2 ) dfs ( dragon + word [ i ] . substr ( g [ last ] [ i ] ) , i

1、项目名 全部小写。如：workdesk、jobserver。 2、包名 全部小写，名词。如：java.awt.event。 3、类名、接口名 首字母大写，多个单词组成时，每个单词的首字母大写。如： public class MyClass {} 4、方法名 首字母小写，多个单词组成时，从第二个单词开始，每个单词的首字母大写。第一个单词一般为动词，如： public void toString() {} 5、变量名 5.1 普通变量名 同方法的命名，一般为名词。如： int index=0; 5.2 常量名（静态变量名） 全部大写。如： public static final String GAME_COLOR=”RED”; 6、属性文件properties 以下划线隔开。如：errors_zh_CN.properties，hibernate_test.properties 7、数据库命名： 表、字段命名全部大写，多个单词以_隔开 8、注释规范 8.1、类注释 在每个类前面必须加上类注释，注释模板如下： /** * Copyright (C), 2006-2010, Anhui Love info. Co., Ltd. * FileName: Test.java * 类的详细说明 * * @author 类创建者姓名 * @Date 创建日期 * @version 1.00 */

简介 门控线性单元（GLU）是卷积神经网络中的一种门控机制，与循环神经网络的门控循环单元（GRU）不同的的是更加进行梯度容易传播，不易造成梯度消失或者梯度爆炸。而且在计算时间上也大幅度减少。 GLU计算过程 卷积网络就是对输入进行卷积以获得H = f ∗ w，因此没有时间依赖性，这使得在句子的单个单词上更容易并行化。这个计算过程将根据多个先前单词来计算每个上下文。 与递归网络相比，上下文的大小是有限的，但可以表示足够大的上下文并且在实践中表现良好。 词时使用存储在词嵌入矩阵中的向量表示的，词汇表大小D|V|×m，|V|是词汇表达小，m是嵌入维度，模型的输入是单词序列是 W0，…, Wm， 由词嵌入E = [Dw0，… ，DwN]表示。 计算隐藏层h0，…, hL为： 原文： 图一为下侧GLU模型架构图 在对输入进行卷积时，要注意hi不包含将来单词的信息。 这是通过移动卷积输入以防止内核看到未来的上下文来解决此问题。具体来说，作者使用k / 2个元素对序列的开头进行零填充，假设第一个输入元素是我们无法预测的，是序列标记的开始，其中k是卷积内核的宽度。 门控机制 门控机制控制信息在网络中流动的路径，并已被证明对递归神经网络很有用。LSTMs通过一个由输入和忘记门控制的独立单元实现长期记忆。这允许信息在可能的许多时间步长中畅通无阻地流动。没有这些门，信息很容易在每个时间步的转换中消失

s = 'the brown fox' ...在这里做某事... s 应该是： 'The Brown Fox' 最简单的方法是什么？ #1楼 @jibberia anwser的复制粘贴就绪版本： def capitalize(line): return ' '.join(s[:1].upper() + s[1:] for s in line.split(' ')) #2楼 .title() 方法无法正常工作， >>> "they're bill's friends from the UK".title() "They'Re Bill'S Friends From The Uk" 试试 string.capwords() 方法， import string string.capwords("they're bill's friends from the UK") >>>"They're Bill's Friends From The Uk" 从 capwords 的 python文档中 ： 使用str.split（）将参数分解为单词，使用str.capitalize（）将每个单词大写，然后使用str.join（）将大写的单词连接起来。 如果不存在可选的第二个参数sep或“无”，则将空白字符替换为一个空格，并删除前导和尾随空白，否则使用sep分隔和合并单词。 #3楼 字符串的

题目描述： 牛客最近来了一个新员工Fish，每天早晨总是会拿着一本英文杂志，写些句子在本子上。同事Cat对Fish写的内容颇感兴趣，有一天他向Fish借来翻看，但却读不懂它的意思。例如，“student. a am I”。后来才意识到，这家伙原来把句子单词的顺序翻转了，正确的句子应该是“I am a student.”。Cat对一一的翻转这些单词顺序可不在行，你能帮助他么？ 思路： 先整体进行翻转，得到：tneduts a ma I. 再分别将句子中的每个单词进行翻转，单词翻转可以用两个指针start和end指针，start指向单词的起点,end单词后的空格。 代码： package offer01; public class TestNo44 { public static void main(String[] args) { String a = "I am a student!"; System.out.println(new TestNo44().ReverseSentence(a)); } public String ReverseSentence(String str) { if(str == null || str.length() == 0){ return str; } char[] array = str.toCharArray(); reverse(array

经验一届帮一届，喝水不忘挖井人。 本人20年考研，成绩378，政治69，英语一82，数学一120，专业课（961）107。所谈经验均为 个人见解，有需则取。 考试题型&分值分布 完形填空，共20题，每题0.5分，共10分 阅读理解，共四篇阅读，每篇5题，每题2分，共40分 新题型，七选五 或者 排序题 ，共5题，每题2分，共10分。 翻译，英译汉，共五题，每题2分，10分。 小作文（多种考查类型），共10分。 大作文（多种考查类型），共20分。 一般要拿70分以上，客观题也就是除去翻译和大小作文，需要45分左右。当然这是估计的，大家有个大概参考即可。 准备时间&题型分配 何时开始考研，何时开始背单词一直不间断。 6月份左右开始刷真题的阅读题。 阅读刷完后刷新题型，大概在7 8月份左右。 9月份左右开始二刷真题阅读和新题型。 二刷完阅读和新题型后开始背作文和总结阅读错题及阅读题型。大概在10 11月份完成。 12月份加强背作文，组装 自己的作文模板 并且不断批改完善。 这里我没有单列出完型填空和翻译的时间。首先 完形确实不需要准备 ，我就没有准备，考研的完形填空千变万化、诡异莫测，属实难写且性价比较低，所以只要在空闲时刷几套真题的完形，练过就好。去年咨询学长的时候学长就是这么告诫我的，他们说完形之前许多年都很难，近两年（真的就两年左右）简单了一点，但是保险起见还是放最后写

151. 翻转字符串里的单词 给定一个字符串，逐个翻转字符串中的每个单词。 示例 1： 输入: “the sky is blue” 输出: “blue is sky the” 示例 2： 输入: " hello world! " 输出: “world! hello” 解释: 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格，但是反转后的字符不能包括。 示例 3： 输入: “a good example” 输出: “example good a” 解释: 如果两个单词间有多余的空格，将反转后单词间的空格减少到只含一个。 说明： 无空格字符构成一个单词。 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格，但是反转后的字符不能包括。 如果两个单词间有多余的空格，将反转后单词间的空格减少到只含一个。 进阶： 请选用 C 语言的用户尝试使用 O(1) 额外空间复杂度的原地解法。 class Solution { public String reverseWords(String s) { String[] s1 = s.trim().split(" "); StringBuffer stringBuffer=new StringBuffer(); for (int i=s1.length-1;i>=0;i--){ if (s1[i].equals("")){ continue; }

作为在中国工作的程序员，不懂得英语似乎也不妨碍找到好工作，升职加薪。但程序员这个工种则稍有不同，因为程序，尤其是高级语言，基本上都是由英语和数字表达式构成的。英语对于程序员十分重要。我的大学本科全部采用英文教学，工作时也经常会遇到外国人，和他们谈笑风生，自认为自己的英语水平比园子的平均水平高一点。下面我就根据自己的经验来说说英语的学习方法。 为什么要学习英语 学好英语你可以直接阅读各种经典书籍的原文版。程序员这个行业之所以特殊，就是因为它所有的技术全部来自欧美，所以最主流，最新鲜，最正确的技术文章都是英文，大部分还没有译本，有些译文还比较差。与其等待别人的翻译，不如直接阅读原文。 学好英语你可以直接观看来自世界最著名学校的网上课程或编程高手的教学视频。较之汉语教学视频，不知道高到哪里去了，而这些视频通常都没有任何翻译可寻。 学好英语你可以和世界各地的程序员在Stack overflow，Reddit和Github进行交流，以码会友。如果你不小心搭上了几个哥们，你可能就误打误撞被他们推荐出国工作了。作为工作多年的老鸟，大家自然知道内推的好使程度，要是拿到了公司的录取，那么什么签证都是浮云。 学好英语，你的代码中变量的命名不会太差，让人摸不着头脑（甚至有人变量使用汉语拼音进行命名）。假设别人写一个方法演示反射的使用，你看到那方法名不是ReflectionDemo

蒜头君快要考托福了，这几天，蒜头君明天早上都起来记英语单词。花椰妹时不时地来考一考蒜头君：花椰妹会询问蒜头君一个单词，如果蒜头君记过这个单词，蒜头君会很快告诉花椰妹这个单词的意思，不然蒜头君会告诉花椰妹没有记过，单词是由连续的大小写或者字母组成。注意单词中字母大小写是等价的。比如You和you是一个单词。 输入格式 首先输入一个n(1<=n<=100000)表示事件数。接下来n行，每行表示一个事件。每个事件输入为一个整数d和一个单词word(单词长度不大于20)，用空格隔开。如果d=0,表示蒜头君记住了word 这个单词,如果d==1,表示这是一个测试，测试蒜头君是否认识单词word（花椰妹永远不会告诉蒜头君这个单词的意思）。 事件的输入按照时间先后的顺序输入的。 输出格式 对于花椰妹的每次测试，如果蒜头君认识这个单词，输入一行YES，否则输出一行NO。 样例输入1 5 0 we 0 are 1 family 0 family 1 family 样例输出1 NO Yes 样例输入2 4 1 jisuanke 0 jisuabke 0 JISUANKE 1 JiSuanKe 样例输出2 NO Yes 分析：此题难点是判断蒜头君有没有记过这个单词，但是我们要是用用集合的count来判断就很简单了 # include <iostream> # include <set> #