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    Leetcode No.72 编辑距离(动态规划)

    一、题目描述 给你两个单词 word1 word2,请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用最少操作数 。...我们可以对任意一个单词进行三种操作: 插入一个字符; 删除一个字符; 替换一个字符。 题目给定了两个单词,设为 A B,这样我们就能够六种操作方法。...但我们可以发现,如果我们有单词 A 单词 B: 对单词 A 删除一个字符单词 B 插入一个字符是等价。...例如对于单词 cat,我们希望在 c a 之间添加字符 d 并且将字符 t 修改为字符 b,那么这两个操作无论为什么顺序,都会得到最终结果 cdab。...我们用 D[i][j] 表示 A 前 i 个字母 B 前 j 个字母之间编辑距离。

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    substring() 方法用于提取字符串中介于两个指定下标之间字符。

    substring() 方法用于提取字符串中介于两个指定下标之间字符。 语法 stringObject.substring(start,stop) 参数 描述 start 必需。...一个非负整数,规定要提取子串第一个字符在 stringObject 中位置。 stop 可选。一个非负整数,比要提取子串最后一个字符在 stringObject 中位置多 1。...如果参数 start 与 stop 相等,那么该方法返回就是一个空串(即长度为 0 字符串)。如果 start 比 stop 大,那么该方法在提取子串之前会先交换这两个参数。...提示注释 重要事项:与 slice() substr() 方法不同是,substring() 不接受负参数。...例子 2 在本例中,我们将使用 substring() 从字符串中提取一些字符: var str="Hello world!"

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    【机器学习】 朴素贝叶斯算法:原理、实例应用(文档分类预测)

    答:设 B=短发;A=男生 要求是  P(B|A)=1, P(A)=0.6, P(B)=0.6*1+0.4*0.5=0.8 P(A|B)=1*0.6/0.8=0.75 1.2 文档分类方法 文档分类是在已经分类好了文档中提取关键字...words = vect.fit_transform([word1,word2]) words变量接收是sprase类型矩阵,sparse矩阵只会标记word1word2中不为0地方,为0地方不显示...使用 vect.get_feature_names() 命令来获取word1word2中出现所有单词。...# 查看提取了哪些单词 names = vect.get_feature_names() #提取word1word2中出现过所有单词 # 将sparse矩阵转换成正常数组形式 arr = words.toarray...() 解释:arr变量中第0行表示word1单词出现次数,第1行表示word2,某出现次数与names列表中对应。

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    快速掌握grep命令及正则表达式

    在下面的例子中,查询了所有以字母 “b” 开头、字母 “t” 结尾三个字符单词。...grep '\' FILENAME在上面的例子中:\ 在单词结尾匹配空格字符串检索并输出所有两个字母结果:grep '^..$' FILENAME检索并显示所有以...按照下面的语法显示所有包含了单词word1 ‘word2′ 结果:grep 'word1' FILENAME | grep 'word2'或者可以这样:grep 'foo....– 如果在列表中某个列表或某个范围内结束点,表示该范围。^ 开始标记,表示在开始位置匹配一个空字符串。也表示不在列表范围内字符。$ 结束标记。匹配一个空字符串。\b 单词锁定符。...在一个单词边缘位置匹配空字符串。\B 在一个单词非边缘位置匹配空字符串。\ 匹配单词结尾空字符串。

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    golang刷leetcode动态规划(10)编辑距离

    给定两个单词 word1 word2,计算出将 word1 转换成 word2 所使用最少操作数 。...) exention -> exection (将 'n' 替换为 'c') exection -> execution (插入 'u') 解题思路: 编辑距离又称levenshtein距离,用来衡量两个字符串相似度...,假设俩字符串分别为word1word2,用m[i][j]存word1[0:i],word2[0:j](左闭右开)编辑距离,对于i,j位置编辑距离m[i+1][j+1]; 1,如果word1[i]...==word2[j],则编辑距离是 A,m[i][j],word1[0:i],word2[0:j](左闭右开)编辑距离 B,m[i][j+1]+1,word1[0:i],word2[0:j+1](左闭右开...4,初始条件,为了便于初始化,我们这里有个优化技巧:在word1word2之前加一个空格,则: A,m[0][0]=0 B,m[i][0]=i C,m[0][j]=j func minDistance

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    NLP︱句子级、词语级以及句子-词语之间相似性(相关名称:文档特征、词特征、词权重)

    参考:自然语言处理︱简述四大类文本分析中“词向量”(文本词特征提取) 2、TF 词频有两类:在本文档词频以及单词在所有文档词频。...两个词语word1与word2PMI值计算公式如下式所示为: ? ?...若两个词语在数据集某个小范围内共现概率越大,表明其关联度越大;反之,关联度越小。P(word1&word2)与P(word1)P(word2)比值是word1与word2两个词语统计独立性度量。...3、★MI进化版——左右信息熵★ (参考于:基于互信息左右信息熵短语提取识别) 熵这个术语表示随机变量不确定性量度。...归一化逐点互信息(NPMI)是逐点互信息归一化形式,将逐点互信息值归一化到-1到1之间。 如果两个词在一定距离范围内共同出现,则认为这两个词共现。

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    力扣刷题篇——哈希表

    给你两个 句子 s1 无序列表s2 ,返回所有 不常用单词 列表。返回列表中单词可以按 任意顺序 组织。...word1  word2 中从 'a' 到 'z' 每一个字母出现频率之差都 不超过 3 ,那么我们称这两个字符串 word1  word2 几乎相等 。...给你两个长度都为 n 字符串 word1  word2 ,如果 word1  word2 几乎相等 ,请你返回 true ,否则返回 false 。...解题思路:  创建一个26大小空间数组 用来存'a'-'z'字母次数 遍历word1 word2两个字符串 第一个字符串出现就++,第二个出现就-- 最后判断绝对值如果超过3就返回false 反正返回...数组中重复数据 ★☆☆☆ 2283. 判断一个数数字计数是否等于数位值 ★☆☆☆ 2068. 检查两个字符串是否几乎相等 ★☆☆☆ 884. 两句话中不常见单词 ★★☆☆

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    【leetcode刷题】T80-最长特殊序列 II

    示例: 输入: "aba", "cdc", "eae" 输出: 3 提示: 所有给定字符串长度不会超过 10 。 给定字符串列表长度将在 [2, 50 ] 之间。...对于两个单词,当单词一样,返回-1;否则,返回他们最长单词长度。 对于多个单词,只有单词出现次数为1,才可能满足条件。 但是,并不是简单取最长单词长度就行了。...想一想,当数组为[“aba”, "aba", "ab"],虽然“aba”由于出现次数不为1,不满足条件,“ab”因为是“aba”子序列,也不满足条件。 因此,还需要判断单词是否为其他单词子序列。...代码中,按照单词长度进行排序,这样,可以省去很多判断子序列操作。...【代码】 python版本 def is_subseq(word1, word2):     k =      count =      # word2所有字符是否依次出现在word1中     for

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    2022-04-25:给定两个长度为N数组,a 也就是对于每个位置i来说,有ab两个属性 i a b j a b[

    2022-04-25:给定两个长度为N数组,a[]b[]也就是对于每个位置i来说,有aibi两个属性 i ai bi j aj bj现在想为了i,选一个最好j位置,搭配能得到最小的如下值...位置搭配,可以得到最in值 : 1744位置2位置搭配,可以得到最in值 : 219注意 : i位置可以i位置(自己)搭配,并不是说ij一定要是不同位置返回每个位置i最in值比如上面的例子,最后返回...答案2022-04-25:题目描述:给定两个长度为 N 数组 a[] b[],对于每个位置 i,有 ai bi 两个属性。...解法一:暴力法遍历数组 a b,依次计算出每个位置 i j 最 in 值。对于每个位置 i,遍历数组 a b,计算出所有的最小值。返回所有位置最小值。时间复杂度:O(N^2)。...其中,st 数组用于存储 S(j) T(j) 值,stack 数组用于实现单调栈,arr 数组用于排序计算答案。注意事项:在第三步中,需要使用单调栈来寻找最好 j 位置。

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    7-1 正整数A+B > 题目标很简单,就是求两个正整数AB,其中AB都在区间。稍微有点麻烦是,输入并不保证是两个正整数。「建议收藏」

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 7-1 正整数A+B目标很简单,就是求两个正整数AB,其中AB都在区间[1,1000]。...稍微有点麻烦是,输入并不保证是两个正整数。 输入格式: 输入在一行给出AB,其间以空格分开。...问题是AB不一定是满足要求正整数,有时候可能是超出范围数字、负数、带小数点实数、甚至是一堆乱码。 注意:我们把输入中出现第1个空格认为是AB分隔。...题目保证至少存在一个空格,并且B不是一个空字符串。 输出格式: 如果输入的确是两个正整数,则按格式A + B = 输出。如果某个输入不合要求,则在相应位置输出?,显然此时也是?。

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    文本挖掘情感分析基础示例

    BIGRAM 我们经常想要了解评论中单词之间关系。在评论文本中,有哪些常见单词序列?给定一些单词,哪些单词最有可能跟随在这个单词后面?哪些词关联最紧密?因此,许多有趣文本分析都是基于这种关联。...当我们检查两个连续单词对时,它被称为“bigram”(二元语法)。 那么,这家酒店评论中最常见bigram评论是什么?...网络图显示了前几个词(“hawaiian ”,“village ”,“ocean ”“view ”)之间紧密联系。然而,我们在网络中并没有看到清晰聚类结构。...服务食品都是2010年之前主要话题。关于服务食品讨论在2003年左右数据开始时达到顶峰,在2005年之后一直呈下降趋势,偶尔出现高峰。...事实上,在大多数unigram(一元模型)会有这个否定问题。所以我们需要进行下一步: 使用Bigrams在情感分析中提供语境 我们想知道单词前面有“not”这样单词频率。

    5.2K10
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