Array.prototype.map() 遍历加工，不改变原数组，与foreach相似，但优于foreach 模仿foreach的用法 const words = ['spray', 'limit', 'elite', 'exuberant', 'destruction', 'present']; words.map(item => { console.log(i
linux查找字符串所在行，输出行号 查找某个字符串所在行，可以用grep或awk来解决。二者最大区别是，grep的结果是输出匹配内容的同时输出其所在行号；awk可以仅输出行号，不输出匹配内容。按需选择。 【模糊匹配 】输出行号 grep # 输出内容同时输出行号 grep -n "要
import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStreamReader; import java.util.Arrays; public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { int N,Q; BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamRea
with open(r"C:\Users\xxx\Desktop\jyxstxtqjtxt\射雕英雄传.txt",'r',encoding='gbk',errors='ignore') as shediao: txt=shediao.read() import jieba.posseg as jb words=[] for word, flag in jb.cut(txt): if flag ==&
方法1 List<String> words = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", "a", "d"); List<String> results = HashMultiset.create(words).entrySet().stream() .filter(w ->
难度简单306 给出一个字符串数组 words 组成的一本英语词典。返回 words 中最长的一个单词，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
原题传送门 1. 题目描述 2. Solution 1、思路分析 根据题意，需要逐个遍历二维网格中的每一个单元格，然后搜索从该单元格出发的所有路径，找到其中对应words中的单词的路径。因为这是一个回溯的过程，所以有如下算法: 1》遍历二维网格中的所有单元格。 2》深度优先搜索所有从当前正在遍
A sentence is a string of single-space separated words where each word can contain digits, lowercase letters, and the dollar sign '$'. A word represents a price if it is a non-negative real number preceded by a dollar sign. For example, "$
318. Maximum Product of Word Lengths Given a string array words, return the maximum value of length(word[i]) * length(word[j]) where the two words do not share common letters. If no such two words exist, return 0. Example 1: Input: words = ["abcw&
思路： 双指针。 实现： 1 class Solution { 2 public: 3 int findClosest(vector<string>& words, string word1, string word2) { 4 int n=words.size(); 5 int res=100001; 6 int id1=-1,id2=-1; 7 for(int i=0;i<n;i++){
题目 有个内含单词的超大文本文件，给定任意两个不同的单词，找出在这个文件中这两个单词的最短距离(相隔单词数)。如果寻找过程在这个文件中会重复多次，而每次寻找的单词不同，你能对此优化吗? 示例： 输入：words = ["I","am","a","student","from","a","university","in","a",
692. 前K个高频单词 给定一个单词列表 words 和一个整数 k ，返回前 k 个出现次数最多的单词。 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率， 按字典顺序 排序。 示例 1： 输入: words = ["i", "love", "leetcode", "i", "love", "coding"], k = 2输出
国际摩尔斯密码定义一种标准编码方式，将每个字母对应于一个由一系列点和短线组成的字符串， 比如: 'a' 对应 ".-" ， 'b' 对应 "-..." ， 'c' 对应 "-.-." ，以此类推。 为了方便，所有 26 个英文字母的摩尔斯密码表如下： [".-","-...","-.-.","-..",&
Success! One final, more complex example: Let’s say that we have a list of lists of words and we want to get a list of all the letters of these words along with the index of the list they belong to but only for words with more than two characters. Using t
给你一个字符串数组 words ，请你找出所有在 words 的每个字符串中都出现的共用字符（ 包括重复字符），并以数组形式返回。你可以按 任意顺序 返回答案。 示例 1： 输入：words = ["bella","label","roller"] 输出：["e","l","l"] 示例 2： 输入：words = ["cool","lock",
leetcode 每日一题 953. 验证外星语词典 class Solution { public boolean isAlienSorted(String[] words, String order) { char[] chars = order.toCharArray(); int[] arr = new int[chars.length]; for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
开发步骤 添加依赖 // IK中文分词相关依赖 implementation 'com.github.magese:ik-analyzer:8.5.0' 可配置需要的扩展词及停止词 <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd"> &
小程序提供了诸多的接口用于保存本地缓存数据，有点类似 localstorage 的使用。现在利用缓存实现一个搜索记录的功能。 功能不复杂，但有几个点需要考虑： 1、缓存有上限，只保存最近搜索的20条记录，多出没有必要，且页面显示不全； 2、需要保证数据的唯一性；若搜索内容相同，后面的搜索
前言 刷题网址：https://buuoj.cn/challenges#[强网杯 2019]随便注 首先打开就是SQL注入，我们尝试一下，如下图，发现返回的是原始数据 然后我们输入1' or 1=1#发现返回了所有数据，如下图 这里我们直接来使用联合注入尝试，发现order by 2正常回显，但是order by 3就报错 这里我们查询，发现
【题目描述】豆瓣图书评论数据爬取。以《平凡的世界》、《都挺好》等为分析对象，编写程序爬取豆瓣读书上针对该图书的短评信息，要求：（1）对前3页短评信息进行跨页连续爬取；（2）爬取的数据包含用户名、短评内容、评论时间、评分和点赞数（有用数）；（3）能够根据选择的排序方式（热门或最新）进行爬取，并分
dict.txt 迅雷不及掩耳盗铃之势 1 掩耳盗铃 2 铃儿响叮当 3 当仁不让 5 让世界充满爱 3 让世界充满爱 5 迅雷不及 0 迅雷 0 掩耳 0 盗铃 0 实现代码 # -*- ecoding: utf-8 -*- # @ModuleName: test002 # @Function: # @Author: darling # @Time: 2022-05-05 20:01 import jieba
#baidu_aip人工接口from aip import AipOcr""" 你的 APPID AK SK """APP_ID = '2222222'API_KEY = 'gdjgutg.hkbyfvh.'SECRET_KEY = 'h.bljgk.ugt..iujh/bn.jm:Ojkjg,gc '#ocr客户端对象client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, S
1、排序数组中两个数字之和 描述 给定一个已按照 升序排列 的整数数组 numbers ，请你从数组中找出两个数满足相加之和等于目标数target。 函数应该以长度为 2 的整数数组的形式返回这两个数的下标值。numbers 的下标 从 0 开始计数 ，所以答案数组应当满足 0 <= answer[0] < a
#include<bits/stdc++.h>using namespace std;int k;char st[1000000+100];int f[1000000+100];int main(){ scanf("%d",&k); scanf("%s",st); f[0]=-1; long long ans=0; for(int i=1;i<k;i++) { int j=f[i-1];f[i]=-1; while(j>=0&
from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch() # 创建索引 def deleteInices(my_index): if True and es.indices.exists(my_index): # 确认删除再改为True print('删除之前存在的') es.indices.delete(index=my_index) def createInde
