


Wie können wir eine Textfolge aus aneinandergereihten Wörtern ohne Leerzeichen effizient in einzelne Wörter aufteilen?
Text in eine Wortliste ohne Leerzeichen aufteilen
Problem
Gegeben sei eine Textzeichenfolge, die aus aneinandergereihten Wörtern ohne Leerzeichen besteht:
Input: "tableapplechairtablecupboard..."
Wie können wir diesen Text effizient in eine Liste einzelner Wörter aufteilen?
Output: ["table", "apple", "chair", "table", ["cupboard", ["cup", "board"]], ...]
Algorithmus
Ein einfacher Ansatz besteht darin, iterativ das längstmögliche Wort im Text zu finden. Dies kann jedoch zu suboptimalen Ergebnissen führen.
Frequenzbasierter Algorithmus
Stattdessen können wir die relative Häufigkeit von Wörtern in der Sprache ausnutzen, um die Genauigkeit zu verbessern:
- Modellieren Sie die Wortverteilung: Gehen Sie davon aus, dass Wörter unabhängig voneinander verteilt sind und dem Gesetz von Zipf folgen, wobei die Wortwahrscheinlichkeit umgekehrt proportional zu ihrem Rang ist.
- Wortkosten definieren: Die Kosten eines Wortes ist definiert als der Logarithmus des Kehrwerts seiner Wahrscheinlichkeit.
-
Dynamischer Programmieransatz:
- Initialisieren Sie ein Kostenarray, bei dem das erste Element ist 0.
- Suchen Sie für jedes Zeichen im Text das Wort, das die Gesamtkosten für Zeichen bis zu diesem Punkt minimiert.
- Gehen Sie vom Ende zurück, um die Wortsequenz mit den minimalen Kosten zu rekonstruieren .
Code-Implementierung
<code class="python">from math import log wordcost = {} # Dictionary of word costs using Zipf's law maxword = max(len(word) for word in wordcost) def infer_spaces(s): cost = [0] for i in range(1, len(s) + 1): candidates = enumerate(reversed(cost[max(0, i - maxword):i])) c, k = min((wordcost.get(s[i - k - 1:i], 9e999) + c, k + 1) for k, c in candidates) cost.append(c) out = [] i = len(s) while i > 0: c, k = best_match(i) assert c == cost[i] out.append(s[i - k:i]) i -= k return " ".join(reversed(out))</code>
Ergebnisse
Dieser Algorithmus ist in der Lage, Text präzise in eine Liste von Wörtern zu segmentieren, sogar in das Fehlen von Leerzeichen.
Beispiel:
Input: "tableapplechairtablecupboard..." Output: ["table", "apple", "chair", "table", ["cupboard", ["cup", "board"]], ...]
Optimierungen:
- Suffixbaum : Durch den Aufbau eines Suffixbaums aus der Wortliste kann die Kandidatensuche beschleunigt werden.
- Aufteilung von Textblöcken: Bei großen Texteingaben kann der Text in Blöcke aufgeteilt werden Minimieren Sie die Speichernutzung und bewahren Sie gleichzeitig die Genauigkeit.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können wir eine Textfolge aus aneinandergereihten Wörtern ohne Leerzeichen effizient in einzelne Wörter aufteilen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.
