如何在华为OD机试中获得满分?Java实现【知识图谱新词挖掘1】一文详解!

news2024/11/26 4:36:55

请添加图片描述

✅创作者:陈书予
🎉个人主页:陈书予的个人主页
🍁陈书予的个人社区,欢迎你的加入: 陈书予的社区
🌟专栏地址: Java华为OD机试真题(2022&2023)

文章目录

  • 1. 题目描述
  • 2. 输入描述
  • 3. 输出描述
  • 4. Java算法源码
  • 5. 测试
  • 6.解题思路

1. 题目描述

小华负责公司知识图谱产品,现在要通过新词挖掘完善知识图谱。
新词挖掘: 给出一个待挖掘文本内容字符串Content和一个词的字符串word,找到content中所有word的新词。
新词:使用词word的字符排列形成的字符串。
请帮小华实现新词挖掘,返回发现的新词的数量。

2. 输入描述

第一行输入为待挖掘的文本内容content
第二行输入为词word

3. 输出描述

在中找到的所有word的新词的数量

4. Java算法源码

public static void main(String[] args) {
    Scanner sc = new Scanner(System.in);
    String line = sc.nextLine();
    String word = sc.nextLine();

    char[] arr = word.toCharArray();
    Arrays.sort(arr);
    String wordStr = String.valueOf(arr);
    int len = word.length();

    int count = 0;
    if (line.length() < len) {
        System.out.println(count);
        return;
    }

    for (int i = 0; i <= line.length()-len; i++) {
        int j = i + len;
        String str = line.substring(i, j);
        char[] chars = str.toCharArray();
        Arrays.sort(chars);
        String str2 = String.valueOf(chars);
        if (str2.equals(wordStr)) {
            count++;
        }
    }
    System.out.println(count);
}

5. 测试

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/acab44a3860242999b5d4c69c0f006a9.png1. 首先读取输入的待挖掘的文本内容 content 和词 word
2. 将词 word 转换为字符数组,并对字符数组进行排序,得到排好序的字符串 wordStr
3. 获取词 word 的长度 len
4. 初始化变量 count 为 0,用于记录新词的数量。
5. 如果待挖掘文本内容的长度小于词的长度,则直接输出 count,表示没有新词。
6. 使用循环从 0 到 line.length()-len,依次截取与词长度相等的子串进行处理:

  • 计算子串的结束位置 j
  • 将子串转换为字符数组,并对字符数组进行排序,得到排好序的字符串 str2
  • 如果 str2wordStr 相等,则说明找到了一个新词,将 count 加一。
  1. 输出 count,即为发现的新词的数量。)

6.解题思路

在这里插入图片描述

  1. 首先读取输入的待挖掘的文本内容 content 和词 word
  2. 将词 word 转换为字符数组,并对字符数组进行排序,得到排好序的字符串 wordStr
  3. 获取词 word 的长度 len
  4. 初始化变量 count 为 0,用于记录新词的数量。
  5. 如果待挖掘文本内容的长度小于词的长度,则直接输出 count,表示没有新词。
  6. 使用循环从 0 到 line.length()-len,依次截取与词长度相等的子串进行处理:
    • 计算子串的结束位置 j
    • 将子串转换为字符数组,并对字符数组进行排序,得到排好序的字符串 str2
    • 如果 str2wordStr 相等,则说明找到了一个新词,将 count 加一。
  7. 输出 count,即为发现的新词的数量。

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/578465.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【STL】list的模拟实现

目录 前言 结构解析 默认成员函数 构造函数 拷贝构造 赋值重载 析构函数 迭代器 const迭代器 数据修改 insert erase 尾插尾删头插头删 容量查询 源码 前言 &#x1f349;list之所以摆脱了单链表尾插麻烦&#xff0c;只能单向访问等缺点&#xff0c;正是因为其…

日常 - HttpURLConnection 网络请求 TLS 1.2

文章目录 环境前言HTTPS 请求流程服务端支持JDK 验证资源 环境 JDK 8 Hutool 4.5.1 前言 应供应商 DD 的 TLS 版本升级通知&#xff0c;企业版接口升级后 TLS 1.0 及 1.1 版本请求将无法连接&#xff0c;仅支持 TLS 1.2 及以上版本的客户端发起请求。 当前项目使用 Hutool …

有序表2:跳表

跳表是一个随机化的数据结构&#xff0c;可以被看做二叉树的一个变种&#xff0c;它在性能上和红黑树&#xff0c;AVL树不相上下&#xff0c;但是跳表的原理非常简单&#xff0c;目前在Redis和LeveIDB中都有用到。 它采用随机技术决定链表中哪些节点应增加向前指针以及在该节点…

找不到“SqlServer”模块-- 在此计算机上找不到任何 SQL Server cmdlet。

https://github.com/PowerShell/PowerShell/releases/tag/v7.2.2SQL Server Management Studio 18 启动触发器报错 标题: 找不到“SqlServer”模块 --------------- 在此计算机上找不到任何 SQL Server cmdlet。 在 https://powershellgallery.com/packages/SqlServer 上获取“…

PyTorch深度学习实战(1)——神经网络与模型训练过程详解

PyTorch深度学习实战&#xff08;1&#xff09;——神经网络与模型训练过程详解 0. 前言1. 传统机器学习与人工智能2. 人工神经网络基础2.1 人工神经网络组成2.2 神经网络的训练 3. 前向传播3.1 计算隐藏层值3.2 执行非线性激活3.3 计算输出层值3.4 计算损失值3.5 实现前向传播…

Linux——应用层之序列号与反序列化

TCP协议通讯流程 tcp是面向连接的通信协议,在通信之前,需要进行3次握手,来进行连接的建立。 当tcp在断开连接的时候,需要释放连接,4次挥手 服务器初始化: 调用socket, 创建文件描述符; 调用bind, 将当前的文件描述符和ip/port绑定在一起; 如果这个端口已经被其他进程占用了…

【机器学习】9种回归算法及实例总结,建议学习收藏

我相信很多人跟我一样&#xff0c;学习机器学习和数据科学的第一个算法是线性回归&#xff0c;它简单易懂。由于其功能有限&#xff0c;它不太可能成为工作中的最佳选择。大多数情况下&#xff0c;线性回归被用作基线模型来评估和比较研究中的新方法。 在处理实际问题时&#…

VirtualBox安装增强功能

在刚安装完的VisualBox中&#xff0c;默认屏幕是固定设置的&#xff0c;不会根据实际的窗口大小做自适应&#xff0c;这时候我们需要【安装增强功能】&#xff0c;然后打开【自动调整显示大小】&#xff0c;就可以实现虚拟机中屏幕自适应。 本教程的软件环境如下&#xff1a; 宿…

数据结构: 第四章 串

文章目录 一、串的定义和实现1.1串的定义和基本操作1.1.1串的定义1.1.2串的基本操作1.1.3小结 1.2串的存储结构1.2.1顺序存储1.2.2链式存储1.2.3基于顺序存储实现基本操作1.2.4小结 二、串的模式匹配2.1什么是字符串的模式匹配2.2朴素模式匹配算法2.3KMP算法2.4求next数组2.5KM…

python+django协同过滤算法的美食O2O外卖点餐系统vue

当然使用的数据库是mysql。尽管没有面向对象的数据库的作用强大&#xff0c;但是在Python开发上还是比较的灵活和方便的。系统功能主要介绍以下几点&#xff1a; 本外卖点餐系统主要包括二大功能模块&#xff0c;即用户功能模块和管理员功能模块。 &#xff08;1&#xff09;管…

Linux上安装jdk Tomcat mysql redis

1.安装JDk 1.1这里使用xshell中xfxp进行文件的上传&#xff0c;将jdk二进制包上传到Linux服务器上 下载地址&#xff1a;Java Downloads | Oracle 或者这里有下载好的安装包&#xff1a;链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1ZSJxBDzDaTwCH2IG-d2Gig 提取码&#xff1a;…

dubbo 3.2.0 consumer bean初始化及服务发现简记

consumer bean初始化 以spring 如下配置<dubbo:reference id"versionConsumerBean" interface"org.apache.dubbo.samples.version.api.VersionService" version"*"/>为例&#xff0c;先使用spring 的初始化&#xff0c;核心代码 try {fin…

EDR(端点、端点检测与响应中心、可视化展现)

EDR基本原理与框架 EDR定义 端点检测和响应是一种主动式端点安全解决方案&#xff0c;通过记录终端与网络事件&#xff08;例如用户&#xff0c;文件&#xff0c;进程&#xff0c;注册表&#xff0c;内存和网络事件&#xff09;&#xff0c;并将这些信息本地存储在端点或集中数…

C#,码海拾贝(26)——求解“一般带状线性方程组banded linear equations”之C#源代码,《C#数值计算算法编程》源代码升级改进版

using System; namespace Zhou.CSharp.Algorithm { /// <summary> /// 求解线性方程组的类 LEquations /// 原作 周长发 /// 改编 深度混淆 /// </summary> public static partial class LEquations { /// <summary> /…

Redis五大基本数据结构(原理)

一、 Redis数据结构-String String是Redis中最常见的数据存储类型&#xff1a; 其基本编码方式是RAW&#xff0c;基于简单动态字符串&#xff08;SDS&#xff09;实现&#xff0c;存储上限为512mb。 如果存储的SDS长度小于44字节&#xff0c;则会采用EMBSTR编码&#xff0c;…

c++ 11标准模板(STL) std::map(六)

定义于头文件<map> template< class Key, class T, class Compare std::less<Key>, class Allocator std::allocator<std::pair<const Key, T> > > class map;(1)namespace pmr { template <class Key, class T, clas…

优化器| SGD/SGD-m/SGD-NAG/Adagrad/Adadelta/RMSProp/Adam/Nadam/Adamax

前言&#xff1a;最近准备复习一下深度学习的基础知识&#xff0c;开个专栏记录自己的学习笔记 各种SGD和Adam优化器整理 基本概念 优化&#xff1a;最大化或最小化目标函数&#xff0c;具体指最小化代价函数或损失函数 损失函数 J(θ)f(hθ(x)&#xff0c;y)&#xff0c;h…

软考A计划-试题模拟含答案解析-卷五

点击跳转专栏>Unity3D特效百例点击跳转专栏>案例项目实战源码点击跳转专栏>游戏脚本-辅助自动化点击跳转专栏>Android控件全解手册点击跳转专栏>Scratch编程案例 &#x1f449;关于作者 专注于Android/Unity和各种游戏开发技巧&#xff0c;以及各种资源分享&am…

Android 12.0仿ios的hotseat效果修改hotseat样式

1.概述 最近在12.0产品项目需求的需要,系统原生Launcher的布局样式很一般,所以需要重新设计ui对布局样式做调整,产品在看到 ios的hotseat效果觉得特别美观,所以要仿ios一样不需要横屏铺满的效果 居中显示就行了,所以就要看hotseat的具体布局显示了 效果图如下: 2.仿io…

《Spring Guides系列学习》guide51 - guide55

要想全面快速学习Spring的内容&#xff0c;最好的方法肯定是先去Spring官网去查阅文档&#xff0c;在Spring官网中找到了适合新手了解的官网Guides&#xff0c;一共68篇&#xff0c;打算全部过一遍&#xff0c;能尽量全面的了解Spring框架的每个特性和功能。 接着上篇看过的gui…