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  • 模糊查找

    2020-10-25 18:12:29
    实现模糊搜索算法的思路:输入的关键词即为一个字符数组(字符串),要将所有的片段都进行一遍比对。这就要将字符串的所有连续子片段都找出来存放到一个新的线性结构中,通过对新线性结构的遍历并使用字符串比较函数...

    实现模糊搜索算法的思路:输入的关键词即为一个字符数组(字符串),要将所有的片段都进行一遍比对。这就要将字符串的所有连续子片段都找出来存放到一个新的线性结构中,通过对新线性结构的遍历并使用字符串比较函数strcmp进行模糊搜索。
    若关键词的长度为n,则该关键词的连续子字符串的个数就为1+2+3+…+n。

    #include<iostream>
    #include<string.h>
    using namespace std;
    struct Element
        {
            char son[11];
        };
    //模糊搜索判断是否符合筛选条件
    int result_mohu(const char* key,char* str)
    {
        int i,j,k=0,n=0,m=0;
        //f=1为符合筛选条件
        int f=0;
        //N1为str的长度 N2为str连续子串的个数
        int N1=0,N2=0;
        N1=strlen(str);
        /*计算连续子串的个数*/
        for(i=1;i<=N1;i++)
            N2+=i;
        /*计算连续子串的个数*/
        //i控制子字符串的长度
        //j控制赋值
        //k控制新的线性结构b的下标
        //l控制子数组的首项在原数组中的位置
        //m控制即将用作赋值的str的下标
        Element b[N2];
        for(i=1;i<=N1;i++)
        {
            n=0; 
            /*while循环内为给一个子字符串数组赋值*/
            while(1)
                {
                m=n;
                for(j=0;j<i;j++)
                {
                    b[k].son[j]=str[m];
                    //cout<<str[m];
                    m++;
                }
                n++;
                k++;
                if(m==N1)
                    break;
                }
        }
        //挨个比对
        int a;
        for(i=0;i<N2;i++)
        {
            if(strcmp(key,b[i].son)==0)
            {
                 f=1;
                 break;
            }
        }
        return f;
    }
    int main()
    {
        char* str="12";
        char* key="1";
        int m;
        m=result_mohu(key,str);
        cout<<m;
        return 0;
    }
    
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  • 模糊查找定义

    2014-05-11 00:25:36
    模糊查找定义一、 只匹配词组的模糊查找二、 对单词和词组都进行匹配
  • 易语言模糊查找窗口源码,模糊查找窗口,枚举系统所有窗口,GetWindow,GetWindowText,GetWindowTextLength,FindWindow,ShowWindow
  • excel模糊查找 Excel 2010的模糊查找加载项 (Fuzzy Lookup Add-in for Excel 2010) If you work with data in Excel, you know what a mess it can be. I help my customers clean up data that they've imported ...

    excel模糊查找

    If you work with data in Excel, you know what a mess it can be. I help my customers clean up data that they've imported from another computer system, or from reports received from another department or group. Those files can be filled with spelling mistakes, strange abbreviations, extra spaces or missing punctuation.

    如果您在Excel中使用数据,您会知道它可能是一团糟。 我帮助我的客户清理他们从另一台计算机系统或从另一部门或小组收到的报告中导入的数据。 这些文件中可能充满拼写错误,奇怪的缩写,多余的空格或标点符号丢失。

    清理数据 (Cleaning the Data)

    It can take you hours, or days, to match items between lists, and eliminate any duplicates. Your favourite Excel functions, like VLOOKUP or MATCH, can do some of the work, but fail in other areas.

    在列表之间匹配项并消除重复项可能需要花费您数小时或数天的时间。 您喜欢的Excel函数(例如VLOOKUPMATCH )可以完成某些工作,但在其他方面却失败。

    Shaking your fist, or cursing at the data, doesn't help, as I'm sure you know. Fortunately, there is a new Fuzzy Lookup Add-in for Excel, from Microsoft's BI Labs, that looks promising.

    我确定你知道,动摇拳头或诅咒数据都无济于事。 幸运的是,微软的BI Labs提供了一个新的Excel模糊查找加载项,看起来很有希望。

    Excel 2010的模糊查找加载项 (Fuzzy Lookup Add-in for Excel 2010)

    The new add-in is named Fuzzy Lookup Add-in for Excel 2010, and it helps you find best matches, for items that aren't an exact match. The project description says:

    新的加载项名为Excel 2010的模糊查找加载项,它可以帮助您查找与不完全匹配的项目的最佳匹配。 项目说明说:

    It can be used to identify fuzzy duplicate rows within a single table or to fuzzy join similar rows between two different tables. The matching is robust to a wide variety of errors including spelling mistakes, abbreviations, synonyms, and added or missing data.

    它可用于识别单个表中的模糊重复行,或用于模糊连接两个不同表之间的相似行。 匹配对于各种错误(包括拼写错误,缩写,同义词以及添加或丢失的数据)具有鲁棒性。

    That sounds useful, so I downloaded the add-in, and installed it for testing.

    听起来很有用,所以我下载了该加载项,并安装了它进行测试。

    设置模糊查找 (Set Up the Fuzzy Lookup)

    When you open Excel 2010, after installing the Fuzzy Lookup add-in, you'll see a Fuzzy Lookup tab on the Ribbon, and it contains the Fuzzy Lookup command.

    打开Excel 2010时,在安装“模糊查找”加载项之后,您将在功能区上看到“模糊查找”选项卡,其中包含“模糊查找”命令。

    FuzzyLookup01

    Follow these steps to set up the Fuzzy Lookup:

    请按照以下步骤设置模糊查找:

    1. The add-in works with formatted tables, so create one or more Excel tables in your workbook, if you haven't done so already. The add-in download includes a sample file named Portfolio, which contains Excel tables.

      该外接程序可用于格式化表格,因此,如果尚未在工作簿中创建一个或多个Excel表格 ,则可以使用它。 加载项下载包括一个名为Portfolio的示例文件,其中包含Excel表。

    2. On the Ribbon, click the Fuzzy Lookup command, to open the Fuzzy Lookup pane.

      在功能区上,单击“模糊查找”命令,以打开“模糊查找”窗格。
    3. Select the left and right tables for the comparison (to identify matches in a single table, set the left and right tables to be the same)

      选择左表和右表进行比较(要识别单个表中的匹配项,请将左表和右表设置为相同)
    4. Columns with the same heading will be automatically joined. You can leave that join, or delete, and create new joins for other fields.

      具有相同标题的列将自动合并。 您可以保留该联接,也可以删除并为其他字段创建新联接。
    5. For the Output columns, select the columns in each table that you want in the output table. Include the FuzzyLookup.Similarity column, to see how close the matches are.

      对于“输出”列,在每个表中选择要在输出表中使用的列。 包括FuzzyLookup.Similarity列,以查看匹配的接近程度。
    6. Leave the number of matches at the default of 1, or increase it to see more matches for each item in the left table.

      将匹配数保留为默认值1,或增加它以在左侧表格中查看每个项目的更多匹配项。
    FuzzyLookup02

    运行模糊查找 (Run the Fuzzy Lookup)

    After you set up the Fuzzy Lookup, follow these steps to run it: Select a cell in an empty part of the workbook. The results will start in the active cell, so make sure there is enough room, below and to the right of the selected cell.

    设置模糊查找后,请按照以下步骤运行它:在工作簿的空白部分中选择一个单元格。 结果将从活动单元格开始,因此请确保在所选单元格的下方和右侧有足够的空间。

    Click the Go button, to output the results.

    单击执行按钮,输出结果。

    FuzzyLookup03

    配置模糊查找 (Configure the Fuzzy Lookup)

    You can change the configurations in the Fuzzy Lookup add-in, and create your own.

    您可以在“模糊查找”加载项中更改配置,然后创建自己的配置。

    FuzzyLookup04

    自己测试 (Test It Yourself)

    To do your own testing, you can download Fuzzy Lookup Add-in for Excel 2010. The download page has a couple of videos that you can watch, for an overview of how the add-in works. ____________

    若要进行自己的测试,可以下载Excel 2010的Fuzzy Lookup加载项。下载页面上有几个视频,您可以观看这些视频,以概述加载项的工作原理。 ____________

    翻译自: https://contexturesblog.com/archives/2011/05/06/fuzzy-lookup-add-in-for-excel-2010/

    excel模糊查找

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  • myBatis模糊查找

    千次阅读 2017-11-08 12:53:10
    对数据库条件查找,进行姓名模糊查找 正常语句:select * from student where 1=1 and name like ‘%name%’; 蓝色name是从service层得到的名字,即需要模糊查找的内容,这里要注意模糊查找格式:like ‘%查找的内容...

    对数据库条件查找,进行姓名模糊查找,我使用的是mysql数据库
    正常语句:select * from student where 1=1 and name like ‘%name%’;
    蓝色name是从service层得到的名字,即需要模糊查找的内容,这里要注意模糊查找格式:like ‘%查找的内容%’


    方法一、在xml中对模糊查找的处理
    下面是myBatis.xml文件中对模糊查找的配置语句

    <!--条件查找、模糊查询,如果名字不为空对名字进行模糊查找 -->
    <select id="findByCondition" resultType="com.wql.Student"
            parameterType="com.wql.Student">
            select * from student where 1=1
            <if test="name!=null">
                and name like '%${name}%'
            </if>
        </select>

    上面的处理方式是在xml中对模糊查找的处理,格式为:‘%${name}%’
    这里必须是$符号,要原样输出,不可以为#号。


    方法二、在处理层解决

    public class TestEnd {
        public static void main(String[] args) {
            ServiceDao sd=new ServiceDaoImpl();
            //sd.add(new Student(7,"殇滘",21,"男"));
    
            //模糊查找
            List<Student> list=sd.findByCondition(new Student(7,"'%王%'",21,"男"));
    
            System.out.println(list);
            List<Student> listAll=sd.findAll();
            System.out.println(listAll);
        }
    }

    List list=sd.findByCondition(new Student(7,”’%王%’”,21,”男”));
    直接在传入数据时对姓名处理,格式:‘%王%’
    这种处理方式在xml文件中就不要方法一那种写法了

    <!--条件查找、模糊查询,如果名字不为空对名字进行模糊查找 -->
        <select id="findByCondition" resultType="com.wql.Student"
            parameterType="com.wql.Student">
            select * from student where 1=1
            <if test="name!=null">
                and name like ${name}
            </if>
        </select>

    方法三、在myBatis的DbUtils的数据库具体操作实现层处理
    这里写图片描述

    public List<Student> findByCondition(Student s) {
            String name=s.getName();//得到姓名
            s.setName("'%"+name+"%'");//模糊查找格式处理
            String namespace="com.studentDao.ServiceDao";
            SqlSession sqlSession=MyBatisUtils.getSqlSession();
            return sqlSession.selectList(namespace+".findByCondition", s);
        }
    String name=s.getName();//得到姓名
    s.setName("'%"+name+"%'");//模糊查找格式处理
    

    处理方式,先得到姓名,在对姓名进行处理格式


    上面三种方式推荐使用第一种和第二种方式,因为这两种方式是一劳永逸的,
    我个人喜欢第一种方式

    展开全文
  • redis模糊查找

    万次阅读 2018-06-26 18:52:17
    【redis模糊查找】 原文链接:https://www.cnblogs.com/commissar-Xia/p/7759484.html 最近使用Redis优化项目功能,其中有一部分为模糊查询,找了很多帖子,也没有找到很好的解决方案和思路,最终皇天不负有心人啊...

     

     

    【redis模糊查找】

    原文链接:https://www.cnblogs.com/commissar-Xia/p/7759484.html

    最近使用Redis优化项目功能,其中有一部分为模糊查询,找了很多帖子,也没有找到很好的解决方案和思路,最终皇天不负有心人啊,终于让我找到了!!!

    感谢该帖作者:WalkerAlone  原文链接:http://blog.csdn.net/qq_28893679/article/details/53005057

    可以通过Redis中keys命令进行获取key值,具体命令格式:keys pattern 

    文中提到redis中允许模糊查询的有3个通配符,分别是:*,?,[]

    其中:

    *:通配任意多个字符

    ?:通配单个字符

    []:通配括号内的某一个字符

    =========================================================================

    在实际项目中有可能会使用spring集成redis的RedisTemplate进行操作,这样在注入模板时可能会出现模糊查询不好用的情况,是因为keys方法是存在于StringRedisTemplate子类中(父类-RedisTemplate)的

    在spring配置时,一定要注意!!!

    =========================================================================

    实际操作中具体的思路:

    1. 将要查询的条件当做key进行ZSet存储

    2. 在获取时,调用StringRedisTemplate.keys(pattern),例:

    1

    2

    3

    4

    5

    public Set keys(String pattern){

      return stringRedisTemplate.keys("*" + pattern + "*");

       // return stringRedisTemplate.keys("?" + pattern);

      // return stringRedisTemplate.keys("[" + pattern + "]");

    }

     

    ps:模糊查找适用于 String数据结构,对redis支持的其他结构(List、set等),没有 验证是否支持。

     

    实践代码:

    /**
     * redis缓存操作类
     */
    @Service
    public class RedisCacheService implements InitializingBean {
    
    	private ValueOperations<String, String> valueOperations;
    
    	@Autowired
    	private StringRedisTemplate redisTemplate;
    
    	@SuppressWarnings("unchecked")
    	@Override
    	public void afterPropertiesSet() throws Exception {
    		RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
    		valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
    	}
    
    	/**
    	 * 从缓存中获取资源信息
    	 * @param key
    	 * @return
    	 */
    	public List<ResourceCacheBO> getCacheResource(String key) {
    		Set<String> keys = redisTemplate.keys(key);
    		if (CollectionUtils.isEmpty(keys)) {
    			return new ArrayList<>();
    		}
    
    		List<ResourceCacheBO> resourceCacheBOList = new ArrayList<>();
    		for (String accurateKey : keys) {
    			String cacheValue = valueOperations.get(accurateKey);
    			List<ResourceCacheBO> sub = JSONArray.parseArray(cacheValue, ResourceCacheBO.class);
    			resourceCacheBOList.addAll(sub);
    		}
    
    		return resourceCacheBOList;
    	}
    
    

     

    【key存在,而redisTemplate查找不到】

    遇到问题:存在key:“A_091_JPFX”,但是用 模糊key:“A_*_JPFX”匹配时,却匹配不到;有资料说是编码问题,按下面方式解决:

    原文链接:redisTemplate.keys(pattern)模糊查询找不到keys:https://blog.csdn.net/cutterwolf/article/details/77990112

     

    在使用redisTemplate.keys查找keys时,发现明明相应的key是存在的,模糊查询就是查找不出来;原因有二: 
    1.确定你的查询字符串是否正确 
    2.就是的你key值有可能是乱码了就是遇到\xca\xed加上你key之类的乱码!例如:这里写图片描述 
    你需要重新定义key

     @Bean  
        public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {  
           RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<String, String>();  
           redisTemplate.setConnectionFactory(factory);  
    
           //key序列化方式;(不然会出现乱码;),但是如果方法上有Long等非String类型的话,会报类型转换错误;  
           //所以在没有自己定义key生成策略的时候,以下这个代码建议不要这么写,可以不配置或者自己实现ObjectRedisSerializer  
           //或者JdkSerializationRedisSerializer序列化方式;  
         RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();//Long类型不可以会出现异常信息;  
         redisTemplate.setKeySerializer(redisSerializer);  
         redisTemplate.setHashKeySerializer(redisSerializer);  
    
           return redisTemplate;  
        }   

     

     

    完整代码:

    package cn.xxt.word.analysis.service;
    
    import cn.xxt.ssm.commons.exception.BizException;
    import cn.xxt.ssm.commons.json.JacksonJsonUtil;
    import cn.xxt.word.analysis.pojo.bo.QuestCacheBO;
    import cn.xxt.word.analysis.pojo.bo.ResourceCacheBO;
    import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
    import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
    import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
    import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
    import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    import org.springframework.util.CollectionUtils;
    import org.springframework.util.StringUtils;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Collections;
    import java.util.List;
    import java.util.Set;
    
    /**
     * redis缓存操作类
     */
    @Service
    public class RedisCacheService implements InitializingBean {
    
    	private ValueOperations<String, String> valueOperations;
    
    	@Autowired
    	private StringRedisTemplate redisTemplate;
    
    	@SuppressWarnings("unchecked")
    	@Override
    	public void afterPropertiesSet() throws Exception {
    		RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();//Long类型不可以会出现异常信息;
    		redisTemplate.setKeySerializer(redisSerializer);
    		redisTemplate.setHashKeySerializer(redisSerializer);
    		valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
    	}
    
    	/**
    	 * 缓存资源
    	 * @param key
    	 * @param resourceCacheBOList
    	 */
    	public void cacheResource(String key, List<ResourceCacheBO> resourceCacheBOList) {
    		// 参数校验
    		if (CollectionUtils.isEmpty(resourceCacheBOList)) {
    			throw new BizException(1, "参数有误");
    		}
    		// 缓存
    		String resourceCacheValue = JacksonJsonUtil.objectToString(resourceCacheBOList);
    		valueOperations.set(key, resourceCacheValue);
    	}
    
    	/**
    	 * 从缓存中获取资源信息
    	 * @param key
    	 * @return
    	 */
    	// TODO 待测试
    	public List<ResourceCacheBO> getCacheResource(String key) {
    		Set<String> keys = redisTemplate.keys(key);
    		if (CollectionUtils.isEmpty(keys)) {
    			return new ArrayList<>();
    		}
    
    		List<ResourceCacheBO> resourceCacheBOList = new ArrayList<>();
    		for (String accurateKey : keys) {
    			String cacheValue = valueOperations.get(accurateKey);
    			List<ResourceCacheBO> sub = JSONArray.parseArray(cacheValue, ResourceCacheBO.class);
    			resourceCacheBOList.addAll(sub);
    		}
    
    		return resourceCacheBOList;
    	}
    
    	/**
    	 * 缓存 关键字的编码
    	 * @param key
    	 * @return
    	 */
    	public void cacheKeyWordCode(String key, String code) {
    		// 参数校验
    		if (StringUtils.isEmpty(key) || StringUtils.isEmpty(code)) {
    			throw new BizException(1, "参数有误");
    		}
    		// 缓存
    		valueOperations.set(key, code);
    	}
    
    	/**
    	 * 获取 关键字的编码
    	 * @param key
    	 * @return
    	 */
    	public String getKeyWordCode(String key) {
    		String keyWordCode = valueOperations.get(key);
    		if (StringUtils.isEmpty(keyWordCode)) {
    			return null;
    		} else {
    			return keyWordCode;
    		}
    	}
    
    	/**
    	 * 批量获取 关键字的编码
    	 * @param keys
    	 * @return
    	 */
    	public List<String> batchGetKeyWordCode(List<String> keys) {
    		List<String> codes = valueOperations.multiGet(keys);
    		if (CollectionUtils.isEmpty(codes)) {
    			return new ArrayList<>();
    		} else {
    			codes.removeAll(Collections.singleton(null));
    			return codes;
    		}
    	}
    
    }
    

     

    【RedisTemplate和StringRedisTemplate的区别】

    原文链接:https://blog.csdn.net/notsaltedfish/article/details/75948281

     

    最近在开始在学习Redis以及如何在Java当中去使用Redis,Redis是什么我这里就不说了。

    我主要想说的是Redis和Java当中Spring结合起来的时候,使用到的RedisTemplate和StringRedisTemplate

    他们两者之间的区别,以及该怎么使用。

    RedisTemplate看这个类的名字后缀是Template,如果了解过Spring如何连接关系型数据库的,大概不会难猜出这个类是做什么的 ,它跟JdbcTemplate一样封装了对Redis的一些常用的操作,当然StringRedisTemplate跟RedisTemplate功能类似那么肯定就会有人问,为什么会需要两个Template呢,一个不就够了吗?其实他们两者之间的区别主要在于他们使用的序列化类。

    • RedisTemplate使用的是 JdkSerializationRedisSerializer
    • StringRedisTemplate使用的是 StringRedisSerializer

     

    RedisTemplate使用的序列类在在操作数据的时候,比如说存入数据会将数据先序列化成字节数组

    然后在存入Redis数据库,这个时候打开Redis查看的时候,你会看到你的数据不是以可读的形式

    展现的,而是以字节数组显示,类似下面


    当然从Redis获取数据的时候也会默认将数据当做字节数组转化,这样就会导致一个问题,当需要获取的

    数据不是以字节数组存在redis当中而是正常的可读的字符串的时候,比如说下面这种形式的数据

    注:使用的软件是RedisDesktopManager

    RedisTemplate就无法获取导数据,这个时候获取到的值就是NULL。这个时候StringRedisTempate就派上了用场

     

    当Redis当中的数据值是以可读的形式显示出来的时候,只能使用StringRedisTemplate才能获取到里面的数据。

    所以当你使用RedisTemplate获取不到数据的时候请检查一下是不是Redis里面的数据是可读形式而非字节数组

     

    另外我在测试的时候即使把StringRedisTemplate的序列化类修改成RedisTemplate的JdkSerializationRedisSerializer

    最后还是无法获取被序列化的对象数据,即使是没有转化为对象的字节数组,代码如下

    @Test
    
    public void testRedisSerializer(){
    
    User u = new User();
    
    u.setName("java");
    
    u.setSex("male");
    
    redisTemplate.opsForHash().put("user:","1",u);
    
    /*查看redisTemplate 的Serializer*/
    
    System.out.println(redisTemplate.getKeySerializer());
    
    System.out.println(redisTemplate.getValueSerializer());
    
    
    /*查看StringRedisTemplate 的Serializer*/
    
    System.out.println(stringRedisTemplate.getValueSerializer());
    
    System.out.println(stringRedisTemplate.getValueSerializer());
    
    
    /*将stringRedisTemplate序列化类设置成RedisTemplate的序列化类*/
    
    stringRedisTemplate.setKeySerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
    
    stringRedisTemplate.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
    
    
    /*即使在更换stringRedisTemplate的的Serializer和redisTemplate一致的
    
    * JdkSerializationRedisSerializer
    
    * 最后还是无法从redis中获取序列化的数据
    
    * */
    
    System.out.println(stringRedisTemplate.getValueSerializer());
    
    System.out.println(stringRedisTemplate.getValueSerializer());
    
    
    User user = (User) redisTemplate.opsForHash().get("user:","1");
    
    User user2 = (User) stringRedisTemplate.opsForHash().get("user:","1");
    
    System.out.println("dsd");
    
    }

    总结:

    当你的redis数据库里面本来存的是字符串数据或者你要存取的数据就是字符串类型数据的时候,那么你就使用StringRedisTemplate即可,

    但是如果你的数据是复杂的对象类型,而取出的时候又不想做任何的数据转换,直接从Redis里面取出一个对象,那么使用RedisTemplate是更好的选择。

     

     

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