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  • tr,dr发音/tu,du发音

    2020-01-31 22:52:42
    try美 [traɪ],transform美 [trænsˈfɔːrm],trade美 [treɪd],美 [traɪ],tree美 [triː] dr 类似“猪” drink美 [drɪŋk],dream美 [driːm],driver美 [ˈdraɪvər],drop美 [drɑːp] 英语中“音...

    tr 类似“出”

    try 美 [traɪ],transform 美 [trænsˈfɔːrm],trade  美 [treɪd],美 [traɪ],tree 美 [triː]

    dr 类似“猪”

    drink  美 [drɪŋk],dream 美 [driːm],driver 美 [ˈdraɪvər],drop 美 [drɑːp]

     

    英语中“音的浊化”现象,此时需要注意浊化现象发生的条件:在同一个音节内,当一个清辅音前是/s/,而这个清辅音又有它对应的浊辅音,并且在该清辅音后还有元音。所以,要同时符合上面的这四个条件才有浊化现象的发生。

    inspiring  美 [ɪnˈspaɪərɪŋ],discussion  美 [dɪˈskʌʃn],stand  美 [stænd],stop  美 [stɑːp],speak 美 [spiːk] 

     

    tu 类似 “出”,注意音标tʃu

    actual 美 [ˈæktʃuəl]

    tu 类似 “吃”,注意音标tʃ

    adventure 美 [ədˈventʃər],architecture 美 [ˈɑːrkɪtektʃər] 

    具体发音还要看音标是否含有u

    还有其他tu音节的单词,但是发音却不同

    autumn 美 [ˈɔːtəm],attitude 美 [ˈætɪtuːd]

    我们会发现tʃ 发的是“吃”的音

     

    du 类似“猪”,注意音标dʒu

    education 美 [ˌedʒuˈkeɪʃn] 

    du 类似“知”,注意音标dʒ

    procedure 美 [prəˈsiːdʒər]

    还有其他du音节的单词,但是发音却不同

    duck 美 [dʌk],due  美 [duː] 

     

     

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  • Trilodeinx机器人 Trilodeinx Bot是功能丰富的不和谐机器人,专门用于审核服务器。 Try-lo-de-inx Bot是使用以下方式创建的 :red_heart:由theandor和electron271以及...Trilodeinx的发音为“ Try-lo-de-inx”
  • Trie (发音为 “try”) 或前缀树是一种树数据结构,用于检索字符串数据集中键。这一高效数据结构有多种应用: 1.自动补全 2.拼写检查 3.IP 路由 (最长前缀匹配) 4.打字预测 前缀树结构 假设我们现在要做一个...

    什么是前缀树

    Trie (发音为 “try”) 或前缀树是一种树数据结构,用于检索字符串数据集中的键。这一高效的数据结构有多种应用:

    1.自动补全
    2.拼写检查
    3.IP 路由 (最长前缀匹配)
    4.打字预测
    

    前缀树的结构

    假设我们现在要做一个关于小写英文单词的前缀匹配,这个时候我们想起来可以使用我们的前缀树呀,那么什么是前缀树呢~
    从一个根节点出发。每对下一个节点的映射都应该具有26种可能性(单指目前对小写英文单词的匹配的情况)。那么我们的Trie的结构是不是应该是这样的。

    Class Node{
    	//想象一下链表结构,本来是一个对象,现在这个对象是一个26个位置的数组,用来按顺序存放26个字母
    	Node[] next=new Node[26];
    }
    

    请看下图

    • 假设我们现在存入的是cat。root出发,在第一层当中匹配c,没有找到c,则new一个对象,并存入c。同时让一个临时节点指向当前存入的c。以此往下。
    • 假设我们现在前缀树里面已经有dog了,但没有dear,我们现在要存入dear。那么我们从root出发,在第一层当中匹配d,找到了d,临时节点指向d,再去获取d中的数组,在判断是否具有e,没有找到e,则new一个新的对象存入,这个对象也带着26个位置,你只需要把e放进去,再重复往下就可以。

    tip:有一种 一个节点对应26个往下的可能性 的感觉
    在这里插入图片描述

    那前缀树除了插入的功能之外,自然还有搜索的功能。比如前缀树具有boolean search(String word)的方法。那为了方便遍历完word之后,可以快速返回word是否是一个单词。我们可以对前缀树的结构进行调整,如下

    Class Node{
    	//想象一下链表结构,本来是一个对象,现在这个对象是一个26个位置的数组,用来按顺序存放26个字母
    	boolean isWord=false;
    	Node[] next=new Node[26];
    }
    

    这样在每一个叶子节点的时候,都会对当前这个叶子节点的对象标识上一个isWord为true的属性。如下图所示吗,每一个蓝色节点的位置的对象的isWord属性都为true。
    在这里插入图片描述

    假设我们已经插入了panda,现在要插入pan这个单词,因为这个pan是panda的前缀。所以再插入完pan之后,其实在n这个节点处的对象的isWord也应该是true。即如下图所示
    在这里插入图片描述

    前缀树的数组实现(基于26个单词的)

    那我们来看一下这种26个单词前缀树搜索的java实现

    class Trie {
    
        private Trie[] next=new Trie[26];
        private boolean isEnd=false;
    
        /** Initialize your data structure here. */
        public Trie() {}
        
        /** Inserts a word into the trie. */
        public void insert(String word) {
            Trie root=this;
            char[] c=word.toCharArray();
            for(int i=0;i<c.length;i++){
                if(root.next[c[i]-'a']==null){
                    root.next[c[i]-'a']=new Trie();
                }
                root=root.next[c[i]-'a'];
            }
            root.isEnd=true;
        }
        
        /** Returns if the word is in the trie. */
        public boolean search(String word) {
            Trie root=this;
            char[] c=word.toCharArray();
            for(int i=0;i<c.length;i++){
                if(root.next[c[i]-'a']==null){
                    return false;
                }else{
                    root=root.next[c[i]-'a'];
                }
            }
            return root.isEnd;
        }
        
        /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
        public boolean startsWith(String prefix) {
            Trie root=this;
            char[] c=prefix.toCharArray();
            for(int i=0;i<c.length;i++){
                if(root.next[c[i]-'a']==null){
                    return false;
                }else{
                    root=root.next[c[i]-'a'];
                }
            }
            return true;
        }
    
        public boolean contains(char c){
            return this.next[c-'a']!=null;
        }
    
    }
    

    前缀树的用途

    上面讲的前缀树,通过了一个26大小的数组实现。那假设我们的前缀树现在不是要去匹配单词呢,而是要匹配大小写单词呢,那是不是可以把数组变成52个。那如果是要去匹配ip地址的话,那是不是也要调整大小。如果是邮箱什么的,那是不是得把@也加上。

    所以如果使用数组实现,则需要固定好内容。那对于若干个下一个节点的情况,我们可以采用下述结构,由数组改为Map来实现。(实现还是以单词为例子,这里Map的key为Character,可根据实际需要更改)

        class Node{
            boolean isWord=false;
            Map<Character,Node> next=new HashMap<>();
        }
    

    前缀树的Map方式实现

    class Trie {
    
        private Node node;
    
        class Node{
            boolean isWord=false;
            Map<Character,Node> next=new HashMap<>();
        }
    
        /** Initialize your data structure here. */
        public Trie() {
            node=new Node();
        }
        
        /** Inserts a word into the trie. */
        public void insert(String word) {
            insert(word,node);
        }
    
        public void insert(String word,Node node){
            if (word == null || word.isEmpty()) {
                return;
            }
            char[] c=word.toCharArray();
            for(int i=0;i<c.length;i++){
                if(!node.next.containsKey(c[i])){
                    node.next.put(c[i],new Node());
                }
                node=node.next.get(c[i]);
            }
            node.isWord=true;
        }
        
        /** Returns if the word is in the trie. */
        public boolean search(String word) {
            return search(word,node);
        }
        
        public boolean search(String word,Node node){
            if (word == null || word.isEmpty()) {
                return false;
            }
            char[] c=word.toCharArray();
            for(int i=0;i<c.length;i++){
                if(!node.next.containsKey(c[i])){
                    return false;
                }
                node=node.next.get(c[i]);
            }
            return node.isWord;
        }
    
        /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
        public boolean startsWith(String prefix) {
            return startsWith(prefix,node);
        }
    
        public boolean startsWith(String prefix,Node node){
            if (prefix == null || prefix.isEmpty()) {
                return false;
            }
            char[] c=prefix.toCharArray();
            for(int i=0;i<c.length;i++){
                if(!node.next.containsKey(c[i])){
                    return false;
                }
                node=node.next.get(c[i]);
            }
            return true;
        }
    }
    

    对比数组实现和map实现

    数组很明显的特点是下标寻址快,而map更注重平衡搜索和增删。
    在单词的前缀树的实现当中,所有方法都是我们通过数组下标的访问方式进行查找下一个字母,显然要比通过Map去找一下个字母的方式要快。所以在明确像字母这样的实现方式的时候,我认为数组要更快一些。

    为什么要实现前缀树,对比普通树的结构

    对比平衡搜索树

    如果有n个条目,使用树的结构,查询的时间复杂度是O(logn)。
    那么有100万个(2^20)的时候,那么logn大约为20。

    而Trie查询每个条目的时间复杂度与字典中一共具有多少条目无关,时间复杂度为O(m),m为查询单词的长度。而英文单词中大多数单词长度小于10。

    对比哈希表

    尽管哈希表可以在 O(1)时间内寻找键值,却无法高效的完成以下操作:

    找到具有同一前缀的全部键值。
    按词典序枚举字符串的数据集。
    

    Trie 树优于哈希表的另一个理由是,随着哈希表大小增加,会出现大量的冲突,时间复杂度可能增加到 O(n),其中 n 是插入的键的数量。与哈希表相比,Trie 树在存储多个具有相同前缀的键时可以使用较少的空间。

    这么一对比,Trie是不是就高效了很多。

    展开全文
  • Trie(通常发音为“ try”)是针对特定类型搜索进行优化树数据结构。 当您想获取部分值并返回一组可能完整值时,可以使用Trie。 一个典型例子是自动完成。 上图显示了Trie结构,以暗示其工作原理。 您...

    tries 数据结构

    Trie(通常发音为“ try”)是针对特定类型的搜索进行优化的树数据结构。 当您想获取部分值并返回一组可能的完整值时,可以使用Trie。 一个典型的例子是自动完成。

    上图显示了Trie的结构,以暗示其工作原理。 您可以将Trie视为一组相关值。 这些值的共同点是它们的前缀。

    当您搜索更特定的前缀时,您将获得更特定的返回值。 使用上图所示的Trie,搜索与前缀“ b”匹配的结果将返回6个值:be,bear,bell,bid,bull,buy。

    搜索与前缀“ be”匹配的结果将返回2个值:bear,bell

    何时使用Tries

    只要您想将前缀与可能的完整值匹配,就可以使用Trie。 这就是Trie如何获得有趣名称的方式。 “ Trie”一词是“ re trie val”一词的后缀。

    尝试通常用于实现以下内容:

    • 自动完成/提前输入
    • 搜索
    • 拼写检查
    • 分类

    您不仅限于前缀匹配的单词。 可以存储:

    • IP地址
    • 电话号码,
    • 对象(您可以搜索对象的属性),
    • 和更多…

    您是否应该在前端应用程序中使用Tries?

    在使用JavaScript固有的数据结构之前,需要考虑一些实际因素,例如:

    • 这种结构是否可以提高性能? 性能提升值得吗?
    • 这种结构是否更易于使用?或者至少不再困难?
    • 这种结构是否为我的数据提供了更多的语义? 它使我的代码更容易理解吗?
    • 此结构会对我的构建大小有多大影响? 这种增加的构建大小值得吗?

    为了回答这些问题,我们将比较Tries和Arrays-数组是JavaScript中最常用的Collection结构。

    对比的尝试和数组
    注意: 各种JavaScript引擎将实现JavaScript规范。 不一样 因此,环境之间的性能结果可能会有所不同。

    这是我们用来对比Tries和Arrays的标准:

    • 性能(运行时间和加载时间)
    • 易于使用和可读性
    • 构建大小(数组不添加任何额外的代码。我们将分析Trie。)

    建立

    • 我使用create-react-app在React中编写了快速自动完成功能。 看起来是这样的:
    • 我使用Josh Jung的trie-search作为我的Trie实现。
    • 我使用faker者生成了10,000个名称集。 我不在乎名称是否唯一。

    这是自动完成的基本代码。 注意,它不使用任何特定的Collection数据结构。 下面是Trie和Array的实现细节。

    这是基于数组的代码:

    这是基于TrieSearch的代码:

    性能

    我在代码中测试了两个地方的性能:

    1. 将数据项加载到数据结构中。
    2. 在数据结构中搜索项目。

    所有测试均使用Chrome 65.x进行。

    加载数据项
    使用Trie,您将比数组经历更长的初始化时间。 尝试在O(n * m)时间中初始化。 为了让您有一个实际的认识,平均花费90毫秒将10,000个项目添加到测试代码中的Trie。 这是一次性费用。 可以(即应该)将Trie初始化推迟到页面加载完成之后。

    最常见的是,您将从数组初始化Trie。 如果需要添加更多数据,则可以手动将项目添加到Trie。

    当搜索是应用程序的主要重点之一时,尝试会增加价值。 由于初始化成本高,如果用户搜索量不大,使用Trie可能不适合您的应用程序。

    运行
    在每个测试中,我在自动完成输入中键入“ Cath”,并测量了搜索花费了多长时间。

    TrieSearch的表现优于Array.filter 它快了50%。

    使用方便

    如上面的代码示例所示,使用TrieSearch并不比使用Array复杂。 但是,要记住一些差异:

    有关使用TrieSearch的更多详细信息,请参阅文档

    尺寸

    TrieSearch最小为7.4kb。 它具有13个依赖项。 整个产品的构建大小约为10kb。 确定这是否会对您的应用程序产生重大影响取决于您。

    摘要

    当您拥有进行大量搜索的应用程序时,Trie是一种出色的数据结构。 尝试相对容易使用-而且速度很快。

    在阵列上使用Trie会降低性能,例如:

    • 尝试初始化。 (因此,建议您将Trie的初始化推迟到页面加载之后)。
    • 较大的捆束尺寸。

    翻译自: https://hackernoon.com/practical-data-structures-for-frontend-applications-when-to-use-tries-5428a565eba4

    tries 数据结构

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  • 前言 蒟蒻做题。 已有工作 字典树又称单词查找树,Trie树,是一种树形结构,是一种哈希树变种。典型应用是用于统计,排序和保存...Trie(发音类似 "try")或者说 前缀树 是一种树形数据结构,用于高效地存储和检.

    前言

    蒟蒻做题。

    已有工作

    字典树又称单词查找树,Trie树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高。

    结构如图一所示

    图片

    图一 字典树结构图

    其基本操作有:查找、插入和删除,当然删除操作比较少见。

    题目内容

    Trie(发音类似 "try")或者说 前缀树 是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景,例如自动补完和拼写检查。

    请你实现 Trie 类:

    Trie() 初始化前缀树对象。

    void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。

    boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中,返回 true(即,在检索之前已经插入);否则,返回 false 。

    boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ,返回 true ;否则,返回 false 。

    示例:

    输入

    ["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]

    [[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]

    输出

    [null, null, true, false, true, null, true]

    解释

    Trie trie = new Trie();

    trie.insert("apple");

    trie.search("apple");   // 返回 True

    trie.search("app");     // 返回 False

    trie.startsWith("app"); // 返回 True

    trie.insert("app");

    trie.search("app");     // 返回 True

    提示:

    1 <= word.length, prefix.length <= 2000

    word 和 prefix 仅由小写英文字母组成

    insert、search 和 startsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 104 次

    解题代码​​​​​​​

    class Trie {public:    bool vis;    Trie *next[26];    /** Initialize your data structure here. */    Trie() {        vis = false;//当前是否是end        for(int i = 0;i<26;i++)        {            next[i]=NULL;        }    }        /** Inserts a word into the trie. */    void insert(string word) {        int len = word.size();        Trie *p = this;        for(int i = 0;i<len;i++)        {            int id = word[i]-'a';            if(p->next[id]==NULL)            {                p->next[id] = new Trie();            }            p = p->next[id];        }        p->vis=true;    }        /** Returns if the word is in the trie. */    bool search(string word) {        Trie* p = this;        for(int i = 0;i<word.size();i++)        {            int id = word[i]-'a';            if(p->next[id]==NULL)            return false;            else p = p->next[id];        }        return p->vis?true:false;    }        /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */    bool startsWith(string prefix) {        Trie* p = this;        for(int i = 0;i<prefix.size();i++)        {            int id = prefix[i]-'a';            if(p->next[id]==NULL)            return false;            else p = p->next[id];        }        return p?true:false;    }};
    /** * Your Trie object will be instantiated and called as such: * Trie* obj = new Trie(); * obj->insert(word); * bool param_2 = obj->search(word); * bool param_3 = obj->startsWith(prefix); */
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  • trie树基本操作

    2021-04-15 20:12:48
    发音类似 “try”)或者说 前缀树 是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串数据集中键。这一数据结构有相当多应用情景,例如自动补完和拼写检查。 ​ 在计算机科学中,trie,又称前缀树或字典树,是...
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  • 1.字典树概述 ...Trie一词来自retrieve,发音为/tri:/ “tree”,也有人读为/traɪ/ “try”。 Trie树可以利用字符串公共前缀来节约存储空间,进而可以减少查询时间,查询效率比哈希表高。2.
  • Trie(发音类似 “try”)或者说 前缀树 是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串数据集中键。这一数据结构有相当多应用情景,例如自动补完和拼写检查。 请你实现 Trie 类: Trie() 初始化前缀树对象。 ...
  • 12345678_0001算法替换匹配字符串(没有正则表达式)最有效方法之一是使用Aho-Corasick算法和高性能Trie(发音为“try”),快速散列算法和高效集合实现。简单代码一个简单解决方案利用ApacheStringUtils.replace...
  • Trie一词来自retrieve,发音为/tri:/ “tree”,也有人读为/traɪ/ “try”。 Trie树可以利用字符串公共前缀来节约存储空间。如下图所示,该trie树用10个节点保存了6个字符串tea,ten,to,in...
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  • 科普一下这个单词的发音和意思: reentrant[ri:'entrənt] n. 凹角;再进入 adj. 再进去的;凹角的 在看项目时看到之前的前辈写的这样一段代码: public static void onResume(String pageClassName) { try { ...
  • Trie(通常发音为“ try”)是针对特定类型搜索进行优化树数据结构。 当您想获取部分值并返回一组可能完整值时,可以使用Trie。 一个典型例子是自动完成。 上图显示了Trie结构,以暗示其工作原理。 您可以...
  • Trie(发音try)是一棵树,专门用于存储可以表示为集合数据,例如英语单词。在计算机科学中, Trie(也称为数字树或前缀树)是一种搜索树-一种有序树数据结构,用于存储动态集或关联数组,其中键通常是字符串...
  • 单词查找树-trie

    2014-07-24 15:38:07
    (1)简介 Trie,又称单词查找树,发音try(为了与tree区别),应用于字符串统计与排序,经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。
  • 前缀树是一种很重要数据结构,本篇文章将通过Leetcode中两道与前缀树相关题目,以及在实际开发中应用来探讨这个问题。 本篇文章,主要介绍前缀树概念以及两道经典前缀树算法题。...Trie(发音为"try")...
  • 【数据结构】Trie树

    2019-09-16 03:22:23
    1、 概述 Trie树,又称字典树,单词查找树或者前缀树,是一种用于快速检索多叉树结构,如英文字母...Trie一词来自retrieve,发音为/tri:/ “tree”,也有人读为/traɪ/ “try”。 Trie树可以利用字符串公...
  • 前缀树/字典树

    2020-11-27 13:44:21
    Trie (发音为 "try") 或前缀树是一种树数据结构,用于检索字符串数据集中键。这一高效数据结构有多种应用: 1. 自动补全 2. 拼写检查 3. IP 路由 (最长前缀匹配) 4. T9 (九宫格) 打字预测 5.
  • 实现Trie树

    2021-01-16 14:29:17
    Trie树(发音同“try”),又称为前缀树、字典树,从名字来看,它首先是一种树形结构,“前缀”、“字典”等字样表明其存储是数据前缀,像字典一样,可以实现快速查找。实际上,Trie树是一种专门处理字符串...
  • Trie前缀树

    2019-10-19 22:20:51
    Trie (发音为 "try") 又经常叫前缀树,字典树等等,是一种树数据结构,用于检索字符串数据集中键。 在计算机科学中,trie是一种有序树,用于保存关联数组,其中键通常是字符串。与二叉查找树不同,键不是直接...
  • Trie (发音为 "try") 或前缀树是一种树数据结构,用于检索字符串数据集中键。这一高效数据结构有多种应用:1. 自动补全 2.拼写检查 3.九宫格打字预测 4.IP路由(最长前缀匹配) 为什么需要Trie树结构? 哈希表...
  • 本文介绍字典树(Trie,发音try)数据结构,理解其实现并分析其复杂度。 1. 字典树(Trie) 字典树不是很知名,一般课程中提及不多,但不代表其不重要。有时也称为基数树和前缀树(因为能根据前缀进行搜索),它是基于树...
  • 字典树

    2017-12-14 21:47:00
    字典树(Trie)是一种很...Trie一词来自 retrieval,发音为 /tri:/ "tree",也有人读为 /traɪ/ "try"。 字典树设计核心思想是空间换时间,所以数据结构本身比较消耗空间。但它利用了字符串共同前缀(Common Pr...
  • 字典树Trie

    2019-11-23 16:52:48
    Trie一词来自 retrieval,发音为 /tri:/ "tree",也有人读为 /traɪ/ "try"。 字典树设计核心思想是空间换时间,所以数据结构本身比较消耗空间。但它利用了字符串共同前缀(Common Prefix)作为存储依据,以此...

空空如也

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